在Android中简单实现物流详情页
2023-04-04 11:12:10 989KB Android开发-其它控件
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前言 首先不得不吐槽一下产品,尼玛为啥要搞这样的功能….搞个两级的不就好了嘛…自带控件,多好。三级,四级,听说还有六级的….这样丧心病狂的设计,后台也不好给数据吧。 先看看效果: 两级的效果: 三级的效果: 全部展开的效果(我只写了五级) 说说为什么写这货吧: 公司产品提出三级这个需求后,我就在网上找啊找. 找的第一个,发现实现其实是ExpandListview嵌套. 找的第二个,ExpandRecyclview,然后就用呗,发现三级展开很卡,看源码, 发现是RecyclerView套RecyclerView 就没有不嵌套的么….. 然后找到hongyang的那个博客,写个试试吧
2023-03-21 16:54:12 187KB c cy ec
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1 引言   IPv6推广应用初期网络资源相当匮乏,使用者主要是研究IPv6的科研工作者。IPv6的推广普及需吸引大量普通网络用户,仅靠IPv6网络的优异性能是不够的,还需建立大量的可用资源,在短时间内是不可能的。而IPv4网络具有丰富的资源。如能通过转换网关实现IPv6与IPv4网络的无缝连接,实现IPv4与IPv6网络的资源共享,这不仅增加了IPv6网络对用户的吸引力,并具有较高的经济和应用价值。   2 NAT-PT转换网关方案   2.1 NAT-PT的位置位置和功能结构   NAT-PT在Linux协议栈中所处的位置如图1所示,整个NAT-PT模块由3部分构成,NAT维护映射
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使用QT编写的学生管理系统,能进行正常的增删改查功能,使用txt文本进行的数据存储和读写方式,tablewidget显示数据,点击tablewidget,所在行信息同步显示到右边页面,每十条数据分为一页,可进行页面的切换。仅供参考。
2023-03-06 23:20:20 11KB c++ qt5
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H∞滤波通常应用于系统模型和噪声特性不确定的环境,存在滤波精度不高的缺 点.通过对H∞ 滤波引入闭环修正,在不影响滤波鲁棒性的前提下,有效地提高了系统精度.无源北斗/SINS组合导航系统的动态跑车实验结果表明,闭环H∞ 滤波下的组合导航精度优于相同滤波误差模型下的闭环Kalman滤波,并且具有参数设置简单,滤波稳定性强的优点.

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基于IPv6的IPSec原理分析和在Linux内核中的实现,孙善鹏,,IPsec是通过对IP协议(互联网协议)的分组进行加密和认证来保护IP协议的网络传输协议族,它在IPv6标准协议栈中被要求实现给IPv6网络数�
2023-02-23 15:09:57 560KB 网络安全
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协整检验在EViews软件中的实现 为了实现协整检验,从VAR对象或Group(组)对象的工具栏中选择View/Cointegration Test… 即可。协整检验仅对已知非平稳的序列有效,所以需要首先对VAR模型中每一个序列进行单位根检验。EViews软件中协整检验实现的理论基础是Johansen (1991, 1995a)协整理论。在Cointegration Test Specification的对话框(下图)中将提供关于检验的详细信息:
2023-02-15 16:03:25 1.7MB VAR
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本文实例为大家分享了TextView部分文字可点击跳转的具体代码,供大家参考,具体内容如下 效果图: 需求:每个item的文字都有两部分是连接可点击 当然需要用到SpannableString和ClickableSpan。 import android.text.TextPaint; import android.text.style.ClickableSpan; import android.view.View; import com.xuehu365.xuehu.App; import com.xuehu365.xuehu.R; /** * Created by Administra
2023-01-12 16:08:43 140KB android开发 ex ext
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直流变换器分为并联直流变换器和非并联直流变换器两种。并联直流变换器采用先进的高频脉宽调制边缘谐振技术,使效率得到了极大提高。整机具有稳压精度高、动态响应快、输出杂音低、抗干扰能力强、工作温度范围宽等特点。面板上的中文液晶可显示本电源模块的工作状态,也可直观显示电压电流等数据;模块的各种保护功能齐全;模块内置均充、浮充切换电路,并可选择手动或自动控制。监控接口可监测模块工作状态,可进行开关机控制,均浮充控制,并配有自动均流总线接口,均充总线接口。智能机型配有RS485接口,可与配套监控模块、PC机、PLD等其它智能设备连接,完成远端监控,实现电源系统四遥功能。本文以Buck-Boost直流变换器
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使用 BC 增强 GAIL 以实现样本高效的模仿学习 论文官方实现,在 PyTorch 中。 它建立在流行的 RL 算法存储库的 PyTorch 实现之上(下面的自述文件)。 安装 从requirements.txt文件安装所需的包。 使用pip install -e安装这个包。 再现结果 要重现 GAIL 的结果,请运行gail.sh脚本。 请务必先更改a2c_ppo_acktr/arguments.py的默认日志和模型路径。 要运行的一般脚本是 ./.sh 其中关键字method对应于以下实验/基线 方法 实验/基线 盖尔 盖尔 基线 BC 预训练 + GAIL 微调 密码 我们的方法 红帆 红帆 阿尔法穆乔科 \alpha效应的消融 布诺盖尔 消融对 BC + 未经训练的 GAIL 的影响 对以下 mujoco 环境使用以下steps
2023-01-05 15:59:39 8.54MB Python
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