【Android您问我讲】Android 2.x中使用actionbar - Actionbarsherlock的使用

ES混合检索 2024年06月上线 ES 8.13.3版本,该版本在向量检索、NLP能力等方面表现更优。为AI革命提供高级搜索能力!腾讯云大数据ES国内首发上线8.8.1版本利用Elasticsearch作为向量数据库,有效地创建、存储和搜索密集向量。提供图索引,通过HNSW以实现高效的最近邻搜索;支持端到端的向量生成、向量索引、向量相似性比较,无需额外的平台进行向量推理;一体化的搜索体验:多路召回混合打分、Faceting聚合分析能力、基于角色的访问控制; 阅读详情
1. 范例说明
  • 从Android 3.0开始,Android引入了ActoinBar,不得不说3.0之前android的标题栏确实比较丑,并且还没有任何功能。
  • 之前很多应用的顶部栏很多都是仿苹果的,比如微信。随着Android 4.0和Android 4.2 的发布和慢慢的推广开来,很多应用也开始使用Google推广的UI设计,而ActionBar是其中相当重要的一部分。
  • 无奈google没有发布3.0之前版本的ActionBar的兼容包。还好网上有提供开源的别人开发的,ActionBarShelock,简称ABS.
  • ABS的还有一项值得一提的优点就是,如果你在3.0以上的机子上使用,那么它会调用系统原生的ActionBar。另外它的使用方法和系统自身的方法相当相似,如果你ActionBar本身已经很熟悉了,那么ABS也能很快上手。
  • http://actionbarsherlock.com/下载对应的压缩包

2. 运行结果

3. 核心代码
@Override
	protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
		super.onCreate(savedInstanceState);
		setContentView(R.layout.main);
		getSupportActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
	}

	@Override
	public boolean onCreateOptionsMenu(com.actionbarsherlock.view.Menu menu) {
		getSupportMenuInflater().inflate(R.menu.main, menu);
		return super.onCreateOptionsMenu(menu);
	}

	@Override
	public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
		switch(item.getItemId()){
			case R.id.menu_settings:
				Toast.makeText(this, "ActionBarSherlock settings!", Toast.LENGTH_LONG).show();
				break;
			case R.id.homeAsUp:
				Toast.makeText(this, "Home!", Toast.LENGTH_LONG).show();
				break;
		}
		return super.onOptionsItemSelected(item);
	}

4. 使用注意事项

1.自己的项目Buildtarget也要在4.0+,api 14+。不然有关Theme.Holo  xml文件读取不到资源,会导致R文件不能生成。

2.由于actionbarsherlock中自带了android_support_v4的包,所以你不用再导入一个了,以前导入过了也要删除,不然会产生冲突。

3.有时候会提示你的程序不是一个库的错误,只要在ActionbarSherlock中  properties-> android 中,将islibrary勾上就行了。

4.要使用Actionbar要继承sherlockactivity,在配置文件中声明activity时,要添加Theme设置才行,而且只能是三种或parent是这三种。

5. 观看视频讲解

传统搜索推荐系统的匹配准确度 传统搜索推荐系统的匹配准确度 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着互联网的快速发展,信息过载问题日益严重。用户在海量的信息中寻找自己需要的内容变得越来越困难。搜索引擎和推荐系统应运而生,成为了人们获取信息的重要工具。搜索引擎根据用户输入的关键词 阅读详情

相关推荐

搜索引擎技术提升LLM应用的检索效率

搜索引擎技术是互联网时代不可或缺的一部分,它的发展历程反映了信息检索技术的演进和变革。从最初的Web搜索引擎到如今的AI搜索引擎,每一次技术革新都带来了检索效率和用户体验的显著提升。第一部分:搜索引擎技术基础:介绍搜索引擎技术的发展历程、核心功能、分类与特点。第二部分:LLM应用场景分析:分析LLM在信息检索、问答系统和内容推荐等场景中的具体应用及其挑战。第三部分:搜索引擎优化与LLM集成:探讨如何优化搜索引擎,提高LLM的检索效率。第四部分:技术实现与案例分析。

AI大模型应用之禅 351

Elasticsearch商超同义词库:提升搜索体验的强大工具

Elasticsearch商超同义词库:提升搜索体验的强大工具 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 在当今信息爆炸的时代,搜索引擎的高效性和准确性变得愈发重要。Elasticsearch商超同义词库正是为了应对这一挑战而诞生。它是一个专门为Elasticsearch(简称ES)搜索引擎设计的同义词库文件,能够通过扩展关键词匹配,显著提升搜索的准确性和全面性。...

gitblog_06794的博客 758

DeepSeek的创新搜索算法:通过深度学习提升数据检索的速度与准确度,优化查询体验

DeepSeek创新的搜索算法采用深度学习技术,通过智能化的查询优化、数据表示和模型训练,不仅提升了检索的速度,还显著提高了检索结果的准确性。在传统的搜索引擎中,基于关键字的匹配算法常常由于信息冗余、用户查询的多样性以及语义理解的局限性而导致查询结果的相关性差,甚至无法满足用户的查询需求。根据对500名用户的调查,88%的用户表示,通过DeepSeek的深度学习优化算法,查询结果的相关性和检索速度得到了显著提升,尤其是在高并发和大规模数据集的环境下,AI优化的搜索体验能够满足用户的需求。

s13166803785的博客 409

Elasticsearch 搜索引擎基础知识详解

本文介绍了Elasticsearch搜索引擎的核心原理与应用。在大数据时代,Elasticsearch凭借倒排索引和分布式架构,解决了传统数据库在全文检索、模糊匹配等方面的不足。文章详细阐述了搜索引擎的评价指标(精准率、召回率、F1值)和倒排索引的实现原理(包括Term Dictionary、Posting List及压缩算法)。同时分析了全文检索流程中的分词器作用和查询优化策略。最后指出Elasticsearch在电商搜索、日志分析等场景中的典型应用价值,为构建高效搜索系统提供了理论基础和实践指导。

持续输出Java相关知识 888

提升RAG回复精度准确度的三要素(提示词、LLM、检索技术)

经过一段时间对RAG(RAG 的全称是,中文可以理解为“检索增强生成”)技术的研究,发现能影响RAG回答准度的的因素主要有,检索技术、和使用的LLM大模型的能力、以及提示词,三个重要因素。

洛阳泰山的博客 1199

自制温湿度计——STM32-L432KC驱动lcd1602和dht11温湿度显示

先给大家甩一张图片哈(附上网址)简单说一下这块板子在这个小项目里的小缺点:一、引脚有点少,lcd1602本来有两种传输数据方式,一种是4bit,另一种是8bit,但是这块板子对于这个项目来说引脚有点少,所以建议用4bit模式。然而,在网上是很难找到设置4bit传输模式的lcd1602的,这也是为什么我写这个blog。二、mbed-os有时候会有大大小小的问题,搞人心态是真的。比如库函数离奇失踪,从官网上下载库函数失败,重装也解决不了然后莫名其妙好了。

m0_72994251的博客 3914

BGE-M3实战:混合模式实现高准确度检索系统搭建

本文介绍了基于星图GPU平台自动化部署“BGE-M3句子相似度模型 二次开发构建by113小贝”镜像的实践方法。该平台支持高效搭建混合模式检索系统,通过密集、稀疏与多向量三模态融合,显著提升语义搜索与关键词匹配精度,适用于知识库问答、长文档比对等AI应用开发场景。

weixin_35749440的博客 342

别再为数码管引脚发愁了!用STM32的普通IO口驱动TM1650数码管模块(附完整模拟I2C代码)

本文详细介绍了如何利用STM32的普通IO口通过模拟I2C协议驱动TM1650数码管模块,提供了完整的硬件连接方案和软件实现代码。通过模拟I2C技术,开发者可以灵活使用任意GPIO引脚控制多位数码管显示,解决了传统驱动方式占用大量IO资源的问题。文章包含TM1650寄存器解析、亮度控制等实用功能实现,并分享了常见问题排查与性能优化技巧。

weixin_30764771的博客 659

Elasticsearch【7】06:Elasticsearch分词详解:ES分词介绍、倒排索引介绍、分词器的作用、停用词

一、ES分词介绍 ES中在添加数据,也就是创建索引的时候,会先对数据进行分词。 在查询索引数据的时候,也会先根据查询的关键字进行分词。 所以在ES中分词这个过程是非常重要的,涉及到查询的效率和准确度。 假设有一条数据,数据中有一个字段是titile,这个字段的值为LexCorp BFG-9000。 我们想要把这条数据在ES中创建索引,方便后期检索。 创建索引和查询索引的大致流程是这样的: 图中左侧是创建索引的过程: 首先对数据进行空白字符分割,将LexCorp BFG-9000切分为LexCorp和BFG

weixin_40612128的博客 7108

使用Bigemap下载地图流程

Bigemap地图下载简单流程,临时安排任务简单学习没有深入了解。

TKY666的博客 4850

用Typora画流程图和序列图:Mermaid语法实战教程(含常见报错解决)

本文是一份详细的Typora与Mermaid语法实战教程,教你如何在Markdown文档中高效绘制流程图和序列图。文章涵盖从环境配置、核心语法到复杂图表构建的全过程,并重点解析了常见报错原因与解决方案,助你将可视化图表无缝融入文档工作流。

weixin_29279101的博客 300

搜索引擎关键字智能提示的一种实现

搜索引擎关键字智能提示的一种实现 美团点评技术团队 ·2014-02-17 22:35 问题背景 搜索关键字智能提示是一个搜索应用的标配,主要作用是避免用户输入错误的搜索词,并将用户引导到相应的关键词上,以提升用户搜索体验。 美团CRM系统中存在数以百万计的商家,为了让用户快速查找到目标商家,我们基于solrcloud实现了商家搜索模块。用户在查找商家时主要输入商户名、

kydkong的博客 1万+

【Dify】PPT生成工具应用

本文介绍了一款自动化PPT生成工具,通过智能接口将文本内容高效转化为结构化演示文档。该系统采用三阶段工作流(内容输入、HTTP请求上传、文件输出),无需复杂操作即可生成专业PPT。工具适用于教学课件、产品发布、企业培训等场景,能显著提升内容表达效率,特别适合初学者快速制作演示材料。文章详细说明了核心节点、应用场景及开发资源,为文本到PPT的自动化转换提供了实用解决方案。

Mr数据杨 1218

AI大模型面试题详解:如何提升RAG准确度之语义检索的核心引擎?看完这一篇你就知道了!!

本文详细解析了如何通过优化Embedding技术提升RAG检索准确率,介绍了七大关键优化路径:模型选型、数据清洗、模型微调、相似度度量、性能优化、评估迭代和进阶优化。强调Embedding优化需贯穿全链路技术环节,从数据处理到系统评估,只有持续优化才能在海量数据中精准定位语义相关结果,为企业和面试者提供实用指导。

Gaga246的博客 973

【Linux命令大全】006.网络通讯之netstat命令(实操篇)

本文详细介绍了Linux系统中netstat网络诊断命令的实用技巧。主要内容包括:1) 基本功能与参数详解,展示如何查看网络连接、路由表和接口统计;2) 安装方法及基础用法,如查看TCP/UDP连接、显示进程信息和路由表;3) 高级应用技巧,包括监听端口检查、连接状态统计和实时监控。文章通过表格和代码示例,系统性地呈现了netstat在系统管理中的核心应用场景,是网络故障排查和性能监控的实用指南。

yuhuasheng1997的博客 708

汇川H5U PLC 实现直线插补、圆弧插补、直线圆弧混合连续插补

使用汇川H5UPLC实现直线插补,圆弧插补,直线圆弧混合路径插补,通过示教可以走出复杂的路径,仅供参考学习。

weixin_39832501的博客 4787

Elasticsearch实战——结合文本分析,推荐算法和元启发式算法实现资源自动分配

工作中有很多工作调度和资源匹配的场景,比如客服,技术支持或工单分派:带有文本描述的工单被录入系统,模糊匹配资源库中的人力资源,然后被分配给最适合的人处理。在一些场景中,工单的执行结果和评价也会被记录,作为工单分派信息的一部分被保留。 由于场景复杂而且缺少标准化的问题描述,很多这类匹配问题仍然依赖人工,造成匹配时间延迟,匹配资源基于个人喜好和习惯而非基于可量化的标准。另外由于工单和资源的数据量巨大,...

yuuyuhaksho的博客 2378

轨迹优化 | 基于ESDF的共轭梯度优化算法(附ROS C++/Python仿真)

共轭梯度法的核心原理是求解优化问题的共轭向量组作为优化方向,由于优化方向间彼此正交,故每次迭代只需沿着一个方向寻优而互不影响。本文设计基于ESDF的障碍约束、曲率约束和平滑约束,基于ROS C++和Python提供了共轭梯度法的轨迹优化实践案例

FRIGIDWINTER的博客 1万+

外卖匹配系统_详解美团实现搜索关键词自动匹配功能的方法

问题背景搜索关键字智能提示是一个搜索应用的标配,主要作用是避免用户输入错误的搜索词,并将用户引导到相应的关键词上,以提升用户搜索体验。美团CRM系统中存在数以百万计的商家,为了让用户快速查找到目标商家,我们基于solrcloud实现了商家搜索模块。用户在查找商家时主要输入商户名、商户地址进行搜索,为了提升用户的搜索体验和输入效率,本文实现了一种基于solr前缀匹配查询关键字智能提示(Suggest...

weixin_39851872的博客 4169

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

浅谈信息检索

什么是信息检索 信息检索,这个词听起来很学术,如果换一个词语:搜索,谷歌,百度,相信大家一定不陌生。在过去,信息检索是图书馆等机构用来为大量数据建立索引,快速查询的一种方式,主要依赖人工整理的方式。互联网时代的到来和搜索引擎的出现,彻底颠覆了信息检索这样一门技术。我们今天介绍的信息检索,主要内容就是教大家怎样用好搜索引擎。做搜索引擎技术最好的公司是谷歌,现在的市值8000万美元左...

sinat_32092165的博客 733

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

ElasticSearch DSL查询之叶子查询

和适用于需要对多个词条进行匹配的全文检索场景,性能较高,通常用于用户搜索输入包含多个关键词的情况。Term Query和适用于精确查询,不做分词处理,通常用于查询固定值、数值范围、日期等场景。Geo Query则适用于根据地理位置进行搜索,通常用于包含地理坐标的场景。每种查询方式有不同的使用场景和性能特点,选择合适的查询方式能够有效提升 Elasticsearch 的查询效率和准确度。

2301_80093566的博客 1127

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

BGE-M3稀疏向量检索效果展示:关键词精准召回率超96%案例解析

本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署BGE-M3句子相似度模型(二次开发构建by113小贝),实现高效的文本检索功能。该模型特别擅长稀疏向量检索,关键词精准召回率超过96%,可广泛应用于技术文档检索、学术论文查询和电商商品搜索等场景,显著提升信息匹配效率和用户体验。

weixin_34374684的博客 230

提升信息检索准确性和效率的搜索技巧

uBlock Origin(去广告)、Tampermonkey(脚本管理)、Hunter(找邮箱)。避免长句子,提取核心关键词(如用“光合作用 步骤”代替“请告诉我光合作用的具体过程”)。Google Scholar、PubMed、CNKI:使用高级筛选(作者、年份、期刊)。同义词替换:尝试不同表达(如“AI 发展史” vs “人工智能 历史”)。政府公开数据(如国家统计局)、World Bank、Kaggle数据集。对比多个权威来源(政府、学术机构、主流媒体)。(URL含关键词的页面)。

yang_hua_yi_leng的博客 4788

txtai法律文档:法规检索与案例匹配应用

在法律行业,从业者每天需要处理海量的法规条文、判例文书和法律文献。传统的关键词搜索方式存在明显局限: - **语义鸿沟**:用户查询意图与文档实际内容存在语义差异 - **法规关联性**:难以发现不同法规之间的内在联系 - **案例匹配**:无法有效识别相似案例和判例 - **时效性挑战**:法律法规频繁更新,检索系统需要实时同步 这些痛点直接影响了法律工作的效率和准确性,亟需智能化的解决方案...

gitblog_00856的博客 1022

相似问答检索——汽车之家的 Milvus 实践

✏️ 作者介绍:王寒&翟羽佳-汽车之家认知智能组 NLP 算法工程师| 项目背景汽车之家作为中国汽车互联网平台,拥有全球最大的汽车社区论坛。多年来积累了丰富的用户问答数据,能...

ZILLIZ 1492

Elasticsearch实战:5个高效搜索技巧提升你的查询性能

在当今信息爆炸的时代,数据量呈指数级增长,如何从海量数据中快速、准确地检索到所需信息成为了一项关键挑战。Elasticsearch作为一款开源的分布式搜索和分析引擎,凭借其强大的搜索功能、高可扩展性和实时搜索能力,在众多领域得到了广泛应用,如电商搜索、日志分析、企业知识管理等。然而,随着数据规模的不断扩大和查询复杂度的增加,Elasticsearch的查询性能可能会受到影响。因此,掌握高效的搜索技巧对于提升查询性能至关重要,它可以帮助我们更快地获取所需信息,提高系统的响应速度和用户体验。

专注搜索引擎技术 1055
上一篇: 【Android您问我讲】带左右滑动的选项卡 - ViewPager与Tabhost的结合使用
下一篇: [Android Training视频系列] 6.2 Saving Files(保存文件)
cofftech
博客等级 码龄16年 46粉丝 76原创
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值