BeeFramework框架学习之二(自定义提示框 照相机的实现)

本文介绍了一种在Android应用中实现图片选择对话框的方法,包括拍照和从相册选取的功能,并提供了完整的代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、效果图:
这里写图片描述
这里写图片描述
二、相关代码:

这里写代码片protected void DialogPhoto() {
        LayoutInflater inflater=LayoutInflater.from(this);
        View view=inflater.inflate(R.layout.user_dialog_photo, null);


        dialog=new Dialog(this);
        dialog.requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE);
        dialog.setContentView(view);
        dialog.show();
        TableRow btn_photoprograh=(TableRow)view.findViewById(R.id.photograph);
        TableRow btn_choice_photo=(TableRow)view.findViewById(R.id.choice_photo);
        TableRow btn_cancel=(TableRow)view.findViewById(R.id.cancel);
        btn_cancel.setOnClickListener(this);
        btn_photoprograh.setOnClickListener(this);
        btn_choice_photo.setOnClickListener(this);
    }


    @Override
    public void onClick(View v) {
        switch (v.getId()) {
        case R.id.photograph:
            dialog.dismiss();
            intent=new Intent(MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE);
            startActivityForResult(intent, 1);
            break;
        case R.id.choice_photo:
            dialog.dismiss();
            intent=new Intent(Intent.ACTION_PICK,
                    android.provider.MediaStore.Images.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI);
            startActivityForResult(intent, 3);
            break;
        case R.id.cancel:
            dialog.dismiss();
            break;
        default:
            break;
        }

    }

三、demo下载地址:http://pan.baidu.com/s/1gdrmZUr

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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