自定义RatingBar和Release包下查看错误

本文介绍如何使用Android自定义一个带有特定图片样式的RatingBar组件。通过定义layer-list和style来实现不同状态下的图片显示效果,并展示了具体的XML配置代码。

自定义图片RatingBar
1.

<layer-list xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" >

    <item
        android:id="@android:id/background"
        android:drawable="@drawable/xingji_an">
    </item>
    <item
        android:id="@android:id/secondaryProgress"
        android:drawable="@drawable/xingji_liang">
    </item>
    <item
        android:id="@android:id/progress"
        android:drawable="@drawable/xingji_liang">
    </item>

</layer-list>

2. 自定义style 

<style name="roomRatingBar" parent="@android:style/Widget.RatingBar">
    <item name="android:progressDrawable">@drawable/rating_bar</item>
    <item name="android:minHeight">22dp</item>
    <item name="android:maxHeight">22dp</item>
</style>

3.引用

<RatingBar
    android:id="@+id/rating_satisfaction"
    style="@style/roomRatingBar"
    android:layout_width="wrap_content"
    android:layout_height="wrap_content"
    android:layout_marginTop="20dp"
    android:isIndicator="true"
    android:numStars="5"
    android:stepSize="0.1" />

release包下查看log:

在app,build gradle 里添加    

lintOptions {
    checkReleaseBuilds false
    //abortOnError false
}
manifest 里添加  android:debuggable="true"
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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