android中的syle和theme

本文介绍如何在Android开发中利用Style和Theme特性简化View控件的属性设置,通过创建Style和Theme文件,减少重复代码,提高代码维护性和效率。包括Style和Theme的创建方法、引用方式及在不同场景下的应用。

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1、Style 风格、样式,是针对View控件的,是一系列属性的集合,用于简化代码编写。是元素级别的属性设置

1)引入,例在layout中设置多个控件View1, View2, ... , Viewn

      如果这些控件都有相同的某些属性值,如

      android:textSize = 10sp; 

     android:background= "#ffffff";  

     android:textColor = "#000000";

     android:layout_width = "200dp"

2)现在有n个控件,上述设置是不是要输入n次呢?而且修改、维护相当的不便、且容易出错。

3)引入style,让后让每个View引用此Style

     在res\values文件下,创建Style的xml文件,此处命名为myStyle.xml

    <resouces>

           <style>

                <item name="android:textSize">10sp</item>

               <item name="android:background">#ffffff</item>

              <item name="android:textColor ">#000000</item>

              <item name="android:layout_width">200dp</item>

           </style>

    </resouces>

4)使用Style, style = " @style/myStyle "


2、Theme主题,用于设置应用程序或Activity的属性,是针对页面级别的。建立Theme设置的属性文档的方法与style相同。

1)自定义Theme,需要在xml文档中设置通用属性。此处和设置Style类似。

2)引用Theme,需要在应用程序描述AndroidManifest.xml中添加,

如: <application  android:theme=" @style/CustomStyle ">

         </application>

通过代码设置主题setTheme(android.R.style.CustomStyle);

必须在设置VIew之前,即在setContentView(xxxx)前。




内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京深圳在总指数中名列前茅,分别以91.2684.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现潜力;④为政策制定、投资决策企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断治疗规划提供支持。
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