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欢迎Follow我的GitHub, 关注我的掘金. 在View的工作过程中, 执行三大流程完成显示, 测量(measure)流程, 布局(layout)流程, 绘制(draw)流程. 从performTraversals方法开始, 测量(measure)View的高度(Height)与宽度(Width), 布局(layout)View在父容器中的位置, 绘制(draw)View在屏幕上. 通过源码, 循序渐进, 解析View的工作原理和三大流程. View ViewRoot ViewRoot连结

下面几篇文章对View的原理讲的非常详细. Android LayoutInflater原理分析,带你一步步深入了解View(一) Android视图绘制流程完全解析,带你一步步深入了解View(二) Android视图状态及重绘流程分析,带你一步步深入了解View(三) Android自定义View的实现方法,带你一步步深入了解View(四) Android自定义组件开发之onMeasure使用 Android UI 之一步步教你自定义控件(自定义属性.合理设计onMeasure.合理设计on

本节和<Android群英传>中的第3章Android控件架构与自定义控件详解有关系,建议先阅读该章的总结 第4章 View的工作原理 4.1 初始ViewRoot和DecorView (1)ViewRoot对应ViewRootImpl类,它是连接WindowManager和DecorView的纽带,View的三大流程均通过ViewRoot来完成.(2)ActivityThread中,Activity创建完成后,会将DecorView添加到Window中,同时创建ViewRootImpl对象,

自定义View,也可以称为自定义控件,通过自定义View可以使得控件实现各种定制的效果. 实现自定义View,需要掌握View的底层工作原理,比如View的测量过程.布局流程以及绘制流程,除此之外,还需要掌握View常见的回调方法.而对于那些具有滑动效果的自定义View,我们还需要处理View的滑动,如果遇到滑动冲突则需要处理相应的滑动冲突. 下面是View的常见回调方法: 构造方法 onAttach onVisibilityChanged onDetach onFinishInflate on

学习内容 View的底层工作原理,比如View的测量流程.布局流程以及绘制流程:以及常见的View回调方法:熟悉掌握前面的知识后,自定义View的时候也会更加的得心应手. 4.1 初识ViewRoot和DecorView ViewRoot对应于ViewRootImpl类,是连接WindowManager和DecorView的纽带,View的三大流程均是通过ViewRoot来完成的.在ActivityThread中,当Activity对象被创建完毕后,会将DecorView添加到Window中,同

Android中的View在Android的知识体系中扮演着重要的角色.简单来说,View就是Android在视觉的体现.我们所展现的页面就是Android提供的GUI库中控件的组合.但是当要求不能满足于控件的时候,我们就需要自定义控件/自定义View来满足我们的要求.为了掌握自定义View,我们需要了解View的底层工作原理,了解View的测量流程,布局流程以及绘制流程,还有View常见的回调方法,比如构造方法,onAttach,onVisibilityChanged,onDetach等,以及

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam

一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀 修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件 使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),

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python自动化测试(2) 自动化基本技术原理 1   概述 在之前的文章里面提到过:做自动化的首要本领就是要会 透过现象看本质 ,落实到实际的IT工作中就是 透过界面看数据. 掌握上面的这样的本领可不是容易的事情,必须要有扎实的计算机理论基础,才能看到深层次的本质东西. 2   应用软件逻辑结构 数据库应用系统 可能是最典型的网络应用程序了,关于它的软件架构如下: 一般在逻辑上分为4层: 用户界面层 UI 为终端用户提供交互的人机界面 业务逻辑层 BLL 将数据库抽象出来的对象进行拼接成具体

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在完成Struts2的HelloWorld后,对Struts2的工作原理进行学习.Struts2框架可以按照模块来划分为Servlet Filters,Struts核心模块,拦截器和用户实现部分,其中需要用户实现的部分只有三个,那就是struts.xml,Action,Template(JSP),如下图: 2.3.31中的org.apache.struts2.dispatcher.ActionContextCleanUp已经被标记为@Deprecated Since Struts 2.1.3,2

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主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一.在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用.一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,下面我们就对PCA的原理做一个总结. 1. PCA的思想 PCA顾名思义,就是找出数据里最主要的方面,用数据里最主要的方面来代替原始数据.具体的,假如我们的数据集是n维的,共有m个数据$(x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(m)})$.我们希望将这m个数据的维度从n维降到n'维

谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂.在处理实际的聚类问题时,个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一.下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结. 1. 谱聚类概述 谱聚类是从图论中演化出来的算法,后来在聚类中得到了广泛的应用.它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点,这些点之间可以用边连接起来.距离较远的两个点之间的边权重值较

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