[j2me]二级菜单界面演练[二]

本文分享了调试类似OperaMini风格的二级菜单的经验。通过逐步调整,实现了一级菜单的底部显示,并支持上下键选择及点击确认操作。展示了如何展开二级菜单,并调整选中项的视觉反馈。

全赖朋友指点迷津,终于调试出来些许效果。
实际上调整这种Opera Mini风格的二级菜单效果,颇为费时费力,也颇为折磨人的锐气。我只能按照以前对付bloglines手机伴侣的制作手法,每日花费一点时间调试,但也并不投入过多的精力,只要见得当日定下来的小目标收效,即鸣金收兵,等来日再战,这样保留那份技术上的好奇心,否则一味死缠烂打可能会被消磨去一探究竟的好奇心,从而不愿意再试,毕竟这不是工作任务,而是个人喜好。
今日又略收成果,如下展示:
把一级菜单挪到下方显示,更加类似于Windows的开始菜单了:
Menubar第一次升级后的第一层菜单 
并可以上下键控制选择哪一个菜单命令,然后点击Fire键。比如选择“我的状态”菜单,则展开二级菜单如下所示:
menubar第一次升级后的"我的状态"子菜单展开 
下面展开“聊天室”的二级菜单:
menubar第一次升级后的聊天室子菜单展开 
注意到,被选择的一级菜单的背景色将会变为白色。
择日再战。

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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