碎片学习

最新推荐文章于 2024-06-17 14:22:57 发布
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本文详细介绍了如何使用代码去除FragmentTabHost组件中的分割线，通过设置dividerDrawable属性为白色，实现美观的UI效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 怎样去除FragmentTabHost的分割线

mTabHost.getTabWidget().setDividerDrawable(R.color.white);

Android studio之碎片学习
qq_41218412的博客
03-26 1919
碎片是什么？ 碎片( Fragment)是一种可以嵌入在活动当中的UI片段,它能让程序更加合理和充分地利用大屏幕的空间,因而在平板上应用得非常广泛。虽然碎片对你来说应该是个全新的概念,但我相信你学习起来应该毫不费力,因为它和活动实在是太像了同样都能包含布局,同样都有自己的生命周期。你甚至可以将碎片理解成一个迷你型的活动,虽然这个迷你型的活动有可能和普通的活动是一样大的。 在此，我们随意设计一个下方...
大数据时代碎片化学习研究.docx
09-25
"大数据时代碎片化学习研究" 大数据时代的到来带来了前所未有的挑战，人们的生活方式和学习能力受到了影响。在这个信息爆炸的时代，如何有效地利用碎片化时间进行学习成为了一个重要的研究课题。本文将探讨碎片化...
碎片（可以嵌入活动中的UI片段.能让程序更加合理地利用大屏幕的空间）
chixi0362的博客
05-14 361
碎片都知道是用来解决平板因为屏幕过大导致控件可能过分拉长，间距过大的方法的。 但是具体怎么解释，需要重新思考一下，也就是用法和创建方法，或者说为什么与控件不同及差异在哪 转载于:http...
Android之碎片
Cristiano_san的博客
05-22 1226
碎片：是一种可以嵌入在活动当中的UI片段，他能让程序更加合理和充分地利用大屏幕的空间，因而在平板上应用的非常广泛 碎片可以被认为是迷你型的活动 4.1 碎片的使用方式 4.1.1 碎片的简单用法 1、新建一个左侧碎片布局left_fragment.xml和右侧碎片布局right_fragment，并实现其代码 2、在主包下创建一个LeftFragment类和RightFragment类，均继承Fragment类，重写onCreateView（）方法，这样就创造了两个碎片 3、在主活动布局activity_m
005-Android-UI进阶习题
qq_46801776的博客
04-10 2048
5.1. 选择题 关于BaseAdapter说法错误的是( D) A、 BaseAdapter是自定义的数据适配器 B、 BaseAdapter是抽象的类 我们主要实现getCount方法和getView方法 C、 BaseAdapter的getCount()方法的作用是返回Listview一共有多少个条目显示出来 D、 BaseAdapter不是抽象的 可以直接使用 关于Listview下列说法正确的是( D) A、 Listview的条目没有点击事件 B、 BaseAdapter的getCount方法
android studio 碎片,Android studio之碎片学习
weixin_28893183的博客
05-27 550
碎片是什么？碎片( Fragment)是一种可以嵌入在活动当中的UI片段,它能让程序更加合理和充分地利用大屏幕的空间,因而在平板上应用得非常广泛。虽然碎片对你来说应该是个全新的概念,但我相信你学习起来应该毫不费力,因为它和活动实在是太像了同样都能包含布局,同样都有自己的生命周期。你甚至可以将碎片理解成一个迷你型的活动,虽然这个迷你型的活动有可能和普通的活动是一样大的。在此，我们随意设计一个下方的布...
利用碎片时间学习
Sam_Deep_Thinking
05-31 604
利用碎片时间学习，长期坚持下去，学习效果蛮不错的。
无人驾驶学习（0）：碎片学习
biter0088的博客
02-21 916
无人驾驶学习的一些碎片知识点
不碎片化学习，尽量用整块的时间系统化学习
weixin_44522295的博客
04-24 1200
系统化学习需要时间、精力和纪律，但它带来的深度理解和知识掌握是碎片化学习无法比拟的。通过有意识地规划和执行，我们可以更有效地利用时间，深入学习并掌握复杂的概念和技能。从高中毕业之后，我们好像就很难再继续那种系统化的学习，甚至失去了自我知识构建的能力。然而，真正的理解和掌握知识需要深入和连贯，这正是系统化学习的优势所在。
别让碎片化学习把你拖向深渊！
xiaodaidaiPromax_2024
06-17 1000
可见，碎片化学习是个伪概念。我们只有碎片化的时间，但没有碎片化的学习。总结一下，学习的目的是为了改变自己的行为，单纯了解某些信息并不是真正的学习。但碎片化时间里难以达成这个目的，所以我们只能在碎片化时间里去收集碎片化知识，然后再挤出整块时间将这些知识整合进自己的知识体系中。碎片化学习能解决你的知识焦虑，是因为你焦虑的地方错了，我们不应该为知识的获取速度焦虑，而应该为知识的理解深度焦虑。要知道，当今社会的竞争力，已经不再是认知速度，而是认知深度了。
从碎片化学习走向深度学习.pdf
08-18
从碎片化学习走向深度学习 知识点一：碎片化学习的定义和特点 碎片化学习是指在互联网时代，学习者可以随时随地选择自己感兴趣的知识，根据自己的需求对学习内容或者学习时间进行分割的一种学习方式。这种学习方式...
超越碎片化学习：语义图示与深度学习.pdf
08-19
为了应对这一问题，文中提出了基于语义图示的深度学习工具模型，旨在通过语义图示工具帮助学习者超越碎片化的知识获取方式，实现深层次的学习。 首先，文章回顾了机器学习和教育领域中深度学习的发展历程。深度学习...
颜色代码大全
安卓学习乐园
05-10 8279
颜色代码大全  AA 指定透明度。 00 是完全透明。 FF 是完全不透明。超出取值范围的值将被恢复为默认值。       ffff00 ffff33 ffff66 ffff99 ffffcc ffffff ffcc00 ffcc33 ffcc66 ffcc99 ffcccc ffccff
奇酷360打不出log
安卓学习乐园
08-08 1506
机器在出厂时将log的级别做了限制，方法是：拨号盘输入*20121220#   ->  选择日志输出级别  ->  选择Java log level -> 选择LOGD即可。
安桌屏幕虚拟按键适配
安卓学习乐园
07-17 1273
LinearLayout home_fragment = (LinearLayout) findViewById(R.id.home_fragment);         LinearLayout.LayoutParams linearParams = (LinearLayout.LayoutParams) home_fragment.getLayoutParams();         
代码碎片
安卓学习乐园
01-28 744
sendBroadcast(new Intent(Intent.ACTION_MEDIA_SCANNER_SCAN_FILE, Uri.parse("file://" + Environment.getExternalStorageDirectory())));
android获得包名打开应用
安卓学习乐园
07-30 741
ResolveInfo appInfo = (ResolveInfo)parent.getItemAtPosition(position); Intent mainIntent = mContext.getPackageManager() .getLaunchIntentForPackage(appInfo.activityInfo.packageName); PackageManager
apk签名文件生成
安卓学习乐园
07-23 616
下面产生一个自签证书。安装完J2SDK（这里用的是J2SDK1.4）后，在J2SDK安装目录的bin目录下，有一个keytool的可执行程序。利用keytool产生自签证书的步骤如下： 第一步，用-genkey命令选项，产生公私密钥对。在控制台界面输入：keytool -genkey -alias testkeypair -keyalg rsa -keysi
深度学习显存碎片化怎么办
最新发布
02-19
### 解决深度学习中GPU显存碎片化的方案 #### 显存管理机制的理解 显存碎片化通常发生在频繁分配和释放内存的过程中，这会导致可用的大块连续显存减少。为了有效应对这一挑战，理解并利用现代GPU的显存管理系统至关重要[^1]。 #### 使用分布式计算框架 采用诸如DeepSpeed、Megatron这样的分布式计算框架可以显著缓解显存压力。这些工具通过实现模型切分、量化以及混合精度运算等功能，在不牺牲性能的前提下大幅减少了所需的显存量。特别是对于大型神经网络而言，这种方法能够有效地防止由于单次操作占用过多资源而导致的显存碎片化现象。 #### 启用自动混合精度（AMP） 启用NVIDIA Apex库中的Automatic Mixed Precision (AMP)，可以在保持训练准确性的同时减小数据类型的位宽，从而节省大量显存空间。此技术允许部分权重参数以较低精度存储，而关键部分则维持高精度表示形式，以此达到最佳平衡点。 #### 实施Memory Offloading策略 当遇到严重的显存不足时，可考虑将暂时不需要的数据移至主机RAM或其他外部存储设备上暂存起来，即所谓的Memory Offload。一旦这部分数据再次被调用，则重新加载回GPU内处理。这种方式虽然会引入额外的时间开销，但在某些情况下却是唯一可行的选择。 #### 调整PyTorch/TensorFlow配置选项 调整深度学习框架内部设置也是改善显存利用率的有效手段之一。例如，在PyTorch环境中可以通过`torch.cuda.empty_cache()`函数手动清理缓存；而在TensorFlow里则能借助于`tf.config.experimental.set_memory_growth()`接口动态增长显存使用量，避免一次性申请过大的固定大小缓冲区造成浪费。 ```python import torch # 清理CUDA缓存 torch.cuda.empty_cache() ``` #### 定期监控与诊断 定期检查应用程序运行期间产生的日志文件，并结合第三方工具如NVIDIA Nsight Systems或Visual Profiler来进行详细的性能剖析，有助于及时发现潜在问题所在并采取相应措施加以修正。此外，针对特定场景下的异常情况进行专项研究也十分必要。
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