android 自定义View 构造函数怎么样调用

Unified Access Control:从NAS到RRC的5G接入控制全流程解析 本文深入解析了5G统一接入控制(Unified Access Control)的全流程,从NAS到RRC的协同工作机制。通过身份核验、业务分类和动态决策三个核心步骤,UAC实现了智能调度和弹性决策,确保海量设备接入时的网络稳定性。文章详细介绍了USIM卡的身份凭证体系、NAS层的业务分类引擎以及RRC层的动态决策机制,并提供了实战案例和常见问题排查方法。 阅读详情

首先自定义View有三个构造方法:

级联式调用,每一个构造函数调用比它多一个参数的构造函数,最后一个构造函数调用基类的构造函数,最后在做一些额外的初始化工作。

public class CustomView extends View {
    /**
     * 第一个构造函数
     * @param context
     */
    public CustomView(Context context) {
        super(context,null);
    }

    /**
     * 第二个构造函数
     * @param context
     * @param attrs
     */
    public CustomView(Context context, @Nullable AttributeSet attrs) {
        super(context, attrs,0);
    }

    /**
     * 第三个构造函数
     * @param context
     * @param attrs
     * @param defStyleAttr
     */
    public CustomView(Context context, @Nullable AttributeSet attrs, int defStyleAttr) {
        super(context, attrs, defStyleAttr);
        //获取自定义属性
    }

    @Override
    protected void onDraw(Canvas canvas) {
        super.onDraw(canvas);
    }
}

在代码中的使用时机:

1.直接new一个实例的时候,会调用第一个构造函数

2.在xml布局文件调用的时候,会调用第二个构造函数

3.在xml布局文件中调用,并且标签中还有自定义属性时,这里调用的还是第二个构造函数

也就是说,系统默认只会调用前两个构造函数,至于第三个构造函数的调用,通常都是我们在构造函数中主动调用的。(例如,在第二个构造函数中调用第三个构造函数)

推荐使用这种:

每个构造函数分别调用基类的构造函数,再调用一个公共的初始化方法做额外初始化。

public class CustomView extends View {
    /**
     * 在Java代码中直接new出来的时候调用
     * @param context
     */
    public CustomView(Context context) {
        super(context);
        initCustomView();
    }

    /**
     * 在XML中不使用自定义属性的时候调用
     * @param context
     * @param attrs
     */
    public CustomView(Context context, @Nullable AttributeSet attrs) {
        super(context, attrs);
        initCustomView();
    }

    /**
     * 在XML中使用自定义属性的时候调用
     * @param context
     * @param attrs
     * @param defStyleAttr
     */
    public CustomView(Context context, @Nullable AttributeSet attrs, int defStyleAttr) {
        super(context, attrs, defStyleAttr);
        initCustomView();
        //获取自定义属性
    }
比如你自定义的View继承自ListView或者TextView的时候,ListView或者TextView内部的构造函数会有一个默认的defStyle, 第二种方法调用时defStyle会传入0,这将覆盖基类中默认的defStyle,进而导致一系列问题。
完整的申请邓白氏编码的流程(手把手教你申请邓白氏编码) 申请公司的苹果开发者账号和企业级的苹果开发者账号时,都会用到邓白氏编码,也就是我们申请苹果开发者账号时需要填写的D-U-N-S Number。     申请这个邓白氏编码是免费的,但是从像华夏邓白氏公司提交申请到可以申请苹果开发者账号来用这个9位的D-U-N-S Number,需要一段时间,我申请得到D-U-N-S Number,用了8个工作日(不算周末哦) 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. 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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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