9GAG客户端,五一3天尽心之作,Just Android Design!(开源)+毛玻璃效果

一位大三学生开发的9GAG安卓客户端,支持Android Design,完美适配Android 4.4及更高版本。特点包括:支持透明状态栏和导航栏,自定义ListView,大图显示动画,个性化ActionBar等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

转自

http://www.eoeandroid.com/forum.php?mod=viewthread&tid=332015


github地址:https://github.com/stormzhang/9GAG


开源是一种精神。请默赞。




9GAG-Android (unofficial)
9GAG 安卓客户端个人版
=====================


9GAG安卓客户端,遵从Android Design,完整开源啦。
开源地址:https://github.com/Mixiaoxiao/9GAG


作者大三学生一枚,详见about页面,有意合作或其他事宜请联系邮箱哦。
个人Email:chyechye@foxmail.com

图赏:
注意:以下截图来自安卓4.4,其他安卓版本不支持通知栏与导航栏着色与透明化




几个特点:
1.完美的支持安卓4.4的TranslucentStatus与TranslucentNavigation特性,并适当给通知栏与导航栏着色使得整个界面更和谐
2.个人改进的支持刷新的ListView,顶部与底部使用带进度的圆形表示拉动状态
3.查看大图使用精确的坐标缩放动画,并使用渐现的高斯模糊背景衬托,图片drawable裁剪遵循“横向充满,长图顶部对齐”规则
4.tab栏没有使用actionBar自带的tab功能,使用PagerSlidingTabStrip(gitHub开源项目),支持了tab指示条的跟随ViewPager滑动而滑动
5.tab栏支持“QuickReturn”效果
6.基本完整style化的ActionBar
7.ActionBar标题字体自定义
8.Toast自定义
9.支持分享图片+文本,经测试微信与微博均可正常接收图片与文本信息,不排除有些应用只可获得图片或文本单一分享内容
10.自定义activity切换动画与安卓4.4完全一致


在原有基础上新增翻译:
使用有道翻译openApi,代码中的key请勿用做其他用途!!
翻译结果本地数据库保存
大图页的标题点击可以选择单词进行翻译




前些天版主一切随枫发布了开源9GAG客户端,假期比较闲,我个人也做了一款9GAG的安卓客户端。
图赏:


界面偏小清新,基本符合Android Design。(支持安卓4.0+)


几个特点:
1.完美的支持安卓4.4的TranslucentStatus与TranslucentNavigation特性,并适当给通知栏与导航栏着色使得整个界面更和谐
2.个人改进的支持刷新的ListView,顶部与底部使用带进度的圆形表示拉动状态
3.查看大图使用精确的坐标缩放动画,并使用渐现的高斯模糊背景衬托,图片drawable裁剪遵循“横向充满,长图顶部对齐”规则
4.tab栏没有使用actionBar自带的tab功能,使用PagerSlidingTabStrip(gitHub开源项目),支持了tab指示条的跟随ViewPager滑动而滑动
5.tab栏支持“QuickReturn”效果
6.基本完整style化的ActionBar
7.ActionBar标题字体自定义
8.Toast自定义
9.支持分享图片+文本,经测试微信与微博均可正常接收图片与文本信息,不排除有些应用只可获得图片或文本单一分享内容
10.自定义activity切换动画与安卓4.4完全一致(anim的xml从安卓源码中提取....)


其他遇到的问题:
使用aFinal的FinalDb时发现其不支持在不同的数据库文件内建立相同的对于bean的表,个人对此进行了修改。
SwipeBack效果与安卓4.4的TranslucentStatus存在一定冲突,故舍去不用。


apk附件:
NineGag_ByMixiaoxiao.apk(1.29 MB, 下载次数: 74)

稍候会根据大家的回复贴出功能实现方案与关键部分的代码,谢谢支持。

关键部分实现方案:
高斯模糊部分:
Blur.zip(3.57 KB, 下载次数: 19)

两个Java文件,MxxBlurView.java继承于view,直接放到布局的xml文件中,需要高斯模糊时调用MxxBlurView.drawBlurOnce()即可,将会把此view下面的“背景”部分高斯模糊后赋到view的background中。
radius为模糊半径,BITMAP_SCALE_FACTOR为模糊bitmap缩放,一般采用先缩小bitmap然后进行FastBlur运算,这样速度会快。
测试在小米2上,BITMAP_SCALE_FACTOR = 0.2f时对720*1000的view进行一次drawBlurOnce()大约需要20ms~60ms时间,已经基本满足需求。



资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大用,进一步改变人们的生活和工方式 。
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