53、Android Fragments 入门指南

Android Fragments 入门指南

在 Android 开发中,许多设计概念旨在促进应用程序不同元素的重用和交互。其中,Fragments 是一个强大的工具,可用于创建模块化、可重用的用户界面组件。本文将详细介绍 Android Fragments 的基础知识,包括其定义、创建、添加到活动以及管理和通信等方面。

1. 什么是 Fragment?

Fragment 是应用程序用户界面的一个独立、模块化部分,以及与之对应的行为,它可以嵌入到活动(Activity)中。在应用程序设计阶段,可以将多个 Fragments 组合起来创建一个活动;在应用程序运行时,还可以动态地将 Fragments 添加到活动中或从活动中移除,从而实现动态变化的用户界面。

需要注意的是,Fragment 只能作为活动的一部分使用,不能作为独立的应用程序元素进行实例化。不过,可以将其视为一个功能上的“子活动”,拥有自己的生命周期,类似于完整的活动。

Fragments 以 XML 布局文件的形式存储,可以通过在活动的布局文件中放置适当的 <fragment> 元素,或者直接在活动的类实现中通过代码添加到活动中。

在 Android 应用中使用 Fragments 之前,要知道 Fragments 是从 Android SDK 3.0 版本才引入的。为了与较旧的 Android 版本兼容,使用 Fragments 的应用必须使用 android-support-v4 支持库。

2. 创建一个 Fragment

一个 Fragment 由两个组件组成

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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