Android控件之-AutoComplete-TextView

Android AutoCompleteTextView 示例
本文介绍了一个使用Android中AutoCompleteTextView组件的示例程序。该程序通过ArrayAdapter填充了一组预定义的数据项,并实现了当用户在文本框内输入时自动显示相关建议的功能。

很多textField里面都有这种自动提示的功能:

当你输入一个字母或者一个汉字时会自动显示一些提示的信息:

package com.ko8e;

import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.widget.ArrayAdapter;
import android.widget.AutoCompleteTextView;
import android.widget.TextView;

public class MyActivity extends Activity {
	/** Called when the activity is first created. */
	private static final String[] nContent = { "zhuo", "kobe", "zhuori",
			"kobebryant", "ko8e", "ko8ebryant" };
	private AutoCompleteTextView autoView = null;
	private TextView view = null;

	@Override
	public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
		super.onCreate(savedInstanceState);
		setContentView(R.layout.main);
		ArrayAdapter<String> adapter = new ArrayAdapter<String>(this,
				android.R.layout.simple_dropdown_item_1line, nContent);
		view = (TextView) findViewById(R.id.view);
		autoView = (AutoCompleteTextView) findViewById(R.id.autoView);
		view.setText(R.string.hello);
		// 将adapter添加到AutoCompleteTextView中
		autoView.setAdapter(adapter);

	}
	/* protected void onCreate(Bundle icicle) {
         super.onCreate(icicle);
         setContentView(R.layout.main);

         ArrayAdapter<String> adapter = new ArrayAdapter<String>(this,
                 android.R.layout.simple_dropdown_item_1line, COUNTRIES);
         AutoCompleteTextView textView = (AutoCompleteTextView)
                 findViewById(R.id.autoView);
         textView.setAdapter(adapter);
     }

     private static final String[] COUNTRIES = new String[] {
         "Belgium", "France", "Italy", "Germany", "Spain"
     };*/

}

main.xml:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:orientation="vertical"
    android:layout_width="fill_parent"
    android:layout_height="fill_parent"
    >
<TextView  
	android:id="@+id/view"
    android:layout_width="fill_parent" 
    android:layout_height="wrap_content" 
    />
 <AutoCompleteTextView
 	android:id="@+id/autoView"
 	android:layout_width="fill_parent"
 	android:layout_height="wrap_content"
 	/>
</LinearLayout>
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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