SlidingMenu , ActionBarSherLock 工程的导入

本文记录了SlidingMenu开源项目的使用过程中遇到的问题及解决方案,包括如何解决与ActionBarSherLock和appcompat_v7的冲突,并提供了解决Theme找不到问题的方法。
   最近用到 SlidingMenu 开源项目,把遇到的问题记录下来。
 首先,从 GitHub 上把 SlidingMenu 项目下下来。如果要有3.0以下的手机上使用 SlidingMenu的话,还要依赖于ActionBarSherLock 开源项目,所以这个开源项目也要准备好。
 按照这个做就好:SlidingMenu开源滑动开关的导入问题

   但是按上面做后,又出现了一个问题,如这所说:SlidingMenu和appcompat_v7之间的冲突

1. 这个怎么解决呢?
也有办法:① 把 v7 的包(用了兼容 minSdkVersion,系统自动为我们加上的)去掉。
2. 这时候又出现了 Theme 找不到的问题?
② 把Theme.APP之类的都修改成sherlockactionbar 的主题
  安卓开发中Theme.AppCompat.Light的解决方法  

<style name="AppBaseTheme" parent="Theme.AppCompat.Light">
改为
<style name="AppBaseTheme" parent="android:Theme.Light">
 同理,将
<style name="AppBaseTheme" parent="Theme.AppCompat.Light.DarkActionBar">
改为
<style name="AppBaseTheme" parent="android:Theme.Holo.Light.DarkActionBar">


3. 无 ActionBarSherLock 的SlidingMenu导入时出现问题,如SlidingMenu导入库的问题 所述。
 解决方法: SlidingMenu的 library 要和我们工程的源码在同一个目录下,在导入库时 勾上"Copy projects into workspace"










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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