recycleview checkedbox全选和反选

本文介绍了一种在Android应用中管理列表项选中状态的方法。通过在实体类中设置布尔标志并利用CheckBox控件,可以有效地跟踪和更新每个列表项的选中状态。此外,还介绍了如何实现全选功能,即遍历列表并将所有项设置为相同的选中状态。

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  在item的实体类里面设置一个boolean的标示,在onBindViewHolder的时候设置成item的checked的状态

          final ClientSearchBean.ContentsBean bean = list.get(position);
           holder.checkBox.setChecked(bean.ischecked());

        holder.checkBox.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                bean.setIschecked(holder.checkBox.isChecked()) ;

            }
        });     在activity里面全选就遍历item所在list的集合,把item设置的标示设置为全选的当前状态就行,特此记录下

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测深度学习有一定了解的研究人员技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSAGRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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