android使用DataBinding踩坑记录

DataBinding使用报错 首先你要知道一个概念,ActivityMainBinding是DataBinding中的一种视频绑定,通过activity_main.xml和此文件对应,即activity_main.xml会对应生成文件ActicityMainBinding.java文件,既然是视图绑定,就要看下你的配置文件是否写对了?意思是:本来系统想要的是ViewDataBinding类,你给我的是ActivityMainBinding类。 阅读详情

---error: duplicate attribute.

估计很多人遇到后都不知道怎么办,但一直提示layout文件有问题,所以就尝试将跟布局的width和height属性去掉,然后就没有这个问题了

---有ViewPager的界面必须为ViewPager设置一个id

在没有使用DataBinding的时候,通常都会为ViewPager设置一个id.有一次在使用的时候结合DataBinding,所以就没有设置id,所以就抛出必须设置id异常.

---找不到BR类

在使用DataBinding的时候,偶尔需要用到BR类,然而有时要用的时候总会找不到.

这个时候各种clean,rebuild都没用,检查layout文件的代码也没发现问题.在生成的DataBinding类里面把BR类复制出来编译不会报错,运行的时候发现报错了.所以最后想到了用反射根治这个问题,虽然这种方式并不方便,但也算是解决了这个问题.

public static int getBrField(String fieldName){
    int fieldId = 0;
    try{
        Class brClass = Class.forName(MyApplication.getInstance().getPackageName() + ".BR");
        Object brObject = brClass.newInstance();
        fieldId = (int)(brClass.getField(fieldName).get(brObject));
    }catch(Exception e){
        e.printStackTrace();
    }
    return fieldId;
}

注意: 使用了反射之后有开启代码混淆的话必须在混淆规则忽略混淆   

-keep class 你的包名.BR { *;}

---没办法使用&&符号的问题

相信有些人可能遇到这个问题,其实不知没办法在@{}里面使用 & 符号,在双引号里面也没办法使用.我一开始也没反应过来,后来

android:text="&" 这里试了一下才想起来这里要用转义,遇到这个问题的人估计很少在layout文件里面写 & 符号,所以一时半会没反应过来.还有,<> 这2个符合也需要使用转义.

常用转义表

学习DataBinding时做的笔记

2025年更新,最近接手了一个项目,该项目里面用了DataBinding。看到layout里面大量的逻辑代码血压真的上来的,代码可读性极差。

一开始学习DataBinding时,我也总在layout里面写逻辑代码。后来发现,这种方式可读性极差,特别是,涉及到的变量越多,可读性越差。更好的做法是在ViewModel声明一个新的变量来处理业务。

以下是针对该问题,我编写的解决方式,有1个、2个、3个和4个LiveData对象数据类型的转换。

1个变量时:

public class TestViewModel {
    public MutableLiveData<Boolean> isShow = new MutableLiveData<>();
    // 单个变量转换时,使用Transformations.map
    public LiveData<Integer> showValue = Transformations.map(isShow, it -> it? View.VISIBLE: View.GONE);
    // 也可以编写通用方法showToValue,以后存在同样需求时直接调用方法即可
    public LiveData<Integer> showValue2 = Transformations.map(isShow, this::showToValue);

    public int showToValue(boolean isShow) {
        return isShow? View.VISIBLE: View.GONE;
    }
}

多个变量时,创建工具类来解决:

LiveDataCombineUtil

public class LiveDataCombineUtil {
    public static <R, P1, P2> LiveData<R> combineLiveData(LiveData<P1> p1, LiveData<P2> p2, Function2<R, P1, P2> action) {
        MediatorLiveData<R> liveData = new MediatorLiveData<>();
        liveData.addSource(p1, it -> {
            liveData.setValue(action.invoke(it, p2.getValue()));
        });
        liveData.addSource(p2, it -> {
            liveData.setValue(action.invoke(p1.getValue(), it));
        });
        return liveData;
    }
    public static <R, P1, P2, P3> LiveData<R> combineLiveData(LiveData<P1> p1, LiveData<P2> p2, LiveData<P3> p3, Function3<R, P1, P2, P3> action) {
        MediatorLiveData<R> liveData = new MediatorLiveData<>();
        liveData.addSource(p1, it -> {
            liveData.setValue(action.invoke(it, p2.getValue(), p3.getValue()));
        });
        liveData.addSource(p2, it -> {
            liveData.setValue(action.invoke(p1.getValue(), it, p3.getValue()));
        });
        liveData.addSource(p3, it -> {
            liveData.setValue(action.invoke(p1.getValue(), p2.getValue(), it));
        });
        return liveData;
    }
    public static <R, P1, P2, P3, P4> LiveData<R> combineLiveData(LiveData<P1> p1, LiveData<P2> p2, LiveData<P3> p3,LiveData<P4> p4, Function4<R, P1, P2, P3, P4> action) {
        MediatorLiveData<R> liveData = new MediatorLiveData<>();
        liveData.addSource(p1, it -> {
            liveData.setValue(action.invoke(it, p2.getValue(), p3.getValue(), p4.getValue()));
        });
        liveData.addSource(p2, it -> {
            liveData.setValue(action.invoke(p1.getValue(), it, p3.getValue(), p4.getValue()));
        });
        liveData.addSource(p3, it -> {
            liveData.setValue(action.invoke(p1.getValue(), p2.getValue(), it, p4.getValue()));
        });
        liveData.addSource(p4, it -> {
            liveData.setValue(action.invoke(p1.getValue(), p2.getValue(), p3.getValue(), it));
        });
        return liveData;
    }
}

下面是几个Function,如果开发语言用的是kotlin,也可以直接替换成kotlin的Function类。

public interface Function2<R, P1, P2> {
    R invoke(P1 p1, P2 p2);
}

public interface Function3<R, P1, P2, P3> {
    R invoke(P1 p1, P2 p2, P3 p3);
}

public interface Function4<R, P1, P2, P3, P4> {
    R invoke(P1 p1, P2 p2, P3 p3, P4 p4);
}

调用LiveDataCombineUtil对应的方法,就能联合多个LiveData。实际开发中,用得比较多的是2个和3个LiveData,所以就没有编写更长参数列表。

如果开发语言的kotlin,还能直接为LiveData编写扩展方法,让代码写起来更方便,这里我就不展开了。

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C:\AndroidStudioProjects\AAA\KotlinLearn\app\build\generated\data_binding_base_class_source_out\debug\out\com\pdxx\kotlinlearn\databinding\ActivityListBinding.java:22: 错误: 找不到符号 public final RecyclerView recycler; ^ 符号: 类 RecyclerView

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kotlin和DataBinding一起使用踩坑日记

kotlin和databinding一起使用,各种坑

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efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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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RecyclerView 与 DataBinding 结合的 Android 列表开发最佳实践

RecyclerView 是 Android 官方推荐的列表容器,其核心价值在于可扩展的 LayoutManager 和生命周期友好的架构设计;DataBinding 则通过声明式语法实现 UI 与数据的自动同步,避免 findViewById 和手动刷新等易错操作。二者结合构成现代 Android 列表开发的底层基建,显著提升代码可维护性、UI 响应一致性与团队协作效率。该方案天然支持 ViewModel 生命周期感知、DiffUtil 智能刷新及 BindingAdapter 自定义逻辑扩展,广泛应用于

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杜壁奇
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