Android view的移动和画布的移动原理 适用于制作各种效果

Android安卓下拉阻尼效果实现原理及简单实例 转载请注明出处:codog_main的博客 前言   本文将通过代码讲解下拉阻尼效果的实现原理。   实现灵感来源于这篇博客,但是这篇博客的代码并不能让我满意,或者说是糟糕的,不过还是非常感谢作者带给我的启发。   现在大部分资讯类安卓APP都有一个下拉刷新的功能,又如微信联系人列表顶部的小程序入口,也使用了这种下拉阻尼的效果。   我的代码主要是解释其实现原理,为方便读者理解,所以代码逻辑非常简... 阅读详情

android view中有layout(int l, int t, int r, int b) 和offsetTopAndBottom(int offset)和offsetLeftAndRight(int offset) 3个方法,可以用来操作view的位置,下面我们来移动一个view

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:layout_width="fill_parent"
    android:layout_height="fill_parent"
    android:orientation="vertical"
    android:id="@+id/ll" >
    
    <Button 
        android:id="@+id/btn"
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:text="button"/>
    
    <com.test.gesture.TestView
        android:id="@+id/tv"
        android:layout_gravity="center"
        android:layout_width="70dp"
        android:layout_height="400dp"
        android:background="@android:color/white"
        android:text="adfsdfffffffffffffffffffffffffffffffffffff"
        android:textColor="@android:color/black"
         />

</LinearLayout>

public class Test_gestureActivity extends Activity {
	
	private Button button;
	private TextView tv;

	@Override
	public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
		super.onCreate(savedInstanceState);
		setContentView(R.layout.main);
		button = (Button) findViewById(R.id.btn);
		tv = (TextView) findViewById(R.id.tv);
		button.setOnClickListener(new OnClickListener() {
			
			@Override
			public void onClick(View v) {
				button.offsetTopAndBottom(10);
				button.offsetLeftAndRight(10);
//				button.layout(120, 120, 240, 200);
			}
		});
	}

}







当点击按钮的时候的时候 按钮就会朝右下角的方向慢慢移动并且会压在id为tv的view上,如果tv放在上面,那么tv就会压在按钮之上,同样适用layout也可以达到这样的效果,不过事先一定要计算一下4条边的坐标,用起来有点麻烦。

接下面我们要试试自定义view中的画布的移动,画布不管怎么移动,view是不会移动的,是固定的,我们可以想象画布canvas是无限大的,我们可以根据自己的需求任意的移动。我们通过使用GestureDetector,并且在view的onTouchEvent方法中截断触摸事件并传给gestureDetector的实例,这个类实际上是通过一些算法来判断用户具体是执行什么样的操作,然后我们可以在这些回调方法中执行我们想要做的事情,我们在onDraw里 移动了画布,并在onScroll方法中不断的改变scrollingOffset并且不断的invalidate迫使onDraw方法被不断的调用以此来刷新view的显示效果。这样当你用手在view上上下滑动的时候,感觉里面的字也跟着你的手在动了

public class TestView extends TextView {

	private GestureDetector gd;
	private int scrollingOffset;
	
	public TestView(Context context, AttributeSet attrs) {
		super(context, attrs);
		gd = new GestureDetector(context, new InnerGestureListener());
	}
	
	@Override
	protected void onDraw(Canvas canvas) {
		canvas.translate(0, scrollingOffset);
		super.onDraw(canvas);
	}
	
	@Override
	public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) {
		// TODO Auto-generated method stub
		return gd.onTouchEvent(event);
	}
	
	class InnerGestureListener extends GestureDetector.SimpleOnGestureListener {

		@Override
		public boolean onDown(MotionEvent e) {
			return true;
		}
		
		@Override
		public boolean onScroll(MotionEvent e1, MotionEvent e2,
				float distanceX, float distanceY) {
			scrollingOffset += -distanceY;
			invalidate();
			return super.onScroll(e1, e2, distanceX, distanceY);
		}

		@Override
		public boolean onFling(MotionEvent e1, MotionEvent e2, float velocityX,
				float velocityY) {
			
			return super.onFling(e1, e2, velocityX, velocityY);
		}
		
	}

}







Android View体系(二)实现View滑动的六种方法 View的滑动是Android实现自定义控件的基础,同时在开发中我们也难免会遇到View的滑动的处理。其实不管是那种滑动的方式基本思想都是类似的:当触摸事件传到View时,系统记下触摸点的坐标,手指移动时系统记下移动后的触摸的坐标并算出偏移量,并通过偏移量来修改View的坐标。 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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