一起Talk Android吧(第四十一回:Android中的Fragment六-静态加载)

本文介绍了在Android开发中如何在Activity中加载Fragment,包括创建Fragment布局文件、编写对应的Fragment类并重写onCreateView方法,以及如何在Activity的布局文件中使用fragment标签关联Fragment。

各位看官们,大家好,上一回中咱们说的是Android中Fragment的例子,这一回咱们继续说该例子。闲话休提,言归正转。让我们一起Talk Android吧!


看官们,我们在前面章回中介绍了Fragment的生命周期,大家都知道Fragment是嵌套在Activity中的,如果没有了Activity,那么Fragment也将不复存在。这一回中将介绍如何从Activity中加载Fragment,这也是对后面章回的铺垫,希望大家能够理解。

首先我们要创建一个Fragment的布局文件,布局文件的创建方法以及里面的内容和Activity的布局文件完全相同,因此我们不做详细的介绍。

有了布局以后,我们就需要添加与布局匹配的逻辑。其实它的添加方法与添加Activity类似,不过我们还是要详细说明一下:
创建一个类,该继承自Fragment。然后重写该类的onCreateView方法,接着在该方法中使用LayoutInflaterinflate的方法加载刚才创建的布局的文件。

看到这里大家是不是觉得和添加Activity类似?有看官说没有。那么我们来个对比:

  • 一个是继承Activity类另外一个是继承Fragment类;
  • 一个是使用findViewById方法加载布局,另外一个是使用inflate方法加载布局;

现在呢?感觉到它们很相似吧。

这时有看官说:这个时候是不是就可以显示Fragment布局中的内容了?回答是不能,我们还缺少最关键的一步:把Fragment和Activity关联起来。如何关联呢?在Activity的布局文件中使用fragment标签的name属性把刚才创建的Fragment布局文件包含进来就可以。好了到此为止,Fragment就被加载到Activity中了。

这么泛泛的说,可能有些杂乱,接下来,我把上面的内容条理化,并且加以具体的代码来辅助说明。相信这样做可以方便大家理解如何在Activity中加载Fragment。

  • 1.创建一个名为frag_test的布局文件,该文件就是Fragment的布局文件,至于布局文件中的内容,可以自己去定义;
  • 2.创建一个名为FragmentTest的类,该类继承自Fragment,接着重写该类的onCreateView方法, 具体的代码为:
public class FragmentTest extends Fragment { 

//重写onCreateView方法
 public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState) {
    View view = inflater.inflate(R.layout.frag_test,container,false); //frag_test就是刚才创建的布局文件

    return view;
  }
    //override other callback
}
  • 3.通过修改Activity的布局文件,使用fragment标签的name属性把刚才创建的Fragment和Activity关联起来,具体的代码为:
<LinearLayour ...>    //这是Avtivity的布局文件
    <fragment     //使用fragment标签以及它的name属性
        android:id=... //这个不可少,算是Fragment的“身份证”
        android:name="packagename.FragmentTest"  //使用name属性来关联。赋值时使用包名.类名。包名是自己程序的包名,类名是步骤2中创建的类名。
        ....  //其它长度,宽度等大小属性省略不写
    >
</LinearLayour> 

看官们,以上就是如何在Activity中加载Fragment的方法,因为这种方法在Activity的布局文件中使用了fragment标签的name属性,因此我们习惯叫它静态加载。这时有看官说:是不是还有动态加载方法呢?没错!这位看官联想很丰富,我们将在下一章回中介绍如何在Activity中动态加载Fragment。

各位看官,关于Android中Fragment的例子咱们就介绍到这里,欲知后面还有什么例子,且听下回分解!


内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏稠密landmark环境下、预测更新步骤同时进行非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测更新机制同步否对滤波器稳定性精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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