Fragment

本文介绍了Android开发中Fragment的生命周期方法,如onAttach(), onCreateView(), onActivityCreated(), onDestroyView(), onDetach()等,并详细解释了如何动态添加Fragment及Fragment与Activity间的通信方式。

http://blog.youkuaiyun.com/sinyu890807/article/details/13171191


Fragment生命周期:

onAttache():当碎片和活动建立关联的时候调用

onCreatView()为碎片创建视图(加载布局)的时候调用

onActivityCreated()

确保与碎片相关联的活动一定已经创建完毕的时候调用

onDestroyView()

当与碎片关联的视图被移除的时候调用

onDetach()

当碎片和活动解除关联的时候调用


动态添加碎片:

1.获取到FragmentManager,在活动中可以直接调用getFragmentManager()方法得到

2.开启一个事务,通过调用beginTransaction()方法开启。

3.向容器内加入碎片,一般使用replace()方法实现,需要传入容器的id和待添加的碎片实例。

4.提交事务,调用commit()方法完成。


碎片和活动之间的通信:

FragmentManager提供了一个类似于findViewById()的方法,专用用于从布局文件中获取碎片的实例

例如:RightFragment rightFragment=(RightFragment) getFragmentManager().findFragmentById(R.id.right_fragment);


如何在碎片中调用活动里的方法:

MainActivity activity=(MainActivity) getActivity();

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, ...
### 定义 Fragment 意思是“碎片、片段”,表示 Activity 中的行为或用户界面部分,是 Activity 的模块化组成部分,可将多个片段组合在一个 Activity 中来构建多窗格 UI,也能在多个 Activity 中重复使用某个片段。它具有自己的生命周期,能接收自己的输入事件,可在 Activity 运行时添加或移除,可当作“子 Activity”在不同 Activity 中复用。Fragment 作为 Activity 界面的一部分必须依附于 Activity,与 Activity 一样拥有自己的生命周期,还能处理用户的交互动作。同一个 Activity 可以有一个或多个 Fragment 作为界面内容,可动态添加、删除 Fragment,灵活控制 UI 内容,也可用于解决部分屏幕适配问题 [^2][^4][^5]。 ### 使用方法 #### 静态使用 将 Fragment 当成普通的 View 一样声明在 Activity 的布局中,事件处理交给 Fragment。步骤如下: 1. 在 Activity 布局中添加 fragment 控件,用于加载想要显现的视图。 2. 创建 Fragment 类继承 Fragment,重写其中的 onCreateView(),使用 inflate 加载 Fragment 布局并返回视图 [^2]。 #### 动态使用 动态加载时,因有许多完成特定功能的 Fragment,所以需要对其进行管理,这时用到 FragmentManage 类。对 Fragment 进行添加、移除、替换等操作需通过 Fragment 事务处理,用到 FragmentTransaction 类。步骤如下: 通过 FragmentManager.beginTransaction() 开始一个事务,可在事务中对 Fragment 进行操作,如添加 add()、移除 remove()、替换 replace() 等,最后提交事务 commit(),还有 addToBackStack()、attach() 等操作。注意,Fragment 通过 ID 或者 Tag 作为标识,对 Fragment 操作后一定要提交,即调用 commit() [^2]。 ### 应用场景 Fragment 的目的是为了解决在不同的显示屏上动态和灵活的 UI 设计。可用于构建多窗格 UI,在同一个 Activity 中组合多个片段;可动态添加、删除 Fragment,灵活控制 UI 内容;还能用来解决部分屏幕适配问题 [^2][^4]。 ### 代码示例 以下是自定义 MyFragmentPagerAdapter 继承自 FragmentPagerAdapter 的示例代码: ```java import androidx.fragment.app.Fragment; import androidx.fragment.app.FragmentManager; import androidx.fragment.app.FragmentPagerAdapter; public class MyFragmentPagerAdapter extends FragmentPagerAdapter { public MyFragmentPagerAdapter(FragmentManager fm) { super(fm); } // 滑动的过程中呈现的Fragment的确定 @Override public Fragment getItem(int arg0) { Fragment fragment = null; switch (arg0) { case 0: fragment = new FragmnetFirst(); break; case 1: fragment = new FragmentSecond(); break; case 2: fragment = new FragmentThird(); break; } return fragment; } // 滑动的过程中可以呈现Fragment的个数 @Override public int getCount() { return 3; } } ```
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