android 更改popupwindow 的键盘弹出类型

设置弹出窗体需要软键盘,
mPopupWindow.setInputMethodMode(Popupwindows.iNPUT_METHOD_NEEDED);
再设置模式,和Activity的一样,覆盖,调整大小。
mPopupWindow.setSoftInputMode(WindowManager.LayoutParams.SOFT_INPUT_ADJUST_RESIZE);

键盘弹出类型如下:

The AndroidManifest.xml File

 

                                    "stateUnchanged", "stateHidden",

                                    "stateAlwaysHidden", "stateVisible",

                                    "stateAlwaysVisible", "adjustUnspecified",

                                    "adjustResize", "adjustPan"] …… >

 

attributes:

android:windowSoftInputMode

活动的主窗口如何与包含屏幕上的软键盘窗口交互。这个属性的设置将会影响两件事情:

1>     软键盘的状态——是否它是隐藏或显示——当活动(Activity)成为用户关注的焦点。

2>     活动的主窗口调整——是否减少活动主窗口大小以便腾出空间放软键盘或是否当活动窗口的部分被软键盘覆盖时它的内容的当前焦点是可见的。

它的设置必须是下面列表中的一个值,或一个”state…”值加一个”adjust…”值的组合。在任一组设置多个值——多个”state…”values,例如&mdash有未定义的结果。各个值之间用|分开。例如:

在这设置的值("stateUnspecified""adjustUnspecified"以外)将覆盖在主题中设置的值

描述

"stateUnspecified"

软键盘的状态(是否它是隐藏或可见)没有被指定。系统将选择一个合适的状态或依赖于主题的设置。

这个是为了软件盘行为默认的设置。

"stateUnchanged"

软键盘被保持无论它上次是什么状态,是否可见或隐藏,当主窗口出现在前面时。

"stateHidden"

当用户选择该Activity时,软键盘被隐藏——也就是,当用户确定导航到该Activity时,而不是返回到它由于离开另一个Activity

"stateAlwaysHidden"

软键盘总是被隐藏的,当该Activity主窗口获取焦点时。

"stateVisible"

软键盘是可见的,当那个是正常合适的时(当用户导航到Activity主窗口时)

"stateAlwaysVisible"

当用户选择这个Activity时,软键盘是可见的——也就是,也就是,当用户确定导航到该Activity时,而不是返回到它由于离开另一个Activity

"adjustUnspecified"

它不被指定是否该Activity主 窗口调整大小以便留出软键盘的空间,或是否窗口上的内容得到屏幕上当前的焦点是可见的。系统将自动选择这些模式中一种主要依赖于是否窗口的内容有任何布局 视图能够滚动他们的内容。如果有这样的一个视图,这个窗口将调整大小,这样的假设可以使滚动窗口的内容在一个较小的区域中可见的。这个是主窗口默认的行为 设置。

"adjustResize"

Activity主窗口总是被调整屏幕的大小以便留出软键盘的空间

"adjustPan"

Activity主窗口并不调整屏幕的大小以便留出软键盘的空间。相反,当前窗口的内容将自动移动以便当前焦点从不被键盘覆盖和用户能总是看到输入内容的部分。这个通常是不期望比调整大小,因为用户可能关闭软键盘以便获得与被覆盖内容的交互操作。


在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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