10、Android 碎片(Fragments)基础全解析

Android 碎片(Fragments)基础全解析

1. 碎片事务操作

在简单示例中,可能仅涉及一个视图容器和一个详细碎片。但当用户界面更复杂时,可在碎片事务里操作其他碎片。具体操作步骤如下:
1. 开启事务。
2. 用新的详细碎片替换详细帧布局中现有的碎片。
3. 指定淡入动画。
4. 提交事务。

示例代码中注释掉了将事务添加到返回栈的部分,若需要可取消注释。

2. 碎片管理器(FragmentManager)

碎片管理器负责管理属于某个活动的碎片,包括返回栈中的碎片和其他闲置碎片。

2.1 获取碎片管理器

可在活动或已附着的碎片上使用 getFragmentManager() 方法来获取碎片管理器。

2.2 碎片的获取方式
获取方法 说明
findFragmentById() 通过碎片的 ID 获取碎片,ID 可能是从 XML 膨胀而来的碎片资源 ID,也可能是通过碎片事务放入视图时容器的资源 ID。
findFragmentByTag() 通过为碎片分配的字符串标签获取碎片,标签可在碎片的 XML 定义中或通过碎片事务放入视图时指定。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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