AndroidTV - TextView相关问题

自定义跑马灯TextView
本文介绍如何通过自定义TextView实现跑马灯效果,并始终保持焦点状态,即使在RecyclerView环境中也能正常工作。此外,还介绍了如何为TextView添加阴影效果,解决文字显示及对齐问题。

需求:有个文字显示,超出显示范围的跑马灯展示,且有个阴影展示。

问题;这个功能比较寻常,但是TextView跑马灯效果是在有焦点的情况下才会跑,做的界面中有个recyclerview会一直占用焦点,需要重写TextView,一直在获取焦点状态。

实现:
1、xml代码:

    <com.example.MarqueeTextView
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:ellipsize="marquee"
        android:focusable="true"
        android:focusableInTouchMode="true"
        android:marqueeRepeatLimit="marquee_forever"      
        android:singleLine="true" />

2、自定义TextView一直在获取焦点状态:

import android.annotation.SuppressLint;
import android.content.Context;
import android.util.AttributeSet;
import android.widget.TextView;

@SuppressLint("AppCompatCustomView")
public class MarqueeTextView extends TextView {

    public MarqueeTextView(Context context) {
        super(context);   
    }

    public MarqueeTextView(Context context, AttributeSet attrs, int defStyle) {
        super(context, attrs, defStyle);
    }

    public MarqueeTextView(Context context, AttributeSet attrs) {
        super(context, attrs);
    }

    @Override
    public boolean isFocused() {      
        return true;
    }
}

3、加阴影效果:

 <com.example.MarqueeTextView
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:ellipsize="marquee"
        android:focusable="true"
        android:focusableInTouchMode="true"
        android:marqueeRepeatLimit="marquee_forever"
        android:shadowColor="#ff000000"
        android:shadowDx="0"
        android:shadowDy="0"
        android:singleLine="true" />

android:shadowColor:阴影的颜色
android:shadowDx:水平方向向右的偏移量
android:shadowDy:垂直方向向下的偏移量
android:shadowRadius:是阴影的的半径,越大越模糊

4、TextView其他问题总结:

(1)文字出现没有到边界就折行的问题,可以在TextView中加入下面的属性:

android:breakStrategy="simple"

(2)设置文字居中,属性android:gravity=“center”,设置以后文字显示偏下,可以修改为:

android:gravity="center_horizontal"

只设置横向居中就行,纵向的是默认的。

参考链接:
Android TextView高级用法
Android TextView跑马灯设置 的 两种方法
Android TextView加上阴影效果

Single Headed Attention RNN (SHA-RNN) 是一种结合了注意力机制和循环神经网络的架构,其主要目的是通过引入注意力机制来增强模型对输入序列中关键部分的关注能力。以下是关于 Single Headed Attention RNN 的原理图及其架构细节的描述。 ### Single Headed Attention RNN 架构概述 Single Headed Attention RNN 的核心思想是将传统的 RNN 或 LSTM 模型与单头注意力机制相结合。在标准的 RNN 中,模型会依次处理输入序列中的每个元素,并生成隐藏状态。然而,RNN 对输入序列中的所有元素赋予相同的权重,这可能导致模型无法有效捕捉到重要的上下文信息。而通过引入注意力机制,模型可以动态地为输入序列中的每个元素分配不同的权重,从而更有效地提取特征[^1]。 以下是 SHA-RNN 的主要组成部分: 1. **输入层**:输入序列被表示为一系列向量 \( \mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2, \ldots, \mathbf{x}_T \),其中 \( T \) 是序列长度。 2. **RNN 层**:使用 RNN 或 LSTM 单元对输入序列进行编码,生成隐藏状态 \( \mathbf{h}_1, \mathbf{h}_2, \ldots, \mathbf{h}_T \)。 3. **注意力层**:计算隐藏状态的注意力权重,这些权重用于加权平均隐藏状态以生成上下文向量 \( \mathbf{c} \)。 4. **输出层**:基于上下文向量 \( \mathbf{c} \) 和最终的隐藏状态 \( \mathbf{h}_T \),生成模型的输出。 ### Single Headed Attention RNN 原理图 以下是一个简化的 SHA-RNN 架构图示例: ```plaintext Input Sequence: x1 -> x2 -> ... -> xT | | | RNN Layer: h1 <- h2 <- ... <- hT | | | Attention Weights: a1, a2, ..., aT | Context Vector: c = Σ(ai * hi) | Output Layer: Output Prediction ``` 具体实现步骤如下: 1. **RNN 编码**:对于输入序列 \( \mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2, \ldots, \mathbf{x}_T \),使用 RNN 或 LSTM 生成隐藏状态序列 \( \mathbf{h}_1, \mathbf{h}_2, \ldots, \mathbf{h}_T \)。 2. **注意力权重计算**:对于每个隐藏状态 \( \mathbf{h}_i \),计算其注意力得分 \( e_i \)。通常,注意力得分可以通过以下公式计算: \[ e_i = \text{score}(\mathbf{h}_i, \mathbf{q}) \] 其中 \( \mathbf{q} \) 是查询向量,可以是最终的隐藏状态 \( \mathbf{h}_T \) 或其他向量。常见的评分函数包括点积、加法或缩放点积。 3. **归一化注意力权重**:将注意力得分 \( e_i \) 转换为概率分布 \( a_i \): \[ a_i = \frac{\exp(e_i)}{\sum_{j=1}^T \exp(e_j)} \] 4. **上下文向量生成**:根据注意力权重 \( a_i \) 和隐藏状态 \( \mathbf{h}_i \),生成上下文向量 \( \mathbf{c} \): \[ \mathbf{c} = \sum_{i=1}^T a_i \mathbf{h}_i \] 5. **输出预测**:结合上下文向量 \( \mathbf{c} \) 和最终的隐藏状态 \( \mathbf{h}_T \),生成模型的输出。 ### Python 实现示例 以下是一个简单的 SHA-RNN 实现代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn class SingleHeadedAttentionRNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(SingleHeadedAttentionRNN, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # RNN layer outputs, _ = self.rnn(x) # outputs: (batch_size, seq_len, hidden_size) # Attention layer attention_scores = self.attention(outputs).squeeze(-1) # (batch_size, seq_len) attention_weights = torch.softmax(attention_scores, dim=1) # (batch_size, seq_len) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(1), outputs).squeeze(1) # (batch_size, hidden_size) # Output layer output = self.fc(context_vector) # (batch_size, output_size) return output ``` ### 注意力机制的重要性 注意力机制允许模型在处理长序列时聚焦于最重要的部分,从而提高模型的性能。与传统的 RNN 或 LSTM 相比,带有注意力机制的模型能够更好地捕捉输入序列中的关键信息,特别是在处理情感识别等任务时,这种能力尤为重要[^2]。
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