【译】ActionBar 基础4

本文介绍如何在Android应用中通过自定义视图实现复杂的ActionBar功能,包括使用Spinner进行操作选择,并探讨了布局和样式调整的方法。
    在该系列的前几篇文章,我们了解了ActionBar和如何定义简单的动作和导航。 本篇文章我们将看看 当我们的需求变得稍微复杂的时候 我们能做些什么

     让我们接着上一篇文章,从下拉导航开始。假设,我们需要第二个Spinner可以被用于,例如,允许用户对一组查询结果运用不同的排序选项。我们可以很容易的实现它,因为我们可以定义自定义视图(custom views)运用在我们的菜单项(menu item)中。让我们创建一个新的item到 res/menu/main.xml:
<item
    android:id="@+id/menu_spinner"
    android:showAsAction="always"
    android:actionViewClass="android.widget.Spinner" />
    最后一行指定了一个Spinner被用来替换默认的按钮,早在这个系列文章中我们就见过。

     接着我们添加一个字符串数组到 res/values/strings.xml 用来填充这个Spinner:
<string-array name="spinner_data">
    <item>One</item>
    <item>Two</item>
    <item>Three</item>
    <item>Four</item>
</string-array>

     现在我们可以在onCreateOptionsMenu()方法中找到代表Spinner的MenuItem:

private MenuItem mSpinnerItem = false;
.
.
.
@Override
public boolean onCreateOptionsMenu( Menu menu )
{
    getMenuInflater().inflate( R.menu.main, menu );
    mSpinnerItem = menu.findItem( R.id.menu_spinner );
    return true;
}


     我们可以在运行的时候操纵这个MenuItem来改变它的可见性或启用状态。
但我们也可以获得我们之前指定的Spinner view:

View view = mSpinnerItem.getActionView();
if (view instanceof Spinner)
{
    Spinner spinner = (Spinner) view;
    spinner.setAdapter( ArrayAdapter.createFromResource( this,
        R.array.spinner_data,
        android.R.layout.simple_spinner_dropdown_item ) );
}
     我们只是设置了一个SpinnerAdapter。在真实的应用程序中我们可能想要设置一个OnItemSelectedListener,但在这我们跳过它。
    
     假如我们运行它,会发现它看起来还不错:
    
     
     除了引起第一个Spinner的文本被截断不是很恰当外。假如你旋转设备你会注意到spinner跑到ActionBar的另一侧。

  

         原因是Logo(Up/Home 按钮),标题(Title)和导航被放置在ActionBar的左侧,但菜单本身被放到了右侧。这是建设从边缘向内尝试并最大限度的提高空间利用率。一旦空间用光了,有 android:showAsAction="ifRoom"设置的菜单项会被放入下拉菜单中并且一个拆分的菜单栏会被采用。

     这也强调了一点,就是Juhani Lehtimäki在最近一篇关于Android Tabs的文章中提到的。导航被组织到左侧,动作(actions)被放到右侧。如果你确保在设计你的ActionBar的时候遵循这个规则,你会与Android的最佳实践保持一致。

    在我的例子中我使用一个Spinner控件,因为它会突出一个有趣的问题,当我们来看看我们可以如何风格化ActionBar(style the ActionBar)的时候。事实上你可以使用任何你喜欢的控件例如TextView,EditText,Button,等等。你甚至可以用自定义的控件,这
确实 给在ActionBar上什么是可能的提供了一个巨大的范围。

    在下一篇文章我们将来看看自定义ActionBar的另一种方式。
     
      本篇文章的代码可以在   here 找到。
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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