android 热门搜索标签,Android网易云历史搜索和热门标签

Android网易云历史搜索和热门标签

最近开发了一个网易云音乐播放器,有这么一个需求,需要展示搜索建议,历史搜索记录

项目地址: https://github.com/shellhub/NetEaseMusic

538176c35c74

search_entry.png

从效果图可以看到,标签如果太长无法容纳会自动换行,虽然我们可以自己实现自定义View,但是人生苦短没必要重复造轮子,这里推荐谷歌推出的库flexbox-layout

添加依赖

implementation 'com.google.android:flexbox:1.1.0'

代码实现

首先这个布局的话我们可以使用RecyclerView去实现,这里需要使用到RecyclerView的多布局,但是为了简单起见我们只看其中的RecyclerView就可以了。

首先我们在你的Activity或者Fragment中初始化RecyclerView,然后设置RecyclerView的布局管理器,然后就可以了,简单吧,就一行代码

rvHots.setLayoutManager(new FlexboxLayoutManager(getContext()));

完整代码如下

public class HistoryFragment extends Fragment {

private String TAG = TagUtils.getTag(this.getClass());

@BindView(R.id.iv_remove_history)

ImageView ivRemoveHistory;

@BindView(R.id.rvHots)

RecyclerView rvHots;

@BindView(R.id.rvHistory)

RecyclerView rvHistory;

HotSearchAdapter mHotSearchAdapter;

@Nullable

@Override

public View onCreateView(@NonNull LayoutInflater inflater, @Nullable ViewGroup container, @Nullable Bundle savedInstanceState) {

View view = inflater.inflate(R.layout.fragment_search_hot, container, false);

ButterKnife.bind(this, view);

setup();

return view;

}

@Override

public void onStart() {

super.onStart();

if (!EventBus.getDefault().isRegistered(this)) {

EventBus.getDefault().register(this);

}

}

private void setup() {

rvHots.setAdapter(mHotSearchAdapter = new HotSearchAdapter());

rvHots.setLayoutManager(new FlexboxLayoutManager(getContext()));

}

@Subscribe(threadMode = ThreadMode.MAIN)

public void onHotsReady(HotResponse hotResponse) {

mHotSearchAdapter.setHots(hotResponse.getResult().getHots());

mHotSearchAdapter.notifyDataSetChanged();

}

}

package shellhub.github.neteasemusic.adapter;

import android.view.LayoutInflater;

import android.view.View;

import android.view.ViewGroup;

import android.widget.TextView;

import com.blankj.utilcode.util.LogUtils;

import org.greenrobot.eventbus.EventBus;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

import androidx.annotation.NonNull;

import androidx.recyclerview.widget.RecyclerView;

import butterknife.BindView;

import butterknife.ButterKnife;

import lombok.Data;

import shellhub.github.neteasemusic.R;

import shellhub.github.neteasemusic.model.entities.HistoryEvent;

import shellhub.github.neteasemusic.util.TagUtils;

@Data

public class HistoryAdapter extends RecyclerView.Adapter {

private String TAG = TagUtils.getTag(this.getClass());

private List histories = new ArrayList<>();

@NonNull

@Override

public RecyclerView.ViewHolder onCreateViewHolder(@NonNull ViewGroup parent, int viewType) {

View view = LayoutInflater.from(parent.getContext()).inflate(R.layout.hot_item, parent, false);

ButterKnife.bind(this, view);

return new HistoryViewHolder(view);

}

@Override

public void onBindViewHolder(@NonNull RecyclerView.ViewHolder holder, int position) {

if (holder instanceof HistoryViewHolder) {

((HistoryViewHolder) holder).bind(position);

}

}

@Override

public int getItemCount() {

LogUtils.d(TAG, histories.size());

return histories.size();

}

public class HistoryViewHolder extends RecyclerView.ViewHolder {

@BindView(R.id.tv_hot)

TextView tvHistory;

public HistoryViewHolder(@NonNull View itemView) {

super(itemView);

ButterKnife.bind(this, itemView);

}

public void bind(int position) {

tvHistory.setText(histories.get(position));

itemView.setOnClickListener((view) -> {

EventBus.getDefault().post(new HistoryEvent(histories.get(position)));

});

}

}

}

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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