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笔记32 | UI系列之EditText和AutoCompleteTextView

android:hint="email" android:inputType="textEmailAddress"/>  当设置为textEmailAddress时,键盘会多出来一个..."wrap_content" android:hint="blog url" android:inputType="textUri"/>  设置为textUri时,键盘会多出一个...这个方法会给我们一个错误的小图标以及弹出的一段错误提示信息,当我们的这个EditText控件获得焦点的时候,当我们在文本框中输入了任何的值后,这个icon和message都会消失,例如: ?...这个控件提供内容的就是我们的 Adapter ,这个叫做适配器,Adapter这个类的作用就是在我们的Data和我们的View之间架设一座桥梁,我们将我们的数据放置到一个Adapter当中,然后通过指定我们对这些数据的布局方式...onClick(View v) { builder = new StringBuilder(); textv.setText("没有搜索结果

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Android 天气APP(十五)增加城市搜索、历史搜索记录

然后将我粘贴出来的代码复制进去就OK了,轻松愉快。 对了,还要修改主页面,右上角点击加号,出现的弹窗布局 ? 这个截图应该就一目了然了吧,既然布局改动了,代码自然也要改。...可以直接设置数据适配器,并且在获得焦点的时候弹出, //通常是在用户第一次进入页面的时候,点击输入框输入的时候出现,如果每次都出现 //是会应用用户体验的,这里不推荐这么做...view = (AutoCompleteTextView) v; if (hasFocus) {//出现历史输入记录 view.showDropDown...可以直接设置数据适配器,并且在获得焦点的时候弹出, //通常是在用户第一次进入页面的时候,点击输入框输入的时候出现,如果每次都出现 //是会应用用户体验的,这里不推荐这么做...view = (AutoCompleteTextView) v; if (hasFocus) {//出现历史输入记录 view.showDropDown

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    自动完成文本框AutoCompleteTextView实现快速输入

    本期一起来学习AutoCompleteTextView的使用。...一、认识AutoCompleteTextView AutoCompleteTextView是自动完成文本框,从EditText派生而出,实际上它也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多了一个功能:...当用户输入一定字符之后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。...XML属性 相关方法 说明 android:completionHint setCompletionHint(CharSequence) 设置出现在下拉菜单中的提示标题 android:completionThreshold...二、AutoCompleteTextView示例 接下来通过一个简单的示例程序来学习AutoCompleteTextView和MultiAutoCompleteTextView的使用方法。

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    安卓天气预报app(四)——搜索城市、完善页面

    实现步骤: AutoCompleteTextView输入提示文本框 实现读取全部城市展示 搜索框搜索指定城市 实现效果: 涉及内容 AutoCompleteTextView输入提示文本框 文件读取,...第三层就是一个RecyclerView展示全部城市名称,也可以设置点击事件监听,或者输入框输入,此处作为提示出现,都是可行方案 搜索城市页面输入框代码: 输入框AutoCompleteTextView此次用到的属性...,会自动根据输入的一个字匹配传入的值,有就显示提示,如下,这个弹出提示框其实是可以自定义样式的,这里就用默认了。...后续会更新,适配器也是安卓提供的ArrayAdapter,传入的是全国所有市的String[]数组。...现在,先在SelectCityActivity.java中定义AutoCompleteTextView; private AutoCompleteTextView query; 然后绑定组件 query

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    【Android 多媒体开发】 MediaPlayer 网络视频播放器

    SurfaceHolder 对象; mediaPlayer.setDisplay(surface_holder); /* 设置播放载体 */ (2) 设置各种监听器  设置错误监听器 : 如果出现错误..., 会回调该监听器中的方法, 并提供错误码; /* 设置 MediaPlayer 错误监听器, 如果出现错误就会回调该方法打印错误代码 */ mediaPlayer.setOnErrorListener...public boolean onError(MediaPlayer arg0, int what, int extra) { System.out.println("MediaPlayer 出现错误...设置播放音量 */ mediaPlayer.setDisplay(surface_holder); /* 设置播放载体 */ /* 设置 MediaPlayer 错误监听器, 如果出现错误就会回调该方法打印错误代码...public boolean onError(MediaPlayer arg0, int what, int extra) { System.out.println("MediaPlayer 出现错误

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    Android界面组件基本用法

    如果可以确定spinner里面的列表项,那么直接在/res/layout/main.xml里面指定 <Spinner …… android:entries=”@string/books” /> 然后在...) 比普通文本框多了一个功能:当用户输入一定字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单后,组件会按用户选择自动填写该文本框 使用该组件很简单,只要为它设置一个Adapter...,该Adapter封装了AutoCompleteTextView预设的提示文本 //创建一个ArrayAdapter,封装数组 ArrayAdapter aa = new ArrayAdapter...( this, android.R.layout.simple_dropdown_item_1line, books); // books是String数组 AutoCompleteTextView...actv = (AutoCompleteTextView)findViewById(R.id.auto); //设置Adapter actv.setAdapter(aa); 9.进度条(ProgressBar

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    为什么深度神经网络这么难训练?

    然而,如果使用更深的电路,那么可以使用规模很小的电路来计算奇偶性:仅仅需要计算比特对的奇偶性,然后使用这些结果来计算比特对的对的奇偶性,以此类推,从而得出整体的奇偶性。...这并不是什么新尝试,也不是敷衍了事,而显示了使用小批量随机梯度下降会让结果包含更多噪声(尽管在平均噪声时结果很相似)。可以使用确定好的参数对结果进行平滑处理,以便看清楚真实情况。...实际上,这个问题并非不可避免,然而替代方法并不完美,也会出现问题:前面的层中的梯度会变得非常大!这被称为梯度爆炸问题,它不比梯度消失问题容易处理。...的变化,以此类推,最终输出的代价会产生 ? 的变化。这里有: ? 5.2.1 为何出现梯度消失 梯度的完整表达式如下: ? 除了最后一项,该表达式几乎就是一系列 ? 的乘积。...或者更小,这其实就是梯度消失的根本原因。 当然,以上并非梯度消失问题的严谨证明,而是一个不太正式的论断,可能还有别的一些原因。我们尤其想知道权重 ? 在训练中是否会增长,如果会,项 ?

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    BAT面试题15:梯度消失与梯度膨胀,以及6种解决措施

    1.梯度消失 根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话,那么即使这个结果是0.99,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于0。...这种情况会导致靠近输入层的隐含层神经元调整极小。 2.梯度膨胀 根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都大于1的话,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于无穷大。...此思想相当于是先寻找局部最优,然后整合起来寻找全局最优,此方法有一定的好处,但是目前应用的不是很多了。...注:事实上,在深度神经网络中,往往是梯度消失出现的更多一些。...Relu的主要贡献在于: 解决了梯度消失、爆炸的问题 计算方便,计算速度快 加速了网络的训练 同时也存在一些缺点: 由于负数部分恒为0,会导致一些神经元无法激活(可通过设置小学习率部分解决) 输出不是以

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    Rxjava2-小白入门(三)

    例如,用户一开始输入关键字’AB’ 这个时候出现两个请求, 一个请求是A关键字, 一个请求是AB关键字. 表面上是’A’请求先发出去, ‘AB’请求后发出去....如果后发出去的’AB’请求先返回, ‘A’请求后返回,那么’A’请求后的结果将会覆盖’AB’请求的结果. 从而导致搜索结果不正确....RxTextView.textChanges(mView)//通过Rxbinding的textChanges()监听AutoCompleteTextView文字的变化,他是一个Obervable对象...} }); } 这就是一个简单模拟关键词搜索的实例,但是虽然我们满足了上面提到的要求a,但是要求b也就是可能返回的数据先后不同可能会导致结果不是们想要的...实际操作下会更加深印象。这里我就不咱代码了。 ---- 发送验证码倒计时 这个实例我们用到Interval操作符: ? ? 具体代码操作: ? ?

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    【深度学习】深入理解LSTM

    LSTM Author:louwill From:深度学习笔记 原始结构的RNN还不够处理较为复杂的序列建模问题,它存在较为严重的梯度消失问题,最直观的现象就是随着网络层数增加,网络会逐渐变得无法训练...但当网络层数加深时,这个训练系统并不是很稳,经常会出现一些问题。其中梯度爆炸和梯度消失便是较为严重的两个问题。...然后是梯度消失。与梯度爆炸相反的是,梯度消失就是在神经网络训练过程中梯度变得越来越小以至于梯度得不到更新的一种情形。...如果激活函数求导后的结果和下一层权重的乘积大于1或者说远远大于1的话,在网络层数加深时,层层递增的网络在做梯度更新时往往就会出现梯度爆炸的情况。...如果激活函数求导和下一层权重的乘积小于1的话,在网络加深时,浅层的网络梯度计算结果会越来越小往往就会出现梯度消失的情况。所以可是说是反向传播的机制本身造就梯度爆炸和梯度消失这两种不稳定因素。

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    EditText的属性和使用方法

    n AutoCompleteTextView:带有自动完成功能的EditText。由于该类通常需要与 Adapter结合使用,因此将会在下一章进行学习。...同TextView示例程序一样,同样使用WidgetSample工程,在app/main/res/layout/目录下创建一个edittext_layout.xml文件,然后在其中填充如下代码片段: <...当用户还没有输入时,该文本框内默认显示这段信息; 第二个输入框通过android:inputType="numberPassword”设置这是一个密码框,而且只能接受数字密码,用户在该文本框输入的字符会以点号代替...然后修改一下app/src/java/MainActivity.java文件中加载的布局文件为新建的edittext_layout.xml文件,修改后的代码如下: public class MainActivity

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    权重初始化的几个方法

    sigmoid, softmax 或 linear function 等作用 A 得到预测值 Y 计算损失,衡量预测值与实际值之间的差距 反向传播,来计算损失函数对 W, b 的梯度 dW ,db, 然后通过随机梯度下降等算法来进行梯度更新...随机初始化 将权重进行随机初始化,使其服从标准正态分布 ( np.random.randn(size_l, size_l-1) ) 在训练深度神经网络时可能会造成两个问题,梯度消失和梯度爆炸。...梯度消失 是指在深度神经网络的反向传播过程中,随着越向回传播,权重的梯度变得越来越小,越靠前的层训练的越慢,导致结果收敛的很慢,损失函数的优化很慢,有的甚至会终止网络的训练。...爆炸梯度还有一个影响是可能发生数值溢出,导致计算不正确,出现 NaN,loss 也出现 NaN 的结果。...上面这几个初始化方法可以减少梯度爆炸或消失, 通过这些方式,w 既不会比 1 大很多,也不会比 1 小很多,所以梯度不会很快地消失或爆炸,可以避免收敛太慢,也不会一直在最小值附近震荡。

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    循环神经网络教程第三部分-BPTT和梯度消失

    然后,我们会试着去理解梯度消失问题,它导致了LSTM和GRU这两个目前在NLP中最流行、最强大的模型的发明。...当这种情况出现时,我们就认为相应的神经元饱和了。它们的梯度为0使得前面层的梯度也为0。矩阵中存在比较小的值,多个矩阵相乘会使梯度值以指数级速度下降,最终在几步后完全消失。...消失梯度问题不仅出现在RNN中,同样也出现在深度前向神经网中。只是RNN通常比较深(例子中深度和句子长度一致),使得这个问题更加普遍。...很容易想到,依赖于我们的激活函数和网络参数,如果Jacobian矩阵中的值太大,会产生梯度爆炸而不是梯度消失问题。梯度消失比梯度爆炸受到了更多的关注有两方面的原因。...其一,梯度爆炸容易发现,梯度值会变成NaN,导致程序崩溃。其二,用预定义的阈值裁剪梯度可以简单有效的解决梯度爆炸问题。梯度消失出现的时候不那么明显而且不好处理。

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    ChatGPT加入必应了,亲测可用!刚上线,就被微软紧急撤了

    ---- 新智元报道   编辑:好困 Aeneas 【新智元导读】在千呼万唤中,加入ChatGTP的必应刚刚短暂地出现了一下,然而又消失了…… 今年开年的时候,ChatGPT要整合进必应的消息,可是掀起了轩然大波...届时,搜索引擎会直接向用户回答完整的句子。 而这个消息传了1个月,就在刚刚,有网友爆料称,微软传说中的那个由ChatGPT加持的全新搜素引擎,曾经有一刻突然出现,然后又神秘地消失了。...而且我什么都没做,它自己就出现了!」...当你提出问题时,「新必应」会利用AI进行解读,并执行数次与你的要求有关的搜索。然后,它将对结果进行汇编,并为你写一份摘要。...传统搜索还在 传统的搜索结果页面不会消失,你可以从工具栏上在搜索和聊天之间进行切换。 不止一位网友发现 Yin也不是唯一一个体验到了「新必应」的人。

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