ActionBarActivity的使用注意事项

本文介绍了解决低版本系统中使用 ActionBar 出现的问题,包括调用 getActionbar() 方法返回为空的情况及只显示 TITLE 不显示 ICON 的解决办法。

1.调用getActionbar()方法返回为空的解决方法

此activity是设计来支持低版本系统用actionbar的,低版本没有getActionbar()

需要使用 getSupportActionbar()

 

如果非要使用getActionBar() 但是返回为空,可以将theme的父主题设置为android:theme.holo.*

 

2.运行之后,只显示了TITLE不显示ICON的解决方法

不像activity的普通actionbar,直接显示,这个方法需要设置,具体设置见如下代码

ActionBar myactionbar  = getSupportActionBar();
        myactionbar.setDisplayOptions(ActionBar.DISPLAY_SHOW_HOME|ActionBar.DISPLAY_SHOW_TITLE);
        myactionbar.setIcon(R.drawable.ic_launcher);

其中第二行设置为显示图标和TITLE

 

转载于:https://www.cnblogs.com/u3shadow/p/4324691.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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