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移动开发 > Android [问题点数:20分,结帖人ccsosnfs]
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前端面试题

你做的页面在哪些流览器测试?这些浏览器的内核分别是什么? 21 每个HTML文件里开头都有个很重要的东西,Doctype,知道这是干什么的吗? 21 Quirks模式是什么?它和Standards模式有什么区别 21 div+css的布局较...

Android ExpandableListView 使用中遇到的问题集锦

  最近项目需要用到类似qq的分组功能,网上了一下是用ExpandableListView...1、ExpandableListView 展开失败的可能原因(ExpandableListView的group里添加button能展开的解决方法)    我们就在 getGroup...

无到有,关于RxJava的详解

RxJava 到底是什么 一个词:异步。 RxJava 在 GitHub 主页上的自我介绍是 "a library for composing asynchronous and event-based programs using observable sequences for the Java VM"(一个在 Java VM 上使用...

2019级软件1班安卓实训总结

文章目录一、19软件技术1班 - 周璐二、19软件技术1班 - 张仙静三、19软件技术1班 - 张娟圣四、19软件技术1班 - 雍仲杨五、19软件技术1班 - 杨宇浩六、19软件技术1班 - 杨超七、19软件技术1班 - 幸亮八、19软件技术1...

Flutter 和 Dart 开发中一些技巧和坑点填坑指南详解

开篇引入一个 Flutter 的所跨平台的图片。图中大概列了一下 Flutter 未来所跨的平台, Flutter 有 Google Flutter 技术团队的不断迭代开发,相信Flutter将是未来的主流跨平台开发框架。本节课笔者将会根据近一段时间...

kettle常见问题及相关解决方案

开源ETL工具kettle系列之常见问题 摘要:本文主要介绍使用kettle设计...得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 ,...

每日一道Android 面试题,面试途中败题

Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统,主要使用于移动设备,如智能手机和平板电脑,由Google公司和开放手机联盟领导及开发。这里会不断收集和更新Android基础相关的面试题,目前已收集100题。...

用 Vue 改造 Bootstrap,渐进提升项目框架

GitChat 作者:Meathill 关注微信公众号:「GitChat 技术杂谈」 一本正经的讲技术 ...认为 Vue 成功的关键在于三点: 学习曲线平缓,有点经验的前端基本上一天就能看完文档,然后就可以上手操作。

响应式编程之二:RxJava概述:在Android平台上开发详解

RxJava 到底是什么 RxJava 好在哪 API 介绍和原理简析 1. 概念:扩展的观察者模式 观察者模式 RxJava 的观察者模式 2.... 1) 创建 Observer 2) 创建 Observable ... 由 id 取得图片并显示 ...

.NET面试题总结---献给即将工作的同行们

什么是面向对象 ... 面向对象OO = 面向对象的分析OOA + 面向对象的设计OOD + 面向对象的编程OOP;  通俗的解释就是万物皆对象,把所有的事物都看作一个个可以独立的对象(单元),它们可以自己完成自己的功能,而...

自定义控件三部曲之绘图篇(六)——Path之贝赛尔曲线和手势轨迹、水波纹效果

前言:好想义无反顾地追逐梦想 ...从这篇开始,将延续androidGraphics系列文章把图片相关的知识给大家讲完,这一篇先稍微进阶一下,给大家把《android Graphics(二):路径及文字》略去的quadTo(二阶...

delphi uniDac

Delphi 2010安装及使用UniDAC 4.0 UniDAC是一个功能强大的非可视化跨数据库的数据访问组件,可用于Delphi,Delphi for .NET,C++Builder,and Lazarus (Free Pascal)。它提供了对流行数据库服务器的统一访问,像...

给 Android 开发者的 RxJava 详解

从去年开始使用 RxJava ,现在一年多了。今年加入了 Flipboard 后,看到 Flipboard 的 Android 项目在使用 RxJava ,并且使用的场景越来越多 。而最近这几个月,我也发现国内越来越多的人开始提及 RxJava 。有...

怒刷Android面试100题,再也担心能吊打面试官了

阅读十分钟分钟,每日分享,和您一起学习 Android是一种基于Linux的自由及开放源代码的操作系统,主要使用于...更多面试内容,面试专题,flutter视频 全套,音视频从0高手开发。 关注GitHub:https://github.co...

全方位彻底读懂<你知道的JavaScript(上)>--一篇六万多字的读书笔记

因为作为一个男人,喜欢长一点,也不喜欢分割成几个部分.一家人就要在一起,整整齐齐.好吧,正经点,其实整篇前言可以说都是在回答这个问题.你可以选择先看完前言,再决定要不要和书本搭配起来阅读. 这里先简单捋一下:1,...

react从入门入坑

React React学习内容 React学习版本: 16.x React老版本项目: 15.x react官网说 17.x 会使用的一些技术 React应用级脚手架 CRA dva umi create-react-app 【 ...如果想全局安装,可以直接使用npx $ npx create-

2020-08-11

简单易学:国人开发,中文文档,存在语言障碍 ,易于理解和学习; 双向数据绑定:保留了angular的特点,在数据操作方面更为简单; 组件化:保留了react的优点,实现了html的封装和重用,在构建单页面应用方面...

android面试题大全 android面试题总结

android面试题大全 android面试题总结 1.Android系统的架构 Android系统架构之应用程序  Android会同一系列核心应用程序包一起发布,该应用程序包包括email客户端,SMS短消息程序,日历,地图,浏览器,联系...

Android自定义控件-Path之贝赛尔曲线和手势轨迹、水波纹效果

《Android自定义控件三部曲...从这篇开始,将延续androidGraphics系列文章把图片相关的知识给大家讲完,这一篇先稍微进阶一下,给大家把《android Graphics(二):路径及文字》略去的quadTo(二阶贝塞尔)函数,给大

Andorid-15k+的面试题。

andorid开发做了3年有余了,面试很多加企业,借此机会分享一下,我们中遇到的问题以及解决方案吧,希望能够对正在工作的andoird程序员有一定的帮助。 特别献上整理的50道面试题目 1.listView的优化...

BAT等公司高薪招聘Android开发面试题目集锦

整理的50道面试题目 1.listView的优化方式 重用convertView viewHolder static class viewHolder 在列表里面有图片的情况下,监听滑动加载图片 多个不同布局,可以...

ym——Andorid-15k+的面试题。

最近才开的博客,希望大家多多关注,andorid开发做了3年有余了,面试很多加企业,借此机会分享一下,我们中遇到的问题以及解决方案吧,希望能够对正在工作的andoird程序员有一定的帮助。学完本人博客发表...

RxJava从入门放弃---关于RxJava-入门必看

RxJava 到底是什么 RxJava 好在哪 API 介绍和原理简析 1. 概念:扩展的观察者模式 观察者模式 RxJava 的观察者模式 2. 基本实现 ...a....b. 由 id 取得图片并显示 3. 线程控制 —— Scheduler (一

敏捷开发V1.0.pptx

敏捷开发PPT 敏捷开发以用户的需求进化为核心,采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。在敏捷开发中,软件项目在构建初期被切分成多个子项目,各个子项目的成果都经过测试,具备可视、可集成和可运行使用的特征。换言之,就是把一个大项目分为多个相互联系,但也可独立运行的小项目,并分别完成,在此过程中软件一直处于可使用状态。

Notepad++ 7.9.1

notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的,它以减少不必要的功能和简化过程而自豪,从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上,这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年,没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下,你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。

Claymore-Dual-Miner:下载以太坊矿工(2020年更新)-源码

Claymore-Dual-Miner:下载以太坊矿工(2020年更新)

微信dat文件解析工具.zip

使用java编写的,可以将电脑端微信的dat加密文件转换为png、jpg等图片资源,方便直接查看微信聊天记录文件。

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轻松学Linux系列课程

从0开始,Linux云计算系列课程,包含Linux初级运维、运维、初级架构师、云计算运维及开发..... a:0:{}

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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