android:布局详解

Android Studio详解:大型基本布局 在移动应用开发中,布局是构建界面的基础。Android Studio作为一款强大的开发工具,提供了丰富的布局选项和功能。本文将详细介绍Android Studio中大型基本布局的使用方法。通过使用这些基本布局,开发者可以轻松地构建各种界面以满足不同的需求。上述代码只是简单示例,您可以根据具体的应用需求,进行更复杂的布局设计。希望本文对您在Android Studio中使用大型基本布局有所帮助。Android Studio详解:大型基本布局。 阅读详情
属性: 蓝色 :用于布局的属性;   绿色 :用于组件的属性

LinearLayout 线性布局

线性布局不会换行,当组件排列到窗体边缘后,后面的组件将不会被显示出来,但在 weight 不为 0 的情况下,组件不会被挤出窗体。
属性:
orientation  :   线性布局的方向
grivity  : 用于布局管理器中组件内的一个属性,为组件中内容的对齐方式(如: button 内的文字的对齐方式),默认对齐为:左上角。其可选值包括: top 、 bottom 、 left 、 right 、 center_vertical 、 center_horizontal 、 fill_vertical 、 fill_horizontal 、 center 、 fill 、 clip_vertical 、 clip_horizontal 。这些属性可以同时指定,各属性之间用竖线隔开,例如:要指定组件靠右下角对齐,可以使用属性值: right|bottom

 
Layout_weight : 此属性情况有点复杂,它是指允许子元素可以填充屏幕上(垂直 / 水平方向)的 剩余空间 ,剩余的空间就会按这些子元素指定的 weight 比例分配给这些子元素。默认的  weight 值为  0 ( 意思是需要显示多大的视图就占据多大的屏幕空间) 。
有两种情况( 这里以 orientation = "horizontal" 为例 , vertical 同理 ):  
情况 1 : layout_width = "wrap_content" 时, weight 值越大,所占比例越多:
TV1 : layout_weight=”1”    占屏幕(垂直 / 水平方向)剩余空间的 1/4
TV2 : layout_weight=”3”    占屏幕(垂直 / 水平方向)剩余空间的 3/4

 
情况 2 : layout_width = " fill_parent" 时, weight 值越小,所占比例越多,因为各元素都 fill_parent 了,所以屏幕没有了剩余空间可以分配,根据某算法, weight 值越小,被压缩的程度越小。

 
算法:
假设屏幕宽度为: pw
因为两个控件的宽度是 fill_parent ,则控件宽度为: pw
所以: delta (总剩余空间)  = pw – 2 * pw =  – pw
又因为: weightSum = 1+3 =4
所以: tv1 分配到的剩余空间 tv1_delta = ( 1 * delata ) /weightSum
                                  = –1/4 pw
tv1 的宽度  = pw + tv1_delta
                = 3/4 pw
同理: tv2 的宽度  = 1/4 pw

TableLayout 表格布局

     Tablelayout 类以行和列的形式对控件进行管理,每一行为一个 TableRow 对象,或一个 View 控件。
1 .当为 TableRow 对象时,可在 TableRow 下添加子控件,默认情况下,每个子控件占据一列。
2 .当为 View 时,该 View 将独占一行。
TableLayout 行列数的确定
TableLayout 的行数由开发人员直接指定,即有多少个 TableRow 对象(或 View 控件),就有多少行。
TableLayout 的列数等于含有最多子控件的 TableRow 的列数。如第一 TableRow 含 2 个子控件,第二个 TableRow 含 3 个,第三个 TableRow 含 4 个,那么该 TableLayout 的列数为 4.
TableLayout 可设置的属性详解
1 、 全局属性也即列属性:
stretchColumns : 设置可伸展的列。该列可以向行方向伸展,最多可占据一整行。
shrinkColumns : 设置可收缩的列。当该列子控件的内容太多,已经挤满所在行,那么该子控件的内容将往列方向显示。
collapseColumns : 设置要隐藏的列。
示例:
android:stretchColumns="0" 第 0 列可伸展
android:shrinkColumns="1,2" 第 1,2 列皆可收缩
android:collapseColumns="*" 隐藏所有行
说明:列可以同时具备 stretchColumns 及 shrinkColumns 属性,若此,那么当该列的内容 N 多时,将 “ 多行 ” 显示其内容。(这里不是真正的多行,而是系统根据需要自动调节该行的 layout_height )
 
2 、 单元格属性:
layout_column :指定该单元格在第几列显示
layout_span :指定该单元格占据的列数(未指定时,为 1 )
示例:
android:layout_column="1" 该控件显示在第 1 列
android:layout_span="2" 该控件占据 2 列
说明:一个控件也可以同时具备这两个特性。

 
 
 

一个包含 4 个 TableLayout 布局的实例及效果图
version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayoutxmlns:android=" http://schemas.android.com/apk/res/android "
android:orientation="vertical"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="fill_parent"
android:padding="3dip"
>

<!-- 第 1 个 TableLayout ,用于描述表中的列属性。第 0 列可伸展,第 1 列可收缩,第 2 列被隐藏 -->
<TextView
android:text=" 表 1 :全局设置:列属性设置 "
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_width="wrap_content"
android:textSize="15sp"
android:background="#7f00ffff"/>
<TableLayout
android:id="@+id/table1"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:stretchColumns="0"
android:shrinkColumns="1"
android:collapseColumns="2"
android:padding="3dip">
<TableRow>
<Button android:text=" 该列可伸展 "/>
<Button android:text=" 该列可收缩 "/>
<Button android:text=" 我被隐藏了 "/>
</TableRow>

<TableRow>
<TextViewandroid:text=" 我向行方向伸展,我可以很长  "/>
<TextViewandroid:text=" 我向列方向收缩,我可以很深 "/>
</TableRow>

</TableLayout>

<!-- 第 2 个 TableLayout ,用于描述表中单元格的属性,包括: android:layout_column 及 android:layout_span-->
<TextView
android:text=" 表 2: 单元格设置:指定单元格属性设置 "
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_width="wrap_content"
android:textSize="15sp"
android:background="#7f00ffff"/>
<TableLayout
android:id="@+id/table2"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:padding="3dip">
<TableRow>
<Button android:text=" 第 0 列 "/>
<Button android:text=" 第 1 列 "/>
<Button android:text=" 第 2 列 "/>
</TableRow>

<TableRow>
<TextViewandroid:text=" 我被指定在第 1 列 " android:layout_column="1"/>
</TableRow>

<TableRow>
<TextView
android:text=" 我跨 1 到 2 列,不信你看! "
android:layout_column="1"
android:layout_span="2"
/>
</TableRow>

</TableLayout>

<!-- 第 3 个 TableLayout ,使用可伸展特性布局 -->
<TextView
android:text=" 表 3 :应用一,非均匀布局 "
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_width="wrap_content"
android:textSize="15sp"
android:background="#7f00ffff"/>
<TableLayout
android:id="@+id/table3"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:stretchColumns="*"
android:padding="3dip"
>
<TableRow>
<Button android:text=" 一 " ></Button>
<Button android:text=" 两字 "></Button>
<Button android:text=" 三个字 " ></Button>
</TableRow>
</TableLayout>

<!-- 第 4 个 TableLayout ,使用可伸展特性,并指定每个控件宽度一致,如 1dip-->
<TextView
android:text=" 表 4 :应用二,均匀布局 "
android:layout_height="wrap_content"
android:layout_width="wrap_content"
android:textSize="15sp"
android:background="#7f00ffff"/>
<TableLayout
android:id="@+id/table4"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:stretchColumns="*"
android:padding="3dip"
>
<TableRow>
<Button android:text=" 一 " android:layout_width="1dip"></Button>
<Button android:text=" 两字 " android:layout_width="1dip"></Button>
<Button android:text=" 三个字 " android:layout_width="1dip"></Button>
</TableRow>
</TableLayout>
</LinearLayout>

说明:第 4 个 TableLayout 里的均匀布局的均匀效果是有限的。其有限性体现在,当该行有 N 列,则每列的控件内容不能多于 1/N 。
 

RelativeLayout 相对布局

属性:
Layout_above   :   在给定控件之上
Layout_below :   在给定控件之下
Layout_toLeftOf :   在给定控件的左边
Layout_toRightOf : 在给定控件的右边

 
Layout_alignBaseline  :   与给定控件的 baseline 对齐
Layout_alignBottom : 与给定控件的底部对齐
Layout_alignLeft :
Layout_alignRight :  
Layout_alignTop :  

 
 
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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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Mario_faker
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