AndroidCompose Navigation导航最佳实践系列文章索引

已于 2025-02-04 20:27:00 修改
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分类专栏： # Compose 文章标签： Android Compose Navigation Kotlin Jetpack
于 2025-02-04 20:26:49 首次发布
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此系列文章就是基于官方的Navigation库实现了全面的路由导航功能，涵盖了APP开发过程中能遇见的大部分路由导航场景，避免踩坑！

文章目录

项目介绍

目前基于Compose开发的路由导航方式主要有两种，一种是直接使用官方的Navigation库，另一种则是采用第三方的ComposeDestination库，二者孰优孰劣不做评价，但论稳定性上首选官方库更佳；

目前项目工程已经实现以下功能：

  1. 基本NavGraph导航
  2. ViewPager实现底部导航栏切换
  3. 单一参数导航
  4. JSON参数导航
  5. DeepLink功能

文章索引

AndroidCompose Navigation导航精通1-基本页面导航与ViewPager

AndroidCompose Navigation导航精通2-过渡动画与路由切换

持续更新中…


资源获取方式

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强迫选择实验中的心理测量函数研究 (2010年)
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为了评价观察者在视觉检测实验中的感知能力，提出一种含约束条件的最大似然拟合方法．该方法通过强迫选择实验获得不同视觉刺激强度下的主观识别率，通过离差分析筛选出有效的实验数据，然后采用最大似然准则拟合出识别率与刺激强度的函数关系．实验建立了2选项和4选项强迫选择实验的心理测量函数，其中刺激信号的面积覆盖100～400mm2．实验结果表明：拟合的均方误差在0.05附近，决定系数近似为0.9；两位观察者的心理测量函数的最大误差是0.046 6；相比非线性最小二乘拟合，最大似然拟合具有更高的拟合准确率．
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06-02
matlab erf函数代码心理适应 用于拟合 2AFC 心理测量数据的模块 Psychofit 模块包含拟合两种替代心理测量数据的工具。 拟合是使用最大似然估计完成的：假设受试者的React由二项式分布给出，其平均值由心理测量函数给出。 数据可以用正确的分数（从 50 到 100%）或一个特定选择的分数（从 0 到 100%）来表示。 为了适应它们，您可以使用以下功能： weibull50 - 威布尔函数从 0.5 到 1，具有失效率 weibull - Weibull函数从0到1，用递减率 erf_psycho - erf 函数从 0 到 1，具有失效率 erf_psycho_2gammas - erf 函数从 0 到 1，有两个失效率 工具箱中的功能是： mle_fit_psycho - 心理测量函数的最大似然拟合 neg_likelihood - 心理测量函数的负可能性 有关更多信息，请参阅：示例 - Psychofit 工具箱的使用示例 Matteo Carandini (2000-2017) 初始 Matlab 代码Miles Wells (2017-2018) 移植到 P
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killsime的博客
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MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题，运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件，广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库，涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作，方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中，有几个关键文件： d题论文(1).docx：这可能是参赛队伍对D题的解答报告，详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m：这些是MATLAB源代码文件，每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如： D_1.m 可能是主要的建模代码； ratio.m 可能用于计算某种比例或比率； importfile.m 可能用于导入数据； Untitled.m 可能是未命名的脚本，包含临时或测试代码； changf.m 可能涉及函数变换； pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关； huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat：这是一个MATLAB数据文件，存储了变量或矩阵等数据，可能用于后续计算或分析。 D-date.mat：这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据，或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测，参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而，具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中，团队需深入理解问题本质，选择合适的数学模
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