BottomTabBar

使用BottomTabBar实现底部切换:
1、导入依赖

compile 'com.hjm:BottomTabBar:1.1.1'

2、在XML中定义控件

<com.hjm.bottomtabbar.BottomTabBar
     android:id="@+id/fragment"
     android:layout_width="match_parent"
     android:layout_height="match_parent">
 </com.hjm.bottomtabbar.BottomTabBar>

3.MainActivity中的设置
public class MainActivity extends AppCompatActivity {

private TopBar mTb;
private BottomTabBar bottomTabBar;

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.activity_main);
    mTb = findViewById(R.id.topbar);
    mTb.setLeftButtonVisibilty(false);
    mTb.setRightButtonVisibilty(false);

    bottomTabBar = findViewById(R.id.bottomtb);
    bottomTabBar.init(getSupportFragmentManager())
            .setImgSize(50,50)
            .setFontSize(8)
            .setTabPadding(4,6,10)
            .setChangeColor(Color.RED,Color.DKGRAY)
            .addTabItem("首页",R.drawable.a,FragmentOne.class)
            .addTabItem("分类",R.drawable.a,FragmentTwo.class)
            .addTabItem("购物车",R.drawable.a,FragmentThree.class)
            .addTabItem("我的",R.drawable.a,FragmentFour.class)
            .isShowDivider(false)
            .setOnTabChangeListener(new BottomTabBar.OnTabChangeListener() {
                @Override
                public void onTabChange(int position, String name) {
                    //mTb.setCenconTextViewVisibility(true,name);
                }
            });
	}
}
### PCN 训练的相关资料与教程 #### 关于PCN开源项目的背景 PCN(Point Completion Network)是一个专注于点云补全的深度学习框架,由卡耐基梅隆大学机器人研究所开发[^3]。该项目利用神经网络技术完成缺失部分的三维点云重建工作。 #### 使用TensorFlow进行模型训练 由于PCN依赖于深度学习方法来实现其功能,因此可以借助TensorFlow作为主要工具来进行模型的训练和推理过程[^1]。具体来说,在构建PCN的过程中,开发者通常会定义一个基于卷积神经网络(CNN)或者变体结构如FoldingNet中的自编码器架构[^2],并通过大量标注好的数据集对其进行监督式学习优化参数设置直到达到预期效果为止。 以下是使用Python编写的一个简单示例代码片段展示如何初始化并加载预训练权重文件到tensorflow model当中去: ```python import tensorflow as tf def load_model(weights_path): # 加载已保存下来的checkpoint 或者 .h5 文件格式下的权值矩阵信息 model=tf.keras.models.load_model(weights_path) return model if __name__=='__main__': weights='./pcn_weights.h5' pcn=load_model(weights) ``` 此段脚本展示了基本的操作流程——通过调用`tf.keras.models.load_model()`函数可以从指定路径读取之前存储起来的model instance连同对应的weights一起恢复出来供后续测试评估阶段继续沿用下去而无需重新开始整个training procedure. 另外值得注意的一点在于实际应用环境里可能还需要额外考虑诸如batch normalization layers之类特殊组件的存在与否及其相应配置选项等问题;同时也要确保输入张量形状匹配正确无误以免引发Runtime Errors. #### 数据准备与前处理建议 为了提高最终预测精度水平,在正式进入train loop之前往往有必要先针对原始采集得到的数据执行一系列必要的清洗转换操作步骤比如降噪平滑化处理去除异常值等等然后再按照固定比例划分成training set 和 validation sets分别用于指导调整内部可调节超参以及验证generalization performance表现情况的好坏程度差异等方面考量因素综合评判选取最佳方案组合形式呈现给用户参考借鉴之用。 常见做法之一就是运用pandas库高效便捷地管理大规模表格型dataset资源的同时配合numpy/scipy等科学计算类第三方扩展包共同协作完成上述目标要求达成目的所需具备的能力素质特征体现方面发挥重要作用价值所在之处得以充分体现展现出来供大家欣赏品鉴交流分享经验心得感悟收获满满乐趣无穷尽矣哉! 最后提醒一句:记得查阅官方文档获取更多细节说明哦~
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