一起Talk Android吧(第一百三十二回:Android自定义View九)

本文详细介绍如何在Android中自定义View,包括创建自定义View类、重写构造函数及关键方法,如onMeasure、onLayout和onDraw。并展示了在主界面中使用自定义View的XML布局示例。

各位看官们,大家好,上一回中咱们说的是Android中自定义View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,这一回中我们开始自己动手去定义View,还和以前一样,我们通过文字结合代码的方式来进行讲解。

  • 首先是在工程中自定义一个类DIYView,该类继承自View。代码如下:
public class DIYView extends View {}
  • 接着重写该类的构造函数和三大方法,代码如下:
public class DIYView extends View {

   public DIYView(Context context) {
       super(context);
   }

   public DIYView(Context context, AttributeSet attrs) {
       super(context, attrs);
   }

   public DIYView(Context context, AttributeSet attrs, int defStyleAttr) {
       super(context, attrs, defStyleAttr);
   }

   public DIYView(Context context, AttributeSet attrs, int defStyleAttr, int defStyleRes) {
       super(context, attrs, defStyleAttr, defStyleRes);
   }

   @Override
   protected void onMeasure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec) {
       super.onMeasure(widthMeasureSpec, heightMeasureSpec);
   }

   @Override
   protected void onLayout(boolean changed, int left, int top, int right, int bottom) {
       super.onLayout(changed, left, top, right, bottom);
   }

   @Override
   protected void onDraw(Canvas canvas) {
       super.onDraw(canvas);
   }
}
  • 最后是在主程序界面中使用我们自定义的View。代码如下:
    <com.example.talk8.tetest.DIYView
       android:id="@+id/diy_view"
       android:layout_height="200dp"
       android:layout_width="300dp"
    />

看官们,从代码中可以看出,我们只是搭了一个框架,具体的内容在以后的章节中再讲解。

各位看官,关于Androd中自定义View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!

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

talk_8

真诚赞赏,手有余香

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值