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Google官方MVP示例之TODO-MVP Google官方MVP示例之TODO-MVP欢迎转载,转载请注明源地址:http://blog.youkuaiyun.com/lavor_zl/article/details/51180537,谢谢TODO-MVP介绍(翻译自官方文档)摘要这个示例是众多的变体示例的基础。它展示了一个没有使用架构框架的MVP模型的简单实现。它使用人工依赖注入为仓库提供本地和远程数据源。异步任务用回调处理。 注意:在一个MVP环 阅读详情

接下来和大家分享一下我使用MVP的项目流程:

首先是创建各个文件包:Activity、adapter、view、bean、model、okhttp、utils、presenter

接下来就是各个文件包中的使用:

view包中的类的显示作用:创建接口并调用方法

public interface RecyView {
    void  showRecy(RlvBean rb);
//    int getID();
}
presenter包的作用:创建类

    Context context;
    RecyView view;
    IRecyModel model;
    public Recypresenter(Context context, RecyView view) {
        this.context = context;
        this.view = view;
        model=new RecyModel();
    }
    public  void showRecy(){
      model.recy(new OnUiCallback() {
          @Override
          public void onSuccess(String result) throws IOException {
              RlvBean rb=new Gson().fromJson(result,RlvBean.class);
              view.showRecy(rb);

还有就是拦截器OKHttp的实现了

model包

实现一个接口创建显示方法

void  recy(OnUiCallback callback);
创建一个类实现上个接口

用拦截器调用需要请求的数据

OkHttpUtils.getInstance().doGet("http://news-at.zhihu.com/api/4/news/before/20131119", (okhttp3.Callback) callback);

Bean包对要请求的数据进行封装与解析

Adapter适配器对数据进行配置

public class RlvAdapter extends RecyclerView.Adapter<RlvAdapter.MyrvHolder> {
    Context context;
    RlvBean rb;

    public RlvAdapter(Context context, RlvBean rb) {
        this.context = context;
        this.rb = rb;
    }
   List<View> listHeader = new ArrayList<>();
   public void addHeader(View view){
       listHeader.add(view);   }
    public interface OnItemClickListener {
        public void onItemOnClick(View view,int postion);
    }
   点击事件
 OnItemClickListener listener;
    public void setOnItemClickListener(OnItemClickListener listener){
        this.listener = listener;
    }

    @Override
    public MyrvHolder onCreateViewHolder(ViewGroup parent, int viewType) {
        View view = View.inflate(context, R.layout.xlv_item, null);
        MyrvHolder holder = new MyrvHolder(view);
        view.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View view) {
                listener.onItemOnClick(view, (Integer) view.getTag());
            }
        });

        return holder;
    }
    @Override
    public void onBindViewHolder(MyrvHolder holder, int position) {
        holder.itemView.setTag(position);
        holder.id.setText(rb.getStories().get(position).getGa_prefix());
        holder.title.setText(rb.getStories().get(position).getTitle());
        Glide.with(context).load(rb.getStories().get(position).getImages().get(0)).into(holder.iv);
    }
    @Override
    public int getItemCount() {
        return rb.getStories().size();
    }

    class MyrvHolder extends RecyclerView.ViewHolder{
          ImageView iv;
          TextView title;
          TextView id;
        public MyrvHolder(View itemView) {
            super(itemView);
            iv = (ImageView) itemView.findViewById(R.id.xlv_iv);
            title = (TextView) itemView.findViewById(R.id.xlv_title);
            id = (TextView) itemView.findViewById(R.id.xlv_id);
        }
    }
}

最后就是主方法中的设置了

public class MainActivity extends AppCompatActivity implements RecyView {

    private XRecyclerView rlv;
    Recypresenter presenter;
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        initView();
        presenter=new Recypresenter(this,this);
        presenter.showRecy();
    }
    private void initView() {
        rlv = (XRecyclerView) findViewById(R.id.xrlv);
        LinearLayoutManager manager = new LinearLayoutManager(this);
        rlv.setLayoutManager(manager);
        rlv.setLoadingMoreEnabled(true);
    }

    @Override
    public void showRecy(RlvBean rb) {
        RlvAdapter adapter = new RlvAdapter(MainActivity.this, rb);
        rlv.setAdapter(adapter);

        adapter.setOnItemClickListener(new RlvAdapter.OnItemClickListener() {
            @Override
            public void onItemOnClick(View view, int postion) {
                Toast.makeText(MainActivity.this,"欢迎订购", Toast.LENGTH_SHORT).show();
                Intent intent=new Intent(MainActivity.this,CarActivity.class);
                startActivity(intent);
            }
        });

好了,这次的分享就是这些了。




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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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