主布局: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto" xmlns:tools="http://schemas.an…

Android热身:通过网络获取资源并更新UI组件 目标 点击"发送请求"按钮,下载某网页的html源码,并显示在TextView控件上:点击"清空",清除TextView控件上的内容 效果图: 要点 开启网络权限 网络请求独立为一个模块 按钮点击事件的监听器 新开线程进行网络请求调用 用handler更新UI组件 源码 //MainActivity.java 主程序 package com.example.chris.handlerdemo; import and…

[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4488049.html 联系方式:smyhvae@163.com 效果图:(gif图太大了,有点卡,建议将图片保存到本地查看或者直接本文末尾的源码查看gif图) 加载网络图片我们用universal-image-loader,然后实现ListView的上拉下拉刷新我们用PullToRefresh.下…

上一篇文章说的是ListView展示本地的图片以及文本,这一篇说一下如何从网络获取图片以及文本来显示.事实上,一般是先获取Josn或sml数据,然后解释显示.我们先从网上获取xml,然后对其进行解析,最后显示在ListView上.具体步骤: 客户端发出请求,获取xml 客户端异步解析xml ListView将解析完的数据显示 一.Android客户端 (1)xml布局文件         mainxml,就是一个ListView. <?xml version="1.0" enco…

网络获取的XML的Pull解析 <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> - <students> - <student xuehao="1233">  <name>张三</name>   <address>北京市昌平区</address> - <call>  <phone>010-37464567&l…

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> - <students> - <student xuehao="1233">  <name>张三</name>   <address>北京市昌平区</address> - <call>  <phone>010-37464567</phone>   &…

本文内容 环境 项目结构 测试数据 演示 1:SimpleAdapter 演示 2:BaseAdapter 演示 3:CustomLazyList 演示 4:CustomLazyCompleteList 本文主要给出演示的概要,只贴出核心代码,主要是自己下载调试一下,点击此处下载. 本文通过四个示例,循序渐进地演示,将歌曲列表加载到 ListView 控件,歌曲列表,包括缩略图.歌手名.歌曲名等信息,或存放在本地,或以 JSON 形式存放在网络. 下载最新 Demo v.3.0 环境 Windo…

原演示地址 本文内容 环境 演示 LazyList 从网络获取图片并缓存 参考资料 本文是 Github 上的一个演示,通过网络获取歌手专辑的缩略图,并显示在 ListView 控件中.该演示具备将缩略图缓存到手机外存的功能,所以叫"Lazy",这样就不用每次都通过网络重新获取.在学习这个演示前,希望你对 Android 的 Adpater 相关有一定的了解. 该演示仅仅是获得缩略图,但在另一篇文章中,另一个作者根据这个 LazyList,又做了一个相对完整的演示(包括歌曲名称.歌手名…

本文内容 什么是 Volley 库 Volley 能做什么 Volley 架构 环境 演示 Volley 库通过网络获取 JSON 数据 参考资料 Android 关于网络操作一般都会介绍 HttpClient 以及 HttpConnection 这两个包.前者是 Apache 开源库,后者是 Android 自带 API.企业级应用,一般都会选择使用已经封装好的 http 框架.比较流行有 Volley.android-async-http.retrofit.okhttp.androidque…

一.深度学习在小数据集的表现 深度学习在小数据集情况下获得好效果,可以从两个角度去解决: 1.降低偏差,图像平移等操作 2.降低方差,dropout.随机梯度下降 先来看看深度学习在小数据集上表现的具体观点,来源于<撕起来了!谁说数据少就不能用深度学习?这锅俺不背!> 原文:https://simplystatistics.org/2017/05/31/deeplearning-vs-leekasso/ 1.样本数量少于100个,最好不要使用深度学习 倘若你的样本数量少于100个,最好不要使用…