推荐开源项目:Cascade - 美观易用的嵌套弹出菜单库

推荐开源项目:Cascade - 美观易用的嵌套弹出菜单库

cascadeNested popup menus with smooth height animations for Android项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/cascade

Demo

1、项目介绍

在移动应用开发中,弹出式菜单是不可或缺的一部分,它们提供了简洁的多级导航方案。cascade 是一个精心设计的 Android 开源库,用于构建带有平滑高度动画的嵌套弹出菜单。无论是传统的 PopupMenu 还是 Compose 中的 DropdownMenucascade 都能轻松地成为其替代品,让您的用户体验更上一层楼。

要体验 cascade 的效果,请尝试 示例应用程序,您会发现它不仅美观,而且功能强大。

2、项目技术分析

cascade 库采用了高效且灵活的设计,实现了一个可定制的组件,支持流畅的动画过渡和层次分明的菜单结构。它的核心优势在于:

  • 兼容性:无缝替换现有代码中的 PopupMenuDropdownMenu,无需大量重构。
  • 动画效果:优雅的平滑高度动画提升了用户的操作感知与反馈。
  • 易于集成:简单明了的 API 设计,使得集成过程快速且无痛苦。

3、项目及技术应用场景

cascade 可广泛应用于各种类型的 Android 应用程序,特别适用于需要展示复杂层级信息的情况,例如:

  • 设置界面:层次分明的设置项可以通过嵌套菜单进行清晰展示。
  • 导航菜单:在应用启动页面或侧边栏提供多级菜单选项。
  • 搜索建议:当用户提供关键字时,显示分层的搜索建议列表。

4、项目特点

  • 开箱即用:只需一行简单的依赖引入,即可开始使用。
  • 全面文档:官方维护的项目网站 提供详尽的文档和示例,助您快速上手。
  • 社区活跃:作者积极更新并修复问题,保证项目的稳定性和先进性。
  • Apache 2.0 许可:开源许可证允许自由使用和二次开发,无版权担忧。

要在您的项目中添加 cascade,请将以下依赖项添加到您的 build.gradle 文件中:

dependencies {
    implementation "me.saket.cascade:cascade:2.3.0"
    implementation "me.saket.cascade:cascade-compose:2.3.0"
}

总之,cascade 是一款值得信赖的 Android 菜单解决方案,它以卓越的用户体验和便捷的开发者体验脱颖而出。立即尝试,为您的应用增添一份专业感和灵动性!

cascadeNested popup menus with smooth height animations for Android项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/cascade

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

In object detection, an intersection over union (IoU) threshold is required to define positives and negatives. An object detector, trained with low IoU threshold, e.g. 0.5, usually produces noisy detections. However, detection per- formance tends to degrade with increasing the IoU thresh- olds. Two main factors are responsible for this: 1) over- fitting during training, due to exponentially vanishing pos- itive samples, and 2) inference-time mismatch between the IoUs for which the detector is optimal and those of the in- put hypotheses. A multi-stage object detection architecture, the Cascade R-CNN, is proposed to address these prob- lems. It consists of a sequence of detectors trained with increasing IoU thresholds, to be sequentially more selec- tive against close false positives. The detectors are trained stage by stage, leveraging the observation that the out- put of a detector is a good distribution for training the next higher quality detector. The resampling of progres- sively improved hypotheses guarantees that all detectors have a positive set of examples of equivalent size, reduc- ing the overfitting problem. The same cascade procedure is applied at inference, enabling a closer match between the hypotheses and the detector quality of each stage. A simple implementation of the Cascade R-CNN is shown to surpass all single-model object detectors on the challeng- ing COCO dataset. Experiments also show that the Cas- cade R-CNN is widely applicable across detector architec- tures, achieving consistent gains independently of the base- line detector strength. The code will be made available at https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn.
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