Material Design 学习笔记-- Layout->Structure

最新推荐文章于 2023-06-18 23:42:34 发布
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本文介绍移动应用界面设计中的关键布局元素，包括侧边导航栏(Sidenav)、应用栏(Appbar)、工具栏(Toolbars)等，并阐述了这些组件如何组合以创建清晰直观的用户体验。
Structure
包括：
UI regions
Toolbars
App bar
System bars
Side nav

Whiteframes


Mobile structure


Top left to right: Side nav, app bar/primary toolbar, content area (below the app bar/primary toolbar), and right nav

On the bottom: bottom bar

https://material.io/guidelines/layout/structure.html

设计界面布局时，可参考。


[Operating System学习笔记] Chapter 1 introduction (2)
yuandi_sherry的博客
03-12 490
Device-Status Table设备状态表进行设备管理左边：一堆设备，占据一行右边：一堆设备对它的请求队列DMA Direct Memory Access Structure_________|Memory|                这里发生数据拷贝过程                ↓                     | Driver local buffer |原先拷贝方式...
A002-185-2531
GONGZIXUY的博客
01-05 1722
目录 第一页作业 2 1.1验收承认(acceptance) 2 1.2要求需要(requirement) 5 1.3最初形态(Prototype) 6 1.4Model(模型) 7 1.5异义词(Homonym) 8 1.6检查(Inspection) 8 1.7敏捷式项目管理(Agile project management) 9 1.8特征(Feature) 10 1.9实体(Entity) 12 1.10错误(Error) 14 第二页作业 15 2.1实现视图(implementation vie
Android Studio 使用教程(二十四)之Android Studio 配置Material Design
听海的博客
10-26 4265
1.打开我们的AndroidStudio，点击File-->Project Structure……,如图：     2.选择app选项，右侧最后一个Depencies-->点加号，选择第一项，如图：     3.在搜索框中，输入design，选择第一个，点击Ok，如图：       4.然后在app文件夹下的build文件中 ...
Android DecorView 一窥全貌（上）
10-05 1828
前言 我们都知道DecorView是最顶层View（根View），它是怎么创建和使用的呢？ 通过本篇文章，你将了解到： 1、DecorView创建过程。 2、DecorView与Window/Activity关系 3、DecorView各个子View创建 DecorView创建过程 来回顾一下Activity创建过程： AMS管理着Activity生命周期，每当切换Activity状态时通过Binder告诉ActivityThread，ActivityThread通过Handler切换到主线程(UI线
View体系学习之Activity构成
知识需要细嚼慢咽
06-02 216
前言 鉴于最近接触UI会比较多。先对次做一个初步的了解，以便能快速融入项目。学一个东西我比较喜欢从熟悉的入手，那Activity应该是Android开发中最熟悉的东西了。无论是对于View学习还是Dialog等的理解，Activity的结构熟悉都极有好处。本文只是做一个初步的了解。 源码分析 先从Activity最常用的setContentView入手： @Override public void setContentView(@LayoutRes int layoutResID) { getDel
setContentView流程
caoxiao90的博客
06-23 312
AppCompatActivity的方法实际是调用 先获取AppCompatDelegate委托类，最终调用AppCompatDelegateImplV9，只分析最常用的方法： 所有方法都用到了ensureSubDecor private void ensureSubDecor() { if (!mSubDecorInstalled) {//确保执行一次 mSubDecor = createSubDecor(); // If a title was set.
Material Design
u014702999的专栏
08-13 556
------------------------------------------------------------------------------    GitHub：lightSky    微博：    light_sky , 即时分享最新技术，欢迎关注 -----------------------------------------------------
TCAD（technology computer aided design）学习笔记
m0_62392734的博客
05-13 1万+
TCAD有助于了解器件物理机理并帮助设计各种器件工艺方案和结构；预测电、热和光学特性。
Android material design
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行
06-16 1594
关于Material Design的开源库，本人已经在GitHub上创建了一个项目MaterialDesignCenter，用于收集Material Design的相关资源,会不定时更新，大家可以star或者提交自己的MaterialDesign的资源，欢迎fork和star。 Material Design 官方Material Design详细介绍文档：http://www.google.
进入Material Design时代
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进入Material Design时代 关于Material Design是5.0系统的重头戏，是一种具有可视化，交互性，动效以及多屏幕适应的全面设计。并逐渐成为一种设计标准，本篇文章通过对2篇官方文章的翻译，全面介绍Material Design的所有特点以及其实现和兼容，并整理了十多个在GitHub上相关的开源库，帮助你更好更快的实现Material Design。如果你正在学习或者即将学习并应用Material Design设计风格，那么这篇文章将对会帮助你更全面的理解它。
Material Design学习2
u013378580的博客
06-15 936
由于本文引用了大量官方文档、图片资源，以及开源社区的Lib和相关图片资源，因此在转载的时候，务必注明来源，如果使用资源请注明资源的出处，尊重版权，尊重别人的劳动成果，谢谢！ 关于Material Design的开源库，本人已经在GitHub上创建了一个项目MaterialDesignCenter，用于收集Material Design的相关资源,会不定时更新，大家可以star或者提交自己的M
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大华PCAPP7.0管理软件
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大华PCAPP7.0管理软件，管理调试存储，平台，摄像头等设备
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遗传算法学习一之求函数的最值
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含有本章使用的optimoptions和ga函数的文件夹，来源于官方工具箱，如果没有这些函数可以添加，添加时注意子文件夹也添加。
基于Spring Boot的旅游景点购票系统的设计与实现源码.zip
12-11
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基于TROPOMI高光谱辐射与多模态特征融合的深度学习大气NO₂浓度反演方法研究
最新发布
12-11
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料，本研究聚焦于大气污染物一氧化氮（NO₂）的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标，其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前，利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架，整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据，形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息，为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础，有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面，项目设计了一种多分支神经网络，用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征，并在深层网络中进行特征融合，从而综合利用不同数据的互补信息，显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤，以保障输入特征的质量与一致性；后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证，确保反演结果符合实际大气浓度范围，提升数据的实用价值。 此外，本研究进一步对不同功能区域（如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区）的NO₂浓度分布进行了对比分析，揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据，助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述，本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术，发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法，不仅提升了卫星大气监测的技术水平，也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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