8.4.6 从右到左布局(RTL Layout)

Android rtl 阿拉伯语(左右反向)适配记录 一、Android studio 自动部分适配(不推荐使用,有些布局没效果,比如LinearLayout): Refactor --> Add Right-to-left(RTL) Support 二、新建layout-ldrtl资源文件夹,并把布局文件统一copy一份过去(推荐使用,因为这样能最大程度不去影响到你原本的左布局效果)。 (1)修改时,左右方向的LinearLayout 可以更换成 RelativeLayout,然后: //靠左 android:layout. 阅读详情


public final class LayoutDirection {

    // No instantiation
    private LayoutDirection() {}

    /**
     * Horizontal layout direction is from Left to Right.
     */
    public static final int LTR = 0;

    /**
     * Horizontal layout direction is from Right to Left.
     */
    public static final int RTL = 1;

    /**
     * Horizontal layout direction is inherited.
     */
    public static final int INHERIT = 2;

    /**
     * Horizontal layout direction is deduced from the default language script for the locale.
     */
    public static final int LOCALE = 3;
}

在xml中一个控件看不出效果 正几个控件对比一下就出来了

8.4.6  从右到左布局(RTL Layout)

从Android 4.2开始,Android SDK支持一种从右到左(RTL,Right-to-Left)UI布局的方式,尽管这种布局方式经常被使用在诸如阿拉伯语、希伯来语等环境中,中国用户很少使用。不过在某些特殊用途中还是很方便的。

所谓RTL,就是指按平常习惯在左的视图都会在右侧,在右侧的视图都会在左侧。例如,在线性布局中第1个子视图默认都是在左上角的,如果采用RTL布局,默认就在右上角了。

RTL布局默认是关闭的,如果想使用RTL布局,首先要在AndroidManifest.xml文件中将<application>标签的android:supportsRtl属性值设为"true",然后需要将相应视图标签的android:layoutDirection属性值设为"rtl"。

如果要使用RTL布局,还应该注意一个重要的问题。假设一个水平线性布局中有两个<TextView>标签:TextView1和TextView2。TextView1位于窗口的左上角,而TextVew2在TextView1的右侧,到TextView1的距离是100dp。实际上就是TextView2的左边缘到TextView1的右边缘的距离。如果当前是默认布局方式(LTR,从左到右,Left-to-Right),只需要将TextView2的android:layout_marginLeft属性值设为"100dp"即可。不过这在RTL布局中却恰好相反。在RTL布局中,TextView1在窗口的右上角,而TextView2却跑到了TextView1的左侧,所以TextView2到TextView1的距离实际上变成了TextView2的右边缘到TextView1的左边缘的距离。因此应该设置TextView2的android:layout_marginRight属性,这样就会造成RTL和LTR两种布局模式中UI排列的混乱。为了解决这个问题,在Android 4.2中新加了如下两个布局属性。

android:layout_marginStart:如果在LTR布局模式下,该属性等同于android:layout_marginLeft。如果在RTL布局模式下,该属性等同于android:layout_marginRight。

android:layout_marginEnd:如果在LTR布局模式下,该属性等同于android:layout_marginRight。如果在RTL布局模式下,该属性等同于android:layout_marginLeft。

首先来看下面的布局。

 
  1. <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" 
  2.     android:layout_width="match_parent" 
  3.     android:layout_height="match_parent" 
  4.     android:background="#000" 
  5.     android:orientation="horizontal" > 
  6.     <TextView 
  7.         android:layout_width="wrap_content" 
  8.         android:layout_height="wrap_content" 
  9.         android:background="#F00" 
  10.         android:text="TextView1" 
  11.         android:textSize="30sp" /> 
  12.     <TextView 
  13.         android:layout_width="wrap_content" 
  14.         android:layout_height="wrap_content" 
  15.         android:layout_marginStart="100dp" 
  16.         android:background="#F00" 
  17.         android:text="TextView2" 
  18.         android:textSize="30sp" /> 
  19. </LinearLayout> 

该布局是默认的LTR布局,所以两个TextView控件都是从左到右排列的,如图8-16所示。

现在将<LinearLayout>标签的android:layoutDirection属性值设为"rtl",其他布局代码不动。再运行程序,就会看到如图8-17所示的效果。TextView1和TextView2都是从右侧开始排列的,在不改动其他代码的情况下达到这个效果,全靠TextView2使用了android:layout_marginStart属性设置了两个TextView控件的间距。

QuartusII常用操作整理 Quartus中的部分常用操作:查看RTL视图、更改默认编辑器、配置仿真等 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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