借助scroller实现侧滑功能

本文详细介绍了Android中ScrollTo()和ScrollBy()方法的工作原理及应用技巧,并通过Scroller实现平滑移动效果,提供了具体实现代码。

基本的滑动操作是通过ScrollTo() 和 ScrollBy()实现。

关于这两个方法的理解:
很多人对这两个方法的理解一般从在误区,起初我对这两个方法的理解也有问题。我当时以为这个两个方法其实移动的就是我们要移动的View ,其实这是有问题的,这两个方法移动的是承载我们要移动的view的容器。所以正负值和我们一般理解的正负值是正好相反的。

可以这样理解,相当于我们要移动的view是固定不动的,我们来挪动它的容器以实现移动view的目的。列如我们想让我们的view向右移动的话,view是固定的,那我们的容器必须向左移动,而向左移动的话以屏幕坐标来说是负值,所以我们传负数。

而这两个方法是点到点的移动,所以我们通过Scroller实现平滑的移动。

例如侧滑关闭页面,当我们拖拽的距离大于屏幕一般的宽度时我们关闭页面,否则将页面滚动到初始位置,而这个滚动的操作就借助Scroller实现:

    private class ScrollPager extends FrameLayout {


        private final Scroller scroller;
        public ScrollPager(@NonNull Context context) {
            super(context);
            scroller = new Scroller(context);
        }

        private float startX;
        private float lastX;
        int disX = 0;//移动距离

        @Override
        public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) {
            int action = event.getAction();
            startX = event.getRawX();
            switch (action) {
                case MotionEvent.ACTION_DOWN:
                    lastX = startX;
                    disX = 0;
                    scroller.abortAnimation();
                    break;
                case MotionEvent.ACTION_MOVE:

                    disX = (int) (lastX - startX);
                    scrollBy(disX, 0);
                    lastX = startX;

                    break;
                case MotionEvent.ACTION_UP:
                    if (Math.abs(getScrollX()) > width / 2) {
                        scroller.startScroll(getScrollX(), 0, -(width-Math.abs(getScrollX())), 0,1000);
                    } else {
                        scroller.startScroll(getScrollX(),0, Math.abs(getScrollX()),0,1000);
                    }
                    invalidate();
                    break;
            }
            return true;
        }

        @Override
        public void computeScroll() {
            if (scroller.computeScrollOffset()) {
                scrollTo(scroller.getCurrX(), scroller.getCurrY());
                postInvalidate();
            }
        }
    }
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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