个人Android Fragment使用心得

本文介绍了Fragment在Android开发中的作用及使用方法。包括静态Fragment在layout文件中的定义方式和动态Fragment通过代码进行添加的方法。

        最近做了一个项目,接触到Fragment,个人感觉在分屏操作方面Fragment很方便。根据官方定义,Fragment的作用就是内置在Activity中的独立的可以接受用户事件的组件。我们可以通过FragmentManager来管理Fragment。Fragment的使用方法大概分为两种:

        1.静态Fragment。即在layout文件中定义,此类Fragment基本不会改变,在Activity中的位置是固定的。声明静态Fragment如下     

    <LinearLayout 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"
    android:orientation="horizontal"
    android:id="@+id/parentLayout"
    >
        <fragment android:id="@+id/fragment1"
        android:name="your_package_name.MyFragment"
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="match_parent"></fragment>
    </LinearLayout>
    声明之后,layout文件就会根据android:name指定的类来实例化Fragment。
    public class MyFragment extends Fragment{
      public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container,
        	Bundle savedInstanceState) {
          return view
    }
    2.动态添加Fragment,若想在代码中动态添加Fragment:    
     
    MyFragment details = new MyFragment()
     	            FragmentTransaction ft = getFragmentManager().beginTransaction();  
                    ft.replace(R.id.parentLayout, details);
                    ft.setTransition(FragmentTransaction.TRANSIT_FRAGMENT_FADE);
                    ft.commit();



        









                
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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