使用fragment替换Tab

讨论了Fragment组件在手机开发中的广泛应用,特别是在一个Activity需要加载多个界面的情况,以及用于替换Tab来提升性能的具体场景。
Ryutaku()  14:01:41
问一下大家,fragment组件在实际手机开发当中应用得多不?


北京-呼吸()  14:02:01
挺多的


扯淡、的生活()  14:02:14
 我没用过,不过看别的项目挺多的
 
Ryutaku()  14:02:19
能不能列出几种应用场景啊,我好有针对性的学习学习


北京-呼吸()  14:02:36
当一个Acitivty需要加载多个不同界面的时候,就可以用这个
可以使用他替换Tab


Ryutaku()  14:03:26
你说的第一点我似乎有点明白,但是替换tab的场景具体是怎样的?


北京-呼吸(695450081)  14:04:24
就是使用TAB的场景都可以用这个替换


笨鸟不乖()  14:05:16
40%用了fragment


北京-呼吸()  14:06:55
谷歌官方,建议使用fragment替换掉tab,因为从性能上来说fragment优于tab
做成单选就行了  


Ryutaku()  14:07:40
谢谢@北京-呼吸 ,谢谢大家,我准备找几个fragment的例子深入学习学习


北京-呼吸()  14:08:44
侧边栏的滑动效果,很多就是fragment实现的
【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)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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