对比:LongPressTest

React Native在OpenHarmony上的长按事件实现与优化 跨平台开发框架React Native通过JavaScript桥接技术实现原生组件调用,其核心价值在于提升代码复用率和开发效率。在OpenHarmony分布式操作系统上集成React Native时,手势事件处理是需要重点关注的领域,特别是长按事件这类基础交互。本文深入解析了React Native与OpenHarmony ArkUI框架的事件通信机制,详细说明了如何通过NDK层桥接实现TouchableOpacity组件的长按功能,包括默认时长适配、触摸区域优化等关键技术点。针对智能家居等物联网应用场景, 阅读详情

Swift 

import UIKit

let MARGINE: CGFloat = 20
let BUTTON_WIDTH: CGFloat = 80
let BUTTON_HEIGHT: CGFloat = 30
let CELL_WIDTH: CGFloat = 100
let CELL_HEIGHT: CGFloat = 40

class ViewController: UIViewController {

    var btnIndex = 0
    
    // 创建一个NSMutableArray集合,用于保存多个按钮
    var btnArr = NSMutableArray()
    
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        
        addlongPress()
    }

    override func didReceiveMemoryWarning() {
        super.didReceiveMemoryWarning()
        // Dispose of any resources that can be recreated.
    }

}

extension ViewController{
    
    func addlongPress(){
        // 创建一个手势处理器,用于检测、处理长按手势
        let gesture = UILongPressGestureRecognizer(target: self, action: "longPress:")
        // 为该控件添加手势处理器
        self.view.addGestureRecognizer(gesture)
    }
    
    func longPress(gesture: UILongPressGestureRecognizer){
        // 创建一个按钮
        let btn = UIButton(type: .Custom)
        //设置颜色
        btn.backgroundColor = UIColor.grayColor()
        // 获取NSArray中已经包含了几个按钮
        let count = btnArr.count
        // 计算当前添加的按钮位于第几行、第几列
        let row = count / 3
        let col = count % 3
        
        // 为该按钮设置文本
        btn.setTitle("按钮\(btnIndex)", forState: .Normal)
        // 设置该bn按钮的大小和位置
        btn.frame = CGRectMake(MARGINE + CGFloat(col) * CELL_WIDTH,CGFloat(row) * CELL_HEIGHT + MARGINE, BUTTON_WIDTH , BUTTON_HEIGHT)
        // 为该按钮添加事件处理方法
        btn.addTarget(self, action: "remove", forControlEvents: .TouchUpInside)
        
        // 将按钮添加到应用界面的UIView控件中
        self.view .addSubview(btn)
        //存入数组
        btnArr.addObject(btn)
        btnIndex++
    }
    
    func remove(sender: AnyObject){
        // 删除事件源控件(激发该事件的按钮)
        sender.removeFromSuperview()
        // 将触发该事件的按钮从NSMutableArray集合中删除
        btnArr .removeObject(sender)
        self.rearrange()
    }
    
    func rearrange(){
        // 重新计算每个按钮的大小和位置
        for var i = 0 ; i < btnArr.count; i++
        {
            let row = i / 3
            let col = i % 3
            let btn = btnArr.objectAtIndex(i) as! UIButton
            btn.frame = CGRectMake(MARGINE + CGFloat(col) * CELL_WIDTH, CGFloat(row) * CELL_HEIGHT + MARGINE , BUTTON_WIDTH , BUTTON_HEIGHT)
        }
    }
}


Objective-C

#import "FKViewController.h"

#define MARGINE 20
#define BUTTON_WIDTH 80
#define BUTTON_HEIGHT 30
#define CELL_WIDTH 100
#define CELL_HEIGHT 40


@interface FKViewController ()
{
    NSInteger btnIndex;
    NSMutableArray* btnArr;
}
@end

@implementation FKViewController

- (void)viewDidLoad
{
    [super viewDidLoad];

    [self addlongPress];
}

- (void)addlongPress
{
    // 创建一个NSMutableArray集合,用于保存多个按钮
    btnArr = [[NSMutableArray alloc] init];
    // 创建一个手势处理器,用于检测、处理长按手势
    UILongPressGestureRecognizer* gesture = [[UILongPressGestureRecognizer alloc]initWithTarget:self
                                                                                         action:@selector(longPress:)];
    // 为该控件添加手势处理器
    [self.view addGestureRecognizer:gesture];
}

- (void)longPress:(UILongPressGestureRecognizer*)gesture
{
	// 创建一个按钮
	UIButton* btn = [UIButton buttonWithType:UIButtonTypeCustom];
    //设置颜色
    btn.backgroundColor = [UIColor grayColor];
	// 获取NSArray中已经包含了几个按钮
	NSInteger count = btnArr.count;
	// 计算当前添加的按钮位于第几行、第几列
	NSInteger row = count / 3;
	NSInteger col = count % 3;
	
    // 为该按钮设置文本
	[btn setTitle:[NSString stringWithFormat:@"按钮%ld", (long)btnIndex]
		forState:UIControlStateNormal];
	// 设置该btn按钮的大小和位置
	btn.frame = CGRectMake(MARGINE + col * CELL_WIDTH, row * CELL_HEIGHT + MARGINE , BUTTON_WIDTH , BUTTON_HEIGHT);
	// 为该按钮添加事件处理方法
	[btn addTarget:self
            action:@selector(remove:)
  forControlEvents:UIControlEventTouchUpInside];
    
	// 将按钮添加到应用界面的UIView控件中
	[self.view addSubview:btn];
    //存入数组
    [btnArr addObject:btn];
	btnIndex ++;
}

- (void) remove:(id)sender
{
	// 删除事件源控件(激发该事件的按钮)
	[sender removeFromSuperview];
	// 将触发该事件的按钮从NSMutableArray集合中删除
	[btnArr removeObject:sender];
    
	[self rearrange];
}
- (void) rearrange
{
	// 重新计算每个按钮的大小和位置
	for(int i = 0 ; i < btnArr.count; i ++)
	{
		NSInteger row = i / 3;
		NSInteger col = i % 3;
		UIButton* btn = [btnArr objectAtIndex:i];
		btn.frame = CGRectMake(MARGINE + col * CELL_WIDTH, row * CELL_HEIGHT + MARGINE , BUTTON_WIDTH , BUTTON_HEIGHT);
	}
}
@end



ios开发——手势识别(Long Press) #import "ViewController.h" @interface ViewController (){ //设置垃圾桶是否为空变量,NO为满,YES为空 BOOL boolTrashEmptyFlag; } //定义两张图和它们容器的属性 @property (strong,nonatomic) UIImage *imageTrashFull; @property (... 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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