仿android系统Launcher界面

一个效果很华丽的仿桌面APP,却胜似Launcher 一个效果很华丽的仿桌面APP,却胜似Launcher。干货熬制许久,此刻为大家献上。 阅读详情

写的我要吐血了。。。是不是我太菜了?

放出代码.....

res-->layout-->activity_main.xml

<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
     >

   <!-- 定义一个ViewSwitcher组件 -->
   <ViewSwitcher 
       android:id="@+id/viewSwitcher"
       android:layout_width="fill_parent"
       android:layout_height="fill_parent"/>
   
   <!-- 定义滚动到上一屏的按钮 -->
   <Button 
       android:id="@+id/button_prev"
       android:layout_width="wrap_content"
       android:layout_height="wrap_content"
       android:layout_alignParentBottom="true"
       android:layout_alignParentLeft="true"
       android:onClick="prev"
       android:text="<"/>
   
   <!--定义滚动到下一屏的按钮  -->
   <Button 
       android:id="@+id/button_next"
       android:layout_width="wrap_content"
       android:layout_height="wrap_content"
       android:layout_alignParentBottom="true"
       android:layout_alignParentRight="true"
       android:onClick="next"
       android:text=">"/>

</RelativeLayout>

res-->layout-->labelicon.xml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    android:orientation="vertical"
    android:gravity="center" >
    <ImageView 
        android:id="@+id/imageview"
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"/>
    <TextView 
        android:id="@+id/textview"
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:gravity="center"/>

</LinearLayout>
res-->layout-->slidelistview.xml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<GridView
  xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
  android:layout_width="match_parent"
  android:numColumns="4"
  android:layout_height="match_parent">
    
</GridView>

res-->anim-->slide_in_right.xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<set xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android">
    <!-- 设置从右边拖进来的动画
    android:duration指定动画持续时间  -->
	<translate
		android:fromXDelta="100%p"
		android:toXDelta="0"
		android:duration="@android:integer/config_mediumAnimTime" />
</set>
res-->anim-->slide_out_left.xml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<set xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android">
    <!-- 设置从左边拖出去的动画 
    android:duration指定动画持续时间 -->
	<translate
		android:fromXDelta="0"
		android:toXDelta="-100%p"
		android:duration="@android:integer/config_mediumAnimTime" />
</set>

MainActivity.java

package com.demo.viewswitcherdemo;

import java.util.ArrayList;

import android.os.Bundle;
import android.app.Activity;
import android.graphics.drawable.Drawable;
import android.view.LayoutInflater;
import android.view.Menu;
import android.view.View;
import android.view.ViewGroup;
import android.widget.BaseAdapter;
import android.widget.GridView;
import android.widget.ImageView;
import android.widget.TextView;
import android.widget.ViewSwitcher;
import android.widget.ViewSwitcher.ViewFactory;

public class MainActivity extends Activity {
	//定义一个常量,用于显示每屏显示的应用程序数
	public static final int NUMBER_PER_SCREEN = 12;
	//代表应用程序的内部类
	public static class DataItem{
		//应用程序名称
		public String dataName;
		//应用程序图标
		public Drawable drawable;
	}
	//保存系统所有应用程序的List集合
	private ArrayList<DataItem> items = new ArrayList<DataItem>();
	//记录当前正在显示第几屏的程序
	private int screenNo = -1;
	//保存程序所占的总屏数
	private int screenCount;
	
	ViewSwitcher switcher;
	//创建LayoutInflater对象
	LayoutInflater inflater;
	
	@Override
	protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
		super.onCreate(savedInstanceState);
		setContentView(R.layout.activity_main);
		inflater = LayoutInflater.from(MainActivity.this);
		//创建一个包含40个元素的List集合,用于模拟包含40个应用程序
		for(int i=0; i<40; i++){
			String label = "" + i;
			Drawable drawable = getResources().getDrawable(R.drawable.ic_launcher);
			DataItem item = new DataItem();
			item.dataName = label;
			item.drawable = drawable;
			items.add(item);
		}
		//计算应用程序所占的总屏数
		//如果应用程序的数量能整除Number_per_screen,除法的结果就是总屏数
		//如果不能,总屏数应该是除法的结果再加1
		screenCount = items.size() % NUMBER_PER_SCREEN == 0 ? items.size() / NUMBER_PER_SCREEN: items.size() / NUMBER_PER_SCREEN + 1;
		switcher = (ViewSwitcher)findViewById(R.id.viewSwitcher);
		switcher.setFactory(new ViewFactory(){
			//实际上就是返回一个GridView组件
			@Override
			public View makeView() {
				//加载这个组件,实际上就是一个GridView组件
				return inflater.inflate(R.layout.slidelistview, null);
			}
			
		});
		//页面加载时先显示第一屏
		next(null);
	}
	public void next(View v){
		if(screenNo < screenCount - 1){
			screenNo++;
			//为ViewSwitcher的组件显示过程设置动画
			switcher.setInAnimation(this,R.anim.slide_in_right);
			//为ViewSwitcher的组件隐藏过程设置动画
			switcher.setOutAnimation(this,R.anim.slide_out_left);
			//控制下一屏将要显示的GridView对应的Adapter
			((GridView)switcher.getNextView()).setAdapter(adapter);
			switcher.showNext();
		}
	}
	public void prev(View v){
		if(screenNo > 0){
			screenNo--;
			//为ViewSwitcher的组件显示过程设置动画
			switcher.setInAnimation(this,R.anim.slide_out_left);
			//为ViewSwitcher的组件隐藏过程设置动画
			switcher.setOutAnimation(this,R.anim.slide_in_right);
			//控制下一屏将要显示的GridView对应的Adapter
			((GridView)switcher.getNextView()).setAdapter(adapter);
			switcher.showPrevious();
		}
		
	}
	//该BaseAdapter负责为每屏显示的GridView提供列表项
	private BaseAdapter adapter = new BaseAdapter(){

		@Override
		public int getCount() {
			// 如果已经到了最后一屏幕,且应用程序的数量不能整除Number_per_screen
			if(screenNo == screenCount -1 && items.size() % NUMBER_PER_SCREEN != 0){
				//最后一屏显示的程序数为应用程序的数量对number_per_screen求余
				return items.size() % NUMBER_PER_SCREEN;
			}
			//否则每屏显示的程序数量为Number_per_screen
			return NUMBER_PER_SCREEN;
		}

		@Override
		public DataItem getItem(int position) {
			// 根据screenNo计算第position个列表项的数据
			return items.get(screenNo * NUMBER_PER_SCREEN + position);
		}

		@Override
		public long getItemId(int position) {
			// TODO Auto-generated method stub
			return position;
		}

		@Override
		public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {
			View view = convertView;
			if(convertView == null){
				//加载R.layout.labelicon布局文件
				view = inflater.inflate(R.layout.labelicon, null);
			}
			//获取R.layout.labelicon布局文件中的ImageView组件,并为之设置图标
			ImageView imageView = (ImageView)view.findViewById(R.id.imageview);
			imageView.setImageDrawable(getItem(position).drawable);
			//获取Textview
			TextView textView = (TextView)view.findViewById(R.id.textview);
			textView.setText(getItem(position).dataName);
			return view;
		}};

	@Override
	public boolean onCreateOptionsMenu(Menu menu) {
		// Inflate the menu; this adds items to the action bar if it is present.
		getMenuInflater().inflate(R.menu.main, menu);
		return true;
	}

}



安卓Android源码分析与Launcher定制实战 Android源码是由多个模块组成的复杂系统。这些模块可以分为应用程序框架、系统服务、硬件抽象层(HAL)、运行时环境以及底层Linux内核。开发者在进行定制和优化时,通常需要深入理解这些模块以及它们之间的关系。在开发过程中,引入持续集成(Continuous Integration)的思想,可以有效提高开发效率和源码质量。通过持续集成工具,如Jenkins、Travis CI等,可以自动化编译、测试过程,减少人为干预。在Android系统中,模块负责动态主题的显示和音频主题的管理。 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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德仔 1434

android仿系统Launcher界面,实现分屏,左右滑动效果(ViewSwitcher)

ViewSwitcher代表了视图切换组件, 本身继承了FrameLayout ,可以将多个View叠在一起 ,每次只显示一个组件.当程序控制从一个View切换到另个View时,ViewSwitcher 支持指定动画效果.为了给ViewSwitcher 添加多个组件, 一般通过ViewSwitcher 的setFactory 方法为止设置ViewFactory ,并由ViewFactory为之创建...

weixin_30800807的博客 669

android 仿iphone主题之主菜单

android仿iphone主题      现在很多第三方Launcher((如360Launcher,GoLauncher)带有iphone主题,相信玩Android的人大都知道。      本例实现仿iphone主题的launcher的冰山一角。如下图:             从效果看,大概就能猜出用什么控件类(支持左右滑动的控件类+GridView),支持左右滑动的控件类,有很

BeiHaiZuoPeng的专栏 1045

Android 系统桌面 App —— Launcher 开发(1)

Launcher就是Android系统的桌面,俗称“HomeScreen”也就是我们开机后看到的第一个App。launcher其实就是一个app,它的作用是显示和管理手机上其他App。目前市场上有很多第三方的launcher应用,比如“小米桌面”、“91桌面”等等。

fromVillageCoolBoy的博客 1万+

Android 系统桌面 App —— Launcher 开发

Launcher就是Android系统的桌面,它也是一个app,用于管理其他的app。

Alpinist Wang 1万+

Android 定制自己的launcher

launcher(安卓系统桌面启动器) launcher是安卓系统中的桌面启动器,安卓系统的桌面UI统称为Launcher。Launcher是安卓系统中的主要程序组件之一,安卓系统中如果没有Launcher就无法启动安卓桌面,Launcher出错的时候,安卓系统会出现“进程 com.android.launcher 意外停止”的提示窗口。这时需要重新启动Launcher。

android程序猿HJ的博客 2万+

Android11系统之Launcher启动流程

本文的内容主要是分析安卓系统源码,可能阅读起来会有点枯燥,所以最好可以跟着源码走一遍流程,学习源码没有捷径。 本文源码基于Android 11 Launcher 进程即 Android 系统桌面,也是一个应用程序,作为应用程序,那么启动过程就少不了AMS(ActivityManagerService),AMS是 Android 系统中最核心的系统服务,几乎所有的APP应用都需要与AMS通信 Launcher 也不例外,本文先分析AMS启动再走到 Launcher 进程。 AMS的启动过程 从上篇.

永琪的博客 8433

Android 11 Framework 优化:屏蔽“系统启动中”提示,直达 Launcher

本文介绍了在Android 11平台上优化开机体验的实现方案。通过在Framework层修改代码,主要实现了三个关键优化:1)延迟退出开机动画直到真正的Launcher绘制完成;2)移除原有的开机动画退出逻辑;3)屏蔽默认的"系统启动中"过渡界面(FallbackHome)。这些修改使得开机动画能够持续显示,直到桌面完全加载完成,实现了从开机到桌面的无缝视觉过渡。具体修改涉及ActivityRecord.java、WindowManagerService.java和FallbackHom

u010345983的博客 3766

安卓系统Launcher的开发

Launcher是安卓系统中的桌面启动器,安卓系统的桌面UI统称为Launcher。Launcher是安卓系统中的主要程序组件之一,安卓系统中如果没有Launcher就无法启动安卓桌面,Launcher出错的时候,安卓系统会出现“进程 com.android.launcher 意外停止”的提示窗口。这时需要重新启动桌面Launcher。 安卓系统Launcher的开发   一、主要文件

samsam2013的博客 1188

Android系统中Launcher应用是被谁启动的

在 Android 系统中,Launcher是一个重要的应用,它负责显示主屏幕、管理应用程序图标和提供启动应用程序的界面。Launcher 是由启动和管理的,具体来说,Launcher 的启动过程涉及多个 Android 系统组件和机制。

netwalk的专栏 1634
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