Android View 事件分发机制,大型职场 PUA 现场

本文探讨了Android View的事件分发机制,将其比喻为职场PUA现场,详细阐述了事件分发的等级制度、保密制度及处理流程。通过感性认识、理性认识和实践阶段的划分,引导读者理解这一机制。重点讲解了ViewGroup和View的角色,以及事件从开始到结束的传递过程,包括拦截和优化策略。

前言

很高兴见到你 👋

我不是大佬,但我相信我在通往成为大佬的路上 中我结合自身经历阐述了自己对学习方法的思考与实践。简单来说,我认为学习需要建立一套系统的知识体系(知识树),在此基础上可将学习分为 通用学习需求学习。本文将简单讨论掌握知识的过程,并基于这一过程的各阶段进行内容创作实践。

掌握知识的三个阶段

个人认为,对知识的掌握,需要经历以下过程:

  • 感性认识阶段
  • 理性认识阶段
  • 实践阶段

感性认识 可以看作是一个 从 0 到 1 的过程,它是认识的初级阶段。在这一过程学习者通常会寻找已有的素材学习(如书籍,论坛博客,视频等)。而创作感性认识相关的内容看似简单,实则非常困难。这里列举一些优质的从 0 到 1 的内容的创作者:

理性认识 建立在 感性认识 的基础上,在这一过程学习者通常会在头脑中建立起相应的知识体系并进行从 1 到 N 的扩展思考。具体些便是通过阅读源码等手段对原理进行分析并结合已有知识体系进行总结归纳。这部份内容的创作很容易陷入创作者「自说自话」的怪圈,而读者会觉得「不知所云」。

实践阶段 是整个过程的终点同时又是起点。之所以这么说是因为该过程并非简单的线性的结构

潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 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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