flutter video如何在播放结束后跳转到H5页面

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flutter混合开发使用video_player时,横竖屏切换时报错,生命周期重新加载

问题描述: flutter混合开发使用video_player时,横竖屏切换时出现生命周期重新加载, 视频从头播放的问题,并且因为生命周期重置了,出现跳转到flutter首页 原因分析: 原文地址: ... 解决方案: ...

解决页面退出 WebView 继续播放视频音乐的问题

当前Activity 已经销毁或者当前页面前台,但是视频还继续播放着,必须杀掉app才可以停止,这样用户体验就非常不好。解决办法

video 满屏显示_HTML5 video进入全屏和退出全屏的实现方法

当我们使用video标签的时候,有时候因为更多的需要,我们要自己自定义控制栏,而进入和退出全屏也是其中的一部分不同的浏览器有不同的实现方法// Webkitelement.webkitRequestFullScreen();//进入全屏document....

Flutter 实现原理及马蜂窝的跨平台开发实践

一直以来,跨平台开发都是困扰移动客户端开发的难题。马蜂窝旅游 App 很多业务场景里,我们尝试过一些主流的跨平台开发解决方案,比如WebView 和 React Na...

Flutter 实现原理及跨平台实践

马蜂窝旅游 App 很多业务场景里,我们尝试过一些主流的跨平台开发解决方案, 比如WebView 和 React Native,来提升开发效率和用户体验。但这两种方式也带来了新的问题。 比如使用 WebView 跨平台方式,优点确实...

Flutter学习笔记&学习资料推荐

Flutter的学习已经有一段时间了,这里做一下总结记录吧,可能主要是学习资料的总结,还有一些杂七杂八的学习笔记。 Flutter 初体验 先说说对Flutter的感受吧,总的来说上手还是比较容易的,因为他的思想理念跟...

Flutter 实现原理及实践

推荐序Flutter 是最近非常热门的移动端跨平台解决方案。多年来,从 PhoneGap, React Native,再现在的 Flutter,移动开发者一直试图使...

快手-开眼快创 Flutter 实践

本文主要介绍快手开眼快创 App Flutter 上的一些实践。 开眼快创是围绕商业化广告创意构建的一款产品,目标人群涵盖供应商、代理商、广告主、商家号、视频行业从业者等,产品目标是提供智能化生产素材相关产品...

Flutter 中使用url_launcher打开外部浏览器 、打开外部应用、拨打电话、发送短信、发送邮件

flutter: sdk: flutter flutter_localizations: sdk: flutter date_format: ^1.0.6 flutter_cupertino_date_picker: ^1.0.26+2 flutter_swiper: ^1.1.6 fluttertoast: ^7.1.6 http: ^0.12.2 dio: ^3.0.10...

自定义高性能播放器, 实现边下边播缓存等功能

VideoPlayerDemo 项目地址:Zhaoss/VideoPlayerDemo  简介:自定义高性能播放器, 实现边下边播缓存等功能 更多:作者 提 Bug  标签: ...本项目使用播放器是ijkplay, 并且进行封装和修改 ...2.自定义 ...

Flutter 概述

code小生 一个专注大前端领域的技术平台公众号回复Android加入安卓技术群作者:伐木匠链接:https://www.jianshu.com/p/ac14027eed66声明:本文已...

技术合伙人必备攻略---app开发技术栈调研--多种方案对比--uniapp学习路线

app开发技术方案对比 app开发主要有几种技术方案如下: 原生开发 原生开发简介 原生(native)开发从定义上来说 一般是指用原生开发语言开发,原生开发语言就是开发整个系统时使用的编程语言。 对于iOS来说就是...

react将html代码字符串转化为html_Taro 3 正式版发布!京东推出开放式跨端跨框架方案,这些React、Nerv、...

看|星标|留言, 真爱来源:凹凸实验室编辑部:可可Taro 是什么?Taro 是由凹凸实验室打造的一套遵循 React 语法规范的多端统一开发框架。现如今市面上端的形态多种多样,Web、App 端(React Native)、微信小程序等...

GitHub上受欢迎的Android UI Library

GitHub上受欢迎的Android UI Library

Android 自己收集的开源项目和文章集合

1.仿QQ说说发图片选择框架 https://github.com/yaozs/ImageShowPicker 2.炫酷开屏动画框架 https://github.com/JoshuaRogue/FancyView ...4.根据银行卡号 获取 银行卡类型、银行名称和银行编码 自动格式化...

我写过的爬虫

前面:我一直写爬虫,无论是最开始的大学时期的C# WinForm爬虫,还是Java爬虫,又或是Python爬虫,Android爬虫,今天的Flutter爬虫。 爬虫 1.接口请求式 他们的原理始终都是一样的,那就是: 设置正常的...

Android阿里、京东、美团等大厂面试Android篇

(1)在H5页面写一个方法 (2)原生通过webView.loadUrl直接调用 二、 H5访问原生的方法 原理:原生通过webViewd的API-addJavascriptInterFace,传递一个自己事先写好的接口类并声明接口类的..

最强前端笔记(没有之一)(^-^)

MD 语法 链接 [淘宝网](http://www.taobao.com/) 图片 ![图片标题](file:///Users/wangjing/Desktop/511542077195.jpg) 标题 # 一级标题 ## 二级标题 ...tips:几个 # 就是几级标题,最小六级 斜体 *这是...

2020 android面试题答案

(1)java面试题(基础+进阶)(必须) java中==和equals和hashCode的区别 ==是运算符,用来比较两个值、两个对象的内存地址是否相等; equals是Object类的方法,默认情况下比较两个对象是否是同一个对象,内部实现...

移动APP开发框架盘点

l 网页应用适用于传统网站APP化,比如淘宝、京东,有大量WEB页面嵌入APP中。 l 混合应用适用于小成本应用开发,全部代码都基于Web,好处是开发快速、成本低。 l 渐进应用适用于高机会成本的场合,边下载边使用,能...

小程序学习笔记--进阶之路

订阅号:为媒体和个人提供一种新的信息传播方式,主要功能是微信侧给用户传达资讯;(功能类似报纸杂志,提供新闻信息或娱乐趣事) 适用人群:个人、媒体、企业、政府或其他组织。(哪些组织可以注册订阅号)群发...

Android知识点原理总结

要讲启动模式,先讲讲任务栈Task,它是一种用来放置Activity实例的容器,他是以栈的形式进行盛放,也就是所谓的先进出,主要有2个基本操作:压栈和出栈,其所存放的Activity是不支持重新排序的,只能根据压栈和...

JAVA WEB开发实战

走进JSP、掌握JSP语法、JSP内置对象、Servlet技术、综合实验(一)——JSP使用Model2实现登录模块、EL表达式语言、JSTL核心标签库、综合实验(二)——结合JSTL与EL技术开发通讯录模块、JSP操作XML、JavaScript脚本语言、综合实验(三)——Ajax实现用户注册模块——可以轻松领会Java Web程序开发的精髓,提高开发技能。 快速提高自己的java web项目开发能力

Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

酒店管理系统分为前台和后台两个部分,其中后台供管理员管理系统之用,包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块,具体的功能模块如下。 客房类型设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房类型,包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房信息,包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块:该模块用来管理酒店的操作员信息,包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用,包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块:该模块用来登记客户的入住信息,其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块:该模块用来处理客户的退房信息,只需要知道客户所住的房间号码,就能进行退房结账。 预定模块:该模块用来处理客户的预定信息,除了可以新增预定信息外,还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块:该模块用来管理客户的登记信息,包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块:该模块用来统计酒店的客房出租率,并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台:MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件:MySQL 5.0。 java开发包:JDK 5.0以上。 Web服务器:Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发,具体技术如下。 AJAX框架:使用ExtJS技术开发 显示层:使用JSP技术开发 数据访问层:使用DAO模式开发 持久层:使用Hibernate框架开发 首页访问地址 :http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

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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主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

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