探索Android 下拉刷新效果的实现

本文详细介绍了下拉刷新功能的两种实现思路,并重点探讨了利用ListView的head来实现的方法,包括如何展现和隐藏head,以及刷新状态的把控。

下拉刷新的功能很常见,以新浪微博为例,下拉刷新获取新的微博。

这里也有两种实现的思路,一种有点类似于前面介绍的置顶标题的实现,即动态的画出下拉刷新这个View,但是LZ经过了很多尝试,发现和ListView的结合不是很好,所以没有成功,故而放弃,转向第二种思路,也就是网上资料比较多的一种思路:利用ListView的head来实现。

这里有几个最重要的点:

1. 如何展现和隐藏head。在未下拉的状态,或者惯性滑动的状态下,下拉刷新的View是不能被显示的,也就是平时的时候这个View应该是要被隐藏的,如何做到这一点呢。开始LZ尝试用layout方法重新布局,发现不管用,后来查了一些资料,发现原来在ListView中隐藏一项是用set一个小于0的padding值来实现的,这里顺利解决问题。

2. 关于刷新状态的把控。LZ在最初的实验过程中由于没有理清思路,在这里花了很长时间,后来才明白,刷新状态是一个必须明确的地方。并且必须和用户的操作结合。分析如下:当用户按下时(DOWN), 当且仅当用户处于第一页,能看到第一项时,进入一个可刷新的状态(FRESHABLE),其他都不作处理,保持原来的状态(DONE);当用户开始滑动时,用户向下滑动,但是滑动距离没有超过阀值(和下拉刷新VIew的高度相关),则进入开始状态(START),当且仅当用户向下滑动至超过阀值,进入刷新预备状态(FRESH),如果用户向上滑动,则还原到可刷新的状态(FRESHABLE);当用户释放(UP), 如果是FRESHABLE或者是DONE状态,则不用作处理,统一归到DONE状态,如果是START状态,则用户下拉的距离不够,释放之后回归到正常状态,并选中第一项,隐藏head,如果是FRESH状态,则说明用户下拉了足够的距离,释放之后应该开始刷新,完全显示head,进入刷新状态,刷新完成之后再回到DONE状态。

把握好重要的点之后,LZ终于实现了下拉刷新的效果。

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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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