TabHost分析

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TabHost结构:

Main

 

    对于一些自然和漂亮的设计,其实类图就说明了一切。其中TabHost包括一个用于显示内容的FrameLayout以及排布各个Tab指示的TabWidget,其中各个Tab的规格通过TabSpec指定。由于TabHost的Tab以及各个Tab的内容有不同的风格,因此在TabSpec中定义中IndicatorStrategy和ContentStrategy。其中IndicatorStrategy用于指定Tab指示的生成方式,实现类分别有LabelIndicatorStratey、LabelAndIconIndicatorStratey和ViewIndicatorStratey。LabelIndicatorStratey用于纯文本的Tab指示,LabelAndIconIndicatorStratey用于文本+图标的Tab指示,而ViewIndicatorStratey则是将指定的View作为Tab指示。对于Tab的内容,通过ContentStrategy也可以指定多种形式的内容获取方式。


TabHost的详细实现参考:

http://blog.youkuaiyun.com/yanbin1079415046/article/details/7973022,很详细~!

不过自API 13以后TabHost不推荐使用了,官方推荐使用Fragment+FragementTabHost实现:

Demo--> http://blog.youkuaiyun.com/yangyu20121224/article/details/9016223

经验 - 实现Tab功能的几种方式:
        1.(废弃)继承自TabActivity + TabHost 布局 + Activity 内容
                1.1:TabActivity为ActivityGroup[在版本13里被放弃]子类
                1.2:使用getTabHost() 获得TabHost 对象
                1.3:使用 newTabSpec(...).setContent(Intent) 添加Tab标签与内容

        2.(废弃)继承自ActivityGroup + TabHost布局 + Activity 内容
                2.1:ActivityGroup在版本13里被放弃
                2.2:使用findViewById 获得TabHost 对象
                2.3:使用setup(new LocalActivityManager(this, true))初始化
                2.4:使用 newTabSpec(...).setContent(Intent) 添加Tab标签与内容

        3.(简单)继承自FragmentActivity + FragmentTabHost 布局 + Fragment 内容
                3.1:使用findViewById 获得FragmentTabHost 对象
                3.2:使用setup(this, getSupportFragmentManager(), R.id.realtabcontent)初始化
                3.3:使用addTab(newTabSpec().setIndicator(),Fragment.class, null) 添加Tab标签与内容

        4.(复杂)继承自FragmentActivity + TabHost 布局 + ViewPager布局 + Fragment 内容
                4.1:使用findViewById 获得TabHost 对象
                4.2:使用setup()初始化
                4.3:使用TabHost.addTab(tabSpec.setContent(DummyTabFactory));添加Tab标签与空内容
                4.4:在TabHost.onTabChanged中控制ViewPager的实际显示
                4.5:滑动时在ViewPager.onPageSelected 中控制Tab标签的选择。
                PS:当Tab标签数量固定且不追求和系统保持一致的标签效果,的情况下这里的TabHost布局有些多余。
                如 :特有应用需要的Tab标签固定,且有自己的一套显示效果,那么这里完全无需TabHost布局。
http://blog.youkuaiyun.com/wangjinyu501/article/details/8169924/
        5.(DIY)继承自FragmentActivity + 自定义布局 + ViewPager布局 + Fragment 内容
                5.1:自定义布局中嵌入固定Tab标签元素
                5.2:在标签元素点击事件中控制ViewPager的实际显示
                5.3:滑动时在ViewPager.onPageSelected 中控制标签元素的选择。

10、数据挖掘与轨迹生成技术:FSSEMiner与CondTraj - GAN的探索 本文介绍了两种先进的数据处理技术:FSSEMiner算法用于从动态属性图中挖掘频繁顺序子图演化模式,揭示如交通流和疾病传播等复杂系统的演化规律;CondTraj-GAN是一种端到端的条件生成对抗网络,能够生成高质量的合成车辆轨迹,解决真实轨迹数据因隐私问题难以获取的挑战。通过实验评估与真实数据集验证,两种技术在可扩展性、实用性及生成质量方面均表现出色,并在交通管理、城市规划、自动驾驶研发等领域具有广泛应用前景。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

TabHost源码分析

TabHost extends FrameLayout关键属性:private TabWidget mTabWidget;//选项卡标签,继承自LinearLayout private FrameLayout mTabContent;//显示内容的区域 private List<TabSpec> mTabSpecs;//选项卡组protected int mCurrentTab = -1;//当前选

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