夜间模式

本文介绍了APP实现夜间模式的两种方法:内置资源和外置资源。内置资源将所需素材打包进主APK,而外置资源则通过下载额外的宿APK来实现界面的切换。后者更适用于需要动态更新背景和文字颜色的情况。

基本为两种方式:

1、内质资源:

将资源放在一个APK里进行打包,代码直接调用。

会导致包较大,安装所占空间就相对多一些,但是现在手机的内存越做越大,我觉得这影响也不会有多严重。


2、外置资源(没玩转):

将夜间模式所需要的资源,单独放在一个宿APK里,主APK设置夜间模式的时候,下载该APK,然后进行调用,替换界面背景和文字颜色,我目前的方式是拿到宿APK的背景资源来修改BaseActivity的背景资源,反正是修改基类的背景,这个替换很容易,替换文字颜色时,我自定义一个textview,里边初始化时根据标记选择展示什么颜色,这个不好的地方是所有XML都要用这个自定义的TEXTVIEW,如果需求简单,这个方法可执行,如果要有改变VIEW的动画等等需求,则得寻求更好办法。组长建议可研究ButterKnife实现,目前正在研究中。。。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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