Android通过代码编写界面布局

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原创 最新推荐文章于 2026-02-27 01:18:36 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
API 23 widget.FrameLayout——属性分析  参阅：http://android.xsoftlab.net/reference/android/widget/FrameLayout.html   public class FrameLayout extends ViewGroup Added in API level 1   java.lang.Object    ↳ android.view.Vie 阅读详情

android.widget.FrameLayout frameLayout = new android.widget.FrameLayout(this);
                android.widget.FrameLayout.LayoutParams layoutParamsForFrameLayout = new android.widget.FrameLayout.LayoutParams(android.widget.FrameLayout.LayoutParams.MATCH_PARENT, android.widget.FrameLayout.LayoutParams.WRAP_CONTENT);
                frameLayout.setLayoutParams(layoutParamsForFrameLayout);
                frameLayout.setBackgroundColor(android.graphics.Color.LTGRAY);
                android.widget.LinearLayout linearLayout = new android.widget.LinearLayout(this);
                linearLayout.setId(index);
                linearLayout.setTag(waybillDO.getWaybillNum());
                linearLayout.setOnClickListener(this);
                linearLayout.setOrientation(android.widget.LinearLayout.VERTICAL);
                android.widget.LinearLayout.LayoutParams layoutParams = new android.widget.LinearLayout.LayoutParams(android.widget.LinearLayout.LayoutParams.MATCH_PARENT, android.widget.LinearLayout.LayoutParams.WRAP_CONTENT);
                //linearLayout.setDividerPadding(dip2px(this, 1));
                //android.content.res.Resources resources = getResources();
                //linearLayout.setDividerDrawable(resources.getDrawable(R.drawable.linear_layout_divider));
                layoutParams.setMargins(dip2px(this, 0), dip2px(this, 1), dip2px(this, 0), dip2px(this, 1));
                //linearLayout.setPadding(dip2px(this, 0), dip2px(this, 1), dip2px(this, 0), dip2px(this, 1));
                linearLayout.setBackgroundColor(android.graphics.Color.WHITE);
                linearLayout.setLayoutParams(layoutParams);
                android.widget.TextView textViewWaybillNum = new android.widget.TextView(this);
                android.widget.LinearLayout.LayoutParams layoutParamsForTextView = new android.widget.LinearLayout.LayoutParams(android.view.ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT, android.view.ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT);
                layoutParamsForTextView.setMargins(dip2px(this, 10), dip2px(this, 4), dip2px(this, 10), dip2px(this, 0));
                android.widget.LinearLayout.LayoutParams layoutParamsForSummary = new android.widget.LinearLayout.LayoutParams(android.view.ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT, android.view.ViewGroup.LayoutParams.WRAP_CONTENT);
                layoutParamsForSummary.setMargins(dip2px(this, 10), dip2px(this, 0), dip2px(this, 10), dip2px(this, 4));
                textViewWaybillNum.setLayoutParams(layoutParamsForTextView);
                java.sql.Timestamp timestamp = waybillDO.getWaybillReceiptDate();
                java.util.Date date = new java.util.Date(timestamp.getTime());
                java.lang.String waybillReceiptDate = dateFormat.format(date);
                java.lang.String leftTopText = waybillDO.getWaybillNum() + "   出貨日期:" + waybillReceiptDate;
                textViewWaybillNum.setText(leftTopText);
                linearLayout.addView(textViewWaybillNum);
                android.widget.TextView textViewWaybillScanSummary = new android.widget.TextView(this);
                textViewWaybillScanSummary.setLayoutParams(layoutParamsForSummary);
                java.lang.String leftBottomText = sSum + "   " + sScanSum + " " + sTakeApartScanCount;
                android.widget.ImageView imageView = new android.widget.ImageView(this);
                if (sum == doneScan) {
                    imageView.setImageResource(R.drawable.ic_baseline_check_circle_24);
                } else {
                    imageView.setImageResource(R.drawable.ic_baseline_circle_24);
                }
                textViewWaybillScanSummary.setText(leftBottomText);
                textViewWaybillScanSummary.setTypeface(android.graphics.Typeface.defaultFromStyle(android.graphics.Typeface.BOLD));
                textViewWaybillScanSummary.setTextSize(16.0f);
                linearLayout.addView(textViewWaybillScanSummary);
                frameLayout.addView(linearLayout);

                android.widget.LinearLayout linearLayoutForImageAndDelete = new android.widget.LinearLayout(this);
                linearLayoutForImageAndDelete.setOrientation(android.widget.LinearLayout.HORIZONTAL);

                android.widget.TextView textViewForDelete = new android.widget.TextView(this);
                textViewForDelete.setText("刪除");
                textViewForDelete.setOnClickListener(this);
                textViewForDelete.setTag(waybillDO.getWaybillNum());
                linearLayoutForImageAndDelete.addView(imageView, 0);
                linearLayoutForImageAndDelete.addView(textViewForDelete, 1);

                android.widget.FrameLayout.LayoutParams layoutParamsForDelete = new android.widget.FrameLayout.LayoutParams(android.widget.FrameLayout.LayoutParams.WRAP_CONTENT, android.widget.FrameLayout.LayoutParams.WRAP_CONTENT);
                layoutParamsForDelete.gravity = android.view.Gravity.END | android.view.Gravity.CENTER_VERTICAL;
                layoutParamsForDelete.rightMargin = dip2px(this, 10);

                frameLayout.addView(linearLayoutForImageAndDelete, layoutParamsForDelete);
                accordingToDriverDeliveryScanAdapter.addHeaderView(frameLayout, index);

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版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
Android 创建桌面组件Widget——构建应用微件（一） 用户可以在其主屏幕面板间移动微件，如果系统支持，用户还可以调整微件的大小，按照他们的偏好量身定制微件中的信息量。定义应用微件的初始布局，在 XML 中定义。这是一个可选的 Activity，在用户添加您的应用微件时启动，并允许用户在应用微件创建时修改其设置。定义应用微件的基本特性，如应用微件的最小布局尺寸、应用微件的初始布局资源、应用微件的更新频率，以及（可选）在应用微件创建时启动的配置。与控制微件的互动不一定会转到关联的详情视图，具体取决于控制微件的功能是否生成了数据集（例如，在使用搜索微件时）。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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qq_51580006的博客 1113

Android Studio之搭建微信界面

在完成类微信界面实验时，我们需要熟悉常见控件的使用方法，如RecyclerView、EditText、Button等；了解常用布局的特点，如LinearLayout、RelativeLayout等；使用自定义View或第三方库来实现一些特殊的效果，如表情输入框、图片选择等。在这次的实验下我也对AS这款软件进行了熟悉，让我初步了解了安卓开发，对于其提词器的强大有了很深的印象，代码能力得到了一定的提升。RecyclerView是一个功能强大的Android控件，用于高效显示列表数据。

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JianfeiMa
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