请教安卓全屏助手的实现方法,谢谢啦!

子圣 2012-10-06 01:25:30
具体就是实现一个小的悬浮窗,然后单击它可以退后,双击它可以显示菜单,长按它可以返回主界面.作为虚拟按键用.
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mimitracely 2012-10-06
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写成widget 设置onTouchListener
单击 长按 好弄,
复杂的手势操作的话,要自己实现吧
子圣 2012-10-06
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对对对,只不过单击可以后退,双击可以显示菜单,长按可以返回主界面,这三个事件该如何处理?

[Quote=引用 2 楼 的回复:]
LZ的意思是像360那种的,在桌面的小窗口?

可以写成widget 点击出现一个小窗口?
[/Quote]
mimitracely 2012-10-06
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LZ的意思是像360那种的,在桌面的小窗口?

可以写成widget 点击出现一个小窗口?
子圣 2012-10-06
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自己顶一下,关键技术不知道怎么实现哦.
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[领航车(leader)] · 训练集:414 张 · 验证集:39 张 · 测试集:20 张 · 总计:473 张 该数据集聚焦于室内走廊环境中对领航车的精准识别与定位,具备高度场景专一性与实际应用价值。图像采集于光线均匀、结构规整的建筑内部通道,背景干扰因素少,有利于模型在复杂环境下的目标提取能力训练。领航车作为核心检测对象,在不同距离和角度下均被清晰标注,为智能导航系统、自动化引导设备等提供可靠的数据支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 77 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9141 Precision | 0.9985 Recall | 1.0000 train/box_loss | 0.5224 train/cls_loss | 0.2526 val/box_loss | 0.4307 val/cls_loss | 0.1407 【训练过程分析】 77 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9141,和 mAP50 差距仅 0.08,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9985、Recall 1.000... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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