框架(侧滑、Tab、ViewParge、Ferment)

本文介绍了一个类似于Toutiao新闻应用的UI设计与实现过程,包括使用TabLayout和ViewPager进行页面切换,通过Fragment展示不同类别的新闻内容,并实现了侧滑菜单功能。
package com.example.toutiao;

import android.os.Bundle;
import android.support.design.widget.TabLayout;
import android.support.v4.app.Fragment;
import android.support.v4.app.FragmentManager;
import android.support.v4.app.FragmentPagerAdapter;
import android.support.v4.view.ViewPager;
import android.support.v7.app.AppCompatActivity;

import com.example.toutiao.Fragment1.MyFragment;
import com.jeremyfeinstein.slidingmenu.lib.SlidingMenu;

/**
 * Created by Administrator on 2017/9/2.
 */

public class MyActivity extends AppCompatActivity{

    private TabLayout tab;
    private ViewPager vp;

    private final String[] name = new String[]{"推荐","热点","北京","科技","军事","视频","社会"};

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.myactivity);
        tab = (TabLayout) findViewById(R.id.tab);
        vp = (ViewPager) findViewById(R.id.vp);
        //侧滑
        initMenu();
        //Tab方法
        initTab();


    }
    //Tab方法
    private void initTab() {
        for (String str : name){
            tab.addTab(tab.newTab().setText(str));
        }
        //绑定Viewpager适配器
        vp.setAdapter(new vpada(getSupportFragmentManager()));
        //tab和vp关联
        tab.setupWithViewPager(vp);

    }

    //侧滑
    private void initMenu() {
        SlidingMenu menu = new SlidingMenu(MyActivity.this);
        //左侧滑动
        menu.setMode(SlidingMenu.LEFT);
        //点击滑动区域
        menu.setTouchModeAbove(SlidingMenu.TOUCHMODE_MARGIN);
        //绑定本页面
        menu.attachToActivity(MyActivity.this,SlidingMenu.SLIDING_CONTENT);
        //设置宽
        menu.setBehindOffset(100);
        //绑定布局
        menu.setMenu(R.layout.cehua);
    }

    //viewpager适配器
    class vpada extends FragmentPagerAdapter{

        public vpada(FragmentManager fm) {
            super(fm);
        }

        @Override
        public Fragment getItem(int position) {
            MyFragment my = new MyFragment();
            return my;
        }

        @Override
        public int getCount() {
            return name.length;
        }

        @Override
        public CharSequence getPageTitle(int position) {
            return name[position];
        }
    }
}
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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