Android入门第一篇

本文介绍了一个简单的Android应用程序,使用LinearLayout、Button、EditText和AlertDialog组件。通过实例演示了这些UI元素的基本用法,并展示了如何响应按钮点击事件来显示对话框或清除输入。

本文来自http://blog.youkuaiyun.com/hellogv/

     

     最近Android挺火的,可惜刚毕业,温饱才刚刚解决,还没能力买台Android手机,所以目前的开发只能用模拟器来做。。。就目前 Android SDK 1.5 + Eclipse + ADT的开发方式来说,跟J2ME最大的区别在于UI的不同,当然Android比J2ME多出很多东西,多出的是J2ME无法作对比的。。。。刚开始做Android开发,很多人都是先写个简单的界面,再加点控制代码,本文就是这样。

      本文所讲到的是LinearLayout + Button + EditText + AlertDialog的简单使用。


图


Activity以 LinearLayout排列,共用到两个 LinearLayout,第一个是用于全窗体,第二个用于存放两个Button,第二个 LinearLayout放在EditText控件下面,以下给出main.xml的代码:

[xhtml]  view plain copy print ?
  1. <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>  
  2. <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"  
  3.     android:orientation="vertical"  
  4.     android:layout_width="fill_parent"  
  5.     android:layout_height="fill_parent"  
  6.     >  
  7. <EditText android:text="EditText01" android:layout_height="wrap_content" android:layout_width="fill_parent" android:id="@+id/edtInput"></EditText>  
  8. <LinearLayout android:id="@+id/LinearLayout01" android:layout_height="wrap_content" android:layout_width="fill_parent" android:gravity="center">  
  9. <Button android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:text="Show" android:id="@+id/btnShow"></Button>  
  10. <Button android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:text="Clear" android:id="@+id/btnClear"></Button>  
  11. </LinearLayout>  
  12. </LinearLayout>  


main.xml用于 Activity的UI设计,目前设计起来的速度,比 J2ME上的LWUIT略快(两者类似,Android提供了GUI设计工具),比WM上的.NET CF略慢(.NETCF 是RAD)。

 

接下来给出JAVA代码:


[java]  view plain copy print ?
  1. package com.studio.android;  
  2. import android.app.Activity;  
  3. import android.app.AlertDialog;  
  4. import android.os.Bundle;  
  5. import android.view.View;  
  6. import android.view.View.OnClickListener;  
  7. import android.widget.Button;  
  8. import android.widget.EditText;  
  9. public class HelloAndroid extends Activity {  
  10.     /** Called when the activity is first created. */  
  11.     Button btnShow;  
  12.     Button btnClear;  
  13.     EditText edtInput;  
  14.     @Override  
  15.     public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {  
  16.         super.onCreate(savedInstanceState);  
  17.         setContentView(R.layout.main);  
  18.           
  19.         btnShow=(Button)findViewById(R.id.btnShow);//控件与代码绑定  
  20.         btnClear=(Button)findViewById(R.id.btnClear);//控件与代码绑定  
  21.         edtInput=(EditText)findViewById(R.id.edtInput);//控件与代码绑定  
  22.         btnShow.setOnClickListener(new ClickListener());//使用点击事件  
  23.         btnClear.setOnClickListener(new ClickListener());//使用点击事件  
  24.     }  
  25.       
  26.       
  27.     class  ClickListener implements OnClickListener  
  28.     {  
  29.         public void onClick(View v)  
  30.         {  
  31.             if(v==btnShow)  
  32.             {  
  33.                 new AlertDialog.Builder(HelloAndroid.this)  
  34.                 .setIcon(android.R.drawable.ic_dialog_alert)  
  35.                 .setTitle("Information")  
  36.                 .setMessage(edtInput.getText())  
  37.                 .show();          
  38.             }  
  39.             else if(v==btnClear)  
  40.             {  
  41.                 edtInput.setText("HelloAndroid");  
  42.             }  
  43.         }  
  44.     }  
  45. }   

 

刚开始Android的开发,界面设计是J2ME程序员的瓶颈之处,不过以后Android的开发工具会越来越智能化,期待 Netbeans 推出更好的 ADT出来(Netbeans目前已经有Android插件)。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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