Notification 使用remoteview 如何使用Chronometer的子类

移动开发 > Android [问题点数:100分,结帖人chunyuanlu]
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红花 2015年6月 移动开发大版内专家分月排行榜第一
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自定义 remoteView

今天在写remoteView的时候,想写一个自定义的通知栏,刚开始是这么写的, 后来改成这个,变成自定义的布局, 但是报了这么一个错误,android.app.RemoteServiceException: Bad notification posted from package ...

Android RemoteViews的基本使用(上)之通知栏

 这篇文章介绍Android中RemoteViews的基本使用使用有这样的两个场景:通知栏,窗口小部件。下面会介绍如何实现向通知栏发送一个通知包括:系统默认样式的通知,自定义样式的通知;以及如何实现窗口小部件,并更新...

Android Notification通知RemoteView布局使用ConstraintLayout报错

Android Notification通知RemoteView布局使用ConstraintLayout报错:inflate error ? Notification的自定义布局是RemoteViews,和其他RemoteViews一样,在自定义视图布局文件中,仅支持FrameLayout、...

Android View - RemoteViews

设计Android的工程师起名字还是挺规范的,而且一眼就知道是什么意思。RemoteViews,顾名思义,远程的View。Android为了能让进程A显示进程B的View,设计了这么一种View...我们先看看RemoteViews怎么配合Notification使用

通知(Notifications)

当你告诉系统来发布一个notification的时候,系统会首先在notification area里展示一个图标,如果用户想要查看通知的详细信息,需要打开notification drawer。notification area和notification dra

RemoteViews原理分析及应用

转载请注明出处:...RemoteViews基本概念RemoteViews乍一看名字似乎也是一种View,实则不然,它并不是View。来看RemoteViews的定义及官方说明:/** * A class that describes a view hierarchy that can be dis

Android神奇“控件”-----RemoteViews

http://blog.csdn.net/wrg_20100512/article/details/53940485 ...  好久没有写博客了,主要是忙着找工作和做毕业设计,没有时间来看一些值得分享的东西。今天写这篇博客是因为我被安排了解下RemoteView

Android 用户界面解析

用户界面  在一个Android应用程序里,用户接口是一系列的View和ViewGroup对象组合而成。Android有很多种View和ViewGroup对象,他们都继承自View基类。  View对象是Android平台用户接口的基本对象。...

Android开发艺术探索第五章——理解RemoteViews

Android开发艺术探索第五章——理解RemotrViews这门课的重心在于RemotrViews,RemotrViews可以理解为一种远程的View,其实他和远程的Service是一样的,RemotrViews表示的是一种View的结构,他可以在其他的进程中显示...

Android进阶知识树——RemoteViews详解

1、前言 2、基础知识 2.1、控制限制 对于小工具可用的唯一手势 触摸 垂直滑动 2.2、 支持布局 支持的布局 ...一般View:Button、ImageButton、TextView、ImageView、ProgressBar 集合:ListView、GridV...

Android界面特效全汇总

(一)Activity 页面切换的效果  Android 2.0 之后有了 overridePendingTransition() ,其中里面两个参 数,一个是前一个 activity 的退出两一个 activity 的进入, ...public void onCreate(Bundle ...

Android RemoteViews 解析

一、前言 RemoteViews 顾名思义就是远程 View,它表示...RemoteViews 在 Android 中的使用场景有两种:通知栏和桌面小部件。 二、RemoteViews 的使用 2.1 通知栏 使用系统默认的样式弹出一个通知的方式,代码...

Android界面特殊全汇总

(一)Activity 页面切换的效果 Android 2.0 之后有了 overridePendingTransition() ,其中里面两个参 数,一个是前一个 activity 的退出两一个 activity 的进入, Java 代码 1. @Override ...

Android开发_android界面效果全汇总

(一)Activity页面切换的效果   先介绍下左右滑动切换Activity,对于复杂的手势原理一样,具体后述。 主要原理为监控触屏事件和手势事件,在触屏事件处理函数中调用手势事件处理函数,表示用户触屏后是否有手势...

开发艺术探索之RemoteView学习

RemoteView在通知栏的使用 通知栏除了默认的布局格式之外,还支持自定义布局 先看一下通知栏默认布局格式的使用 Intent intent = new Intent(this,RemoteView_goActivity.class); PendingIntent ...

android进阶(五)-----理解RemoteViews

一、RemoteView的应用 ...(1)使用系统默认的样式弹出一个通知栏,代码实例: Notification notification = new Notification(); notification.icon = R.drawable.ic_launcher; notificatio...

Android深入理解RemoteViews

1 前言 RemoteViews可以理解为一种远程的View,其实他和远程的Service是一样的,RemoteViews表示的是一种View的结构,他可以在其他的进程中显示,最常用的就是通知栏和桌面小组件。 2 RemoteViews应用 ...

Android知识进阶树——RemoteViews使用和原理详解

在我们平时的开发中,使用RemoteViews的机会并不是很对,可能多数还是在自定义通知界面时,但RemoteViews凭借可以跨进程更新的特点,可以帮助我们实现不同的产品效果,Android中官方的使用就是通知和桌面小部件,...

android 自定义通知_android自定义通知在6分钟内

android 自定义通知Notification is a famous tool for displaying information to user. Android has provided developer several notification styles for better UI/UX. For example, BigTextStyle is used for ...

RemoteViews详解

1、本问将以Notifaction(通知栏) 和 AppWidgetProvider (桌面小部件)为切入点来讲解RemoteViews。 2、RemoteViews 继承了 Parcable,因此其对象具有跨进程的能力。 3、因为RemoteViews 可以跨进程,因此无论是通知...

理解RemoteViews——RemoteViews的内部机制

RemoteViews的作用时再其他进程中显示并更新View的界面,为了更好地理解它地内部机制,我们先来看一下它的主要功能。首先看一下它的构造方法,这里只介绍一个最常用的构造方法:public RemoteViews(String package...

024.RemoteViews的内部机制

RemoteViews 的作用是在其他的进程中显示并且更新View界面,为了更好理解它的内部机制,先看下它的主要功能。  首先看它最常用的构造方法:  public RemoteViews( String packageName ,String layoutId )  ...

RemoteViews的应用和原理

RemoteView是一个可以在其他进程中显示的View结构。 RemoteViews提供了一组基础的操作用于跨进程更新它的界面。 应用场景 通知栏 桌面小部件   RemoteViews的应用 通知栏——NotificationManager使用...

Android官方文档—User Interface(Notifications)

通知栏 通知是您可以在应用程序的普通UI之外向用户显示的消息。当您告诉系统发出通知时,它首先在通知区域中显示为图标。要查看通知的详细信息,用户将打开通知抽屉。通知区域和通知抽屉都是系统控制的区域,用户...

Android开发艺术探索——理解RemoteViews

不追求详细相当于书本的精简版或者说是导读(想看详细的直接对应翻书),但会尽力保证读者都能快速理解和快速使用(随理解加深会总结的更加精简),但必要时会附上一些较详细解释的链接 脚注是空白的:表示还没弄懂...

什么是 RemoteViews?使用场景有哪些?

温馨提示请拖动到文章末尾,长按识别「抽奖」小程序。有多少年没有过六一了,今年的六一,女朋友带着我这个大儿童去动物园看猴子,记得有一次去景区,我们还被猴子抢跑了吃的,哈哈。...

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)。

ArcGIS之遥感影像分类及成果应用视频课程(GIS思维)

课程采用ArcGIS10.3.1(中文版)进行录制,适用于10.0、10.1、10.2、10.4系列。 PPT中实行工具中英文对照,让使用英文版的小伙伴也可以学习。报名课程后提供课程PPT与操作数据下载,可在报名页面或者播放页面下载哦。

.NET Conf China 2020讲师 PDF

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OpenGL-Shader

共六章 1.基础章节,从Shader1.0版本到新的4.5版本,介绍每一个版本中特性的用法; 2.Tesslattion Shader应用/基础案例分析 3.Gemotry Shader应用/基础案例分析 4.Compute Shader应用/基础案例分析 5.通过大量案例讲解分析/结合新特性,介绍用法 6.性能调优,如果借助shader加速应用,让你的程序支撑百万级别的场景对象轻松应对 全面解析OpenGL Shader语言,从1.0到4.5版本,全面掌握shader编成,并能够熟练的应用

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