android 更新Preference的UI显示

探讨了在编辑完一个preference的subPreference后,如何实时更新outPrefs的显示,包括使用notifyDataSetChanged()方法和onContentChanged()方法,并强调了在嵌套Preference中更新显示时的特殊处理。

                                                      更新Preference

 

     当我们在编辑完一个preference的sub Preference的数据设置后,在sub里面修改outPrefs后,返回后发现out Prefs并没有改变。如何实时更新嗯?

    

PreferenceScreen usersListScreen = ...
 userScreenListAdapter = (BaseAdapter)usersListScreen.getRootAdapter();

     然后可以用

userScreenListAdapter.notifyDataSetChanged();

来更新out Prefs的显示。

   如果保证更属性能够正确初始化的情况也可以用onContentChanged();

  发现:

      在嵌套的Preference中,从内Prefs返回到外Prefs时,此外Prefs还是原来那个,只是一直保存在堆栈中,要想实时更新显示,需要手动处理。

     

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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