APIDEMO ACTIVITY 窗口Window标题的设置

自定义窗口标题栏
本文介绍了如何使用Android API来自定义应用程序窗口的标题栏,包括设置自定义标题布局、启用不同特性如进度条和上下文菜单等。通过具体的代码示例展示了如何实现这些功能。

requestWindowFeature(Window.FEATURE_CUSTOM_TITLE); //请求
setContentView(R.layout.custom_title);
getWindow().setFeatureInt(Window.FEATURE_CUSTOM_TITLE, R.layout.custom_title_1); //设置,

前请求然后才能设置。

featureid 有:

int DEFAULT_FEATURES The default features enabled
int FEATURE_CONTEXT_MENU Flag for the context menu.
int FEATURE_CUSTOM_TITLE Flag for custom title.
int FEATURE_INDETERMINATE_PROGRESS Flag for indeterminate progress
int FEATURE_LEFT_ICON Flag for having an icon on the left side of the title bar
int FEATURE_NO_TITLE Flag for the "no title" feature, turning off the title at the top of the screen.
int FEATURE_OPTIONS_PANEL Flag for the "options panel" feature.
int FEATURE_PROGRESS Flag for the progress indicator feature
int FEATURE_RIGHT_ICON Flag for having an icon on the right side of the title bar
int ID_ANDROID_CONTENT The ID that the main layout in the XML layout file should have.
int PROGRESS_END Ending value for the (primary) progress
int PROGRESS_INDETERMINATE_OFF Flag for setting the progress bar's indeterminate mode off
int PROGRESS_INDETERMINATE_ON Flag for setting the progress bar's indeterminate mode on
int PROGRESS_SECONDARY_END Highest possible value for the secondary progress
int PROGRESS_SECONDARY_START Lowest possible value for the secondary progress
int PROGRESS_START Starting value for the (primary) progress
int PROGRESS_VISIBILITY_OFF Flag for setting the progress bar's visibility to GONE
int PROGRESS_VISIBILITY_ON Flag for setting the progress bar's visibility to VISIBLE
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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