layoutinflaterde 使用

本文介绍如何使用LayoutInflater类加载XML布局文件。不同于findViewById方法用于查找具体控件,LayoutInflater用于加载整个布局。文中详细解释了获取LayoutInflater实例的方法及inflate方法的参数含义,并通过一个具体的示例展示了如何将一个按钮布局加载到空白布局中。

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  layoutinflaterde这个类感觉类似与findViewById()这个方法,但它不是寻找XML布局中的具体控件,而是寻找layout下的XML布局。
在自定义View或者其他时候我们需要手动的加载布局文件,这时我们局需要用到layoutinflaterde
获得layoutinflaterde的三种方法:
 LayoutInflater inflater = getLayoutInflater();

 LayoutInflater inflater = LayoutInflater.from(context);  

 LayoutInflater inflater = (LayoutInflater)context.getSystemService (Context.LAYOUT_INFLATER_SERVICE);

当然最常用的就是LayoutInflater inflater = LayoutInflater.from(context);
得到实例后,就可以加载布局了:
inflater.inflate(resourceId, root, boolean);
这里的三个参数
resourceId:需要加载布局的ID;
root:指给该布局的外部再嵌套一层父布局,如果不需要就直接传null,一般情况下传你的父布局;
boolean:如果你的root传null,则这里就不再有用,当root传入父布局时,这里就要设为false,否者你会发现你父布局的view都不见了。
下面举个例子:
在这里我们建一个空白的布局

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:orientation="vertical" android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent">

</LinearLayout>

再定义一个按钮

<Button xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:layout_width="wrap_content"  
    android:layout_height="wrap_content"  
    android:text="展示按钮" >  
</Button> 

将按钮加载到空白布局中

public class MainActivity extends Activity {  

    private LinearLayout myLayout;  

    @Override  
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {  
        super.onCreate(savedInstanceState);  
        setContentView(R.layout.activity_main);  
        myLayout= (LinearLayout) findViewById(R.id.main_layout);  
        LayoutInflater layoutInflater = LayoutInflater.from(this);  
        View buttonLayout = layoutInflater.inflate(R.layout.button_layout, null);  
        mainLayout.addView(buttonLayout);  
    }  

}  

OVER

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
内容概要:该论文提出了一种基于能源区块链的微电网优化调度策略,旨在解决需求响应用户因主观违约导致的不确定性和安全风险问题。研究建立了考虑用户调节潜力和违约风险的微电网经济优化调度模型,并设计了基于智能合约的用户信用管理机制,包括历史数据信用评估和奖惩制度。通过这种方法,可以有效引导用户可信参与系统调度。算例分析表明,该方法显著提高了需求响应用户参与调度的可用性。论文还通过Python代码实现了该策略的关键功能,包括系统初始化、区块链功能、智能合约管理、信用评估系统、优化调度模型、模拟调度过程以及信用风险管理。 适用人群:从事电力系统优化、区块链技术应用、需求响应机制设计的研究人员和工程师,特别是对微电网优化调度和用户信用管理感兴趣的学者和技术专家。 使用场景及目标:① 研究人员可以通过该模型探索能源区块链在微电网中的应用潜力;② 工程师可以利用提供的代码实现和优化微电网调度系统,提高系统的稳定性和经济效益;③ 监管机构可以参考该研究设计更有效的用户信用管理体系,促进电力市场的健康发展。 其他说明:论文不仅提供了理论模型和算法设计,还通过详细的Python代码实现了各个功能模块,使得研究结果具有较高的可操作性和实用性。此外,通过多个仿真实验验证了所提方法的有效性,展示了信用管理机制在提高用户响应可靠性和降低系统运行成本方面的优势。
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