无限轮播的使用

本文介绍如何在Android应用中实现图片轮播功能,并通过小圆点指示器来显示当前图片的位置。主要内容包括:设置ViewPager进行图片轮播、自定义小圆点指示器样式以及实现无限轮播效果。

1.设置图片轮播,设置小圆点的轮播。

public class MainActivity extends Activity {

	private ArrayList arrayList;
	private int[] pictures;
	private LinearLayout lv;
	private ViewPager vp;
	private ArrayList arrayList2;
	private Handler handler=new Handler(){
		public void handleMessage(android.os.Message msg) {
			//当每次接收到消息时,vp上展示的页面自动+1个。
			vp.setCurrentItem(vp.getCurrentItem()+1);
			//继续发送消息,实现轮播
			//handler.sendEmptyMessageDelayed(0, 2000);
			
		};
	};

	@Override
	protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
		super.onCreate(savedInstanceState);
		setContentView(R.layout.activity_main);
		
		vp = (ViewPager) findViewById(R.id.vp);
		lv = (LinearLayout) findViewById(R.id.lv);
		
		//加载数据
		init();
		//设置适配
		vp.setAdapter(new MyAdapter(MainActivity.this,arrayList));
		//设置监听
		vp.setOnPageChangeListener(new OnPageChangeListener() {
			
			@Override
			public void onPageSelected(int arg0) {
				//必须同时设置小圆点的无限轮播
				int newposotion=arg0%arrayList2.size();
				//当有一张图片时,便会有一个圆点图标
				//先全部设置成不显示
				for (int i = 0; i < arrayList2.size(); i++) {
						arrayList2.get(i).setSelected(false);
				}
				//然后在设置当前显示
				arrayList2.get(newposotion).setSelected(true);
				
			}
			
			@Override
			public void onPageScrolled(int arg0, float arg1, int arg2) {
				// TODO Auto-generated method stub
				
			}
			
			@Override
			public void onPageScrollStateChanged(int arg0) {
				// TODO Auto-generated method stub
				
			}
		});
		
		//发送消息,实现轮播
		autoPlay();
		
	}

	private void autoPlay() {
		handler.sendEmptyMessageDelayed(0, 2000);
		
		
	}

	private void init() {
		//创建一个集合,存放imageview
		arrayList = new ArrayList();
		//存放小圆点的集合
		arrayList2 = new ArrayList();
		
		//把图片存入数组(图片是Intlei'xi类型,所以创建int数组)
		pictures = new int[]{
				R.drawable.ph1,R.drawable.ph2,R.drawable.qqq,R.drawable.background
		};
		
		
         for (int i = 0; i < pictures.length; i++) {
        	 //创建一个imageView的对象
        	 ImageView imageView = new ImageView(this);
        	 //设置填充类型(居中填满)
        	// imageView.setScaleType(ScaleType.CENTER_CROP);
        	 imageView.setScaleType(ScaleType.CENTER_CROP);
        	 //将图片放入imageView中
        	 imageView.setImageResource(pictures[i]);
        	 //将imageView存入集合
        	 arrayList.add(imageView);
        	 
        	 //创建一个ImageView控件
        	 ImageView imageView1 = new ImageView(MainActivity.this);
        	 //加在小圆点
        	 imageView1.setBackgroundResource(R.drawable.all_select);
        	 imageView1.setPadding(10, 10, 10, 10);
        	 //并且把设置好的小圆点存入集合中
        	 arrayList2.add(imageView1);
        	 //将小圆点放入布局中
        	 lv.addView(imageView1);
		}		
         //默认第一个被选中
         arrayList2.get(0).setSelected(true); 
         //当手指放在上面时,停止轮播。触摸键听
         vp.setOnTouchListener(new OnTouchListener() {
			
			@Override//MotionEvent活动事件
			public boolean onTouch(View v, MotionEvent event) {
				//从事件中得到活动
				switch (event.getAction()) {
				//当活动事件按下时,轮播停止
				case MotionEvent.ACTION_DOWN:
					//handler中删除所有消息回掉
					handler.removeCallbacksAndMessages(null);
					break;
					//当触摸抬起时,继续轮播
				case MotionEvent.ACTION_UP:
					//继续轮播
					autoPlay();
					break;
				default:
					break;
				}
				return false;
			}
		}); 
		
	}
	@Override//在activity销毁时。移除消息
	protected void onDestroy() {
		// TODO Auto-generated method stub
		super.onDestroy();
		//从handler中移除回掉的消息
		handler.removeCallbacksAndMessages(null);
		
	}

}
2.设置小圆点的形状。先设置一个小圆点的选择器




    
    


3.小圆点为true时的样式



    
    
    

4.小圆点为false时的样式



    
    


本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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