androi样式,全屏,去标题什么的

本文介绍如何在Android应用中通过配置XML文件或编写代码实现UI的全屏显示及去除标题栏。提供了具体的方法和代码示例,帮助开发者快速上手。

在进行UI设计时,我们经常需要将屏幕设置成无标题栏或者全屏。要实现起来也非常简单,主要有两种方法:配置xml文件和编写代码设置。


1.在xml文件中进行配置

在项目的清单文件AndroidManifest.xml中,找到需要全屏或设置成无标题栏的Activity,在该Activity进行如下配置即可。

实现全屏效果:

[html]  view plain copy
  1. android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen"  
实现无标题栏(但有系统自带的任务栏):
[html]  view plain copy
  1. android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"  

2.编写代码设置
在程序中编写代码进行设置,只需在onCreate()方法中加入如下代码即可

实现全屏效果:

[java]  view plain copy
  1. getWindow().setFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_FULLSCREEN,  WindowManager.LayoutParams.FLAG_FULLSCREEN);  
实现无标题栏(但有系统自带的任务栏):

[java]  view plain copy
  1. requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE);  

附: Android系统自带样式

android:theme="@android:style/Theme.Dialog" 将一个Activity显示为能话框模式 
android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar" 不显示应用程序标题栏 
android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 不显示应用程序标题栏,并全屏 
android:theme="Theme.Light" 背景为白色 
android:theme="Theme.Light.NoTitleBar" 白色背景并无标题栏 
android:theme="Theme.Light.NoTitleBar.Fullscreen" 白色背景,无标题栏,全屏 
android:theme="Theme.Black" 背景黑色 
android:theme="Theme.Black.NoTitleBar" 黑色背景并无标题栏 
android:theme="Theme.Black.NoTitleBar.Fullscreen" 黑色背景,无标题栏,全屏 
android:theme="Theme.Wallpaper" 用系统桌面为应用程序背景 
android:theme="Theme.Wallpaper.NoTitleBar" 用系统桌面为应用程序背景,且无标题栏 
android:theme="Theme.Wallpaper.NoTitleBar.Fullscreen" 用系统桌面为应用程序背景,无标题栏,全屏 
android:theme="Translucent"  透明背景
android:theme="Theme.Translucent.NoTitleBar"  透明背景并无标题
android:theme="Theme.Translucent.NoTitleBar.Fullscreen"  透明背景并无标题,全屏
android:theme="Theme.Panel"   面板风格显示
android:theme="Theme.Light.Panel" 平板风格显示

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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