在Android开发领域，Android Studio是谷歌官方推荐的集成开发环境（IDE），对于初学者来说，它是学习和构建Android应用的最佳工具。本实例将带你通过Android Studio实现一个仿拼多多砍价页面，这涉及到多个Android开发的关键知识点，包括布局设计、用户交互、数据存储以及网络请求。
我们来看一下项目的基本结构：
1. **gradlew.bat** 和 **gradlew**：这两个文件是Gradle的可执行脚本，用于自动化构建Android项目。在Windows系统中，通常使用`.bat`文件，而在其他操作系统上，`.sh`文件被用作命令行执行。
2. **.gitignore**：这是一个配置文件，用于告诉Git版本控制系统忽略哪些文件或目录，避免不必要的文件被提交到版本库，如编译产生的临时文件、缓存等。
3. **build.gradle**：这是项目的构建配置文件，定义了项目的依赖、插件、版本等信息。在Android项目中，有两个级别的`build.gradle`文件，一个是项目级的，另一个是模块级的（如app模块）。
4. **settings.gradle**：这个文件定义了项目的所有模块，告诉Android Studio项目包含哪些子项目或模块。
5. **gradle.properties**：项目级的属性配置文件，可以设置Gradle的全局属性，如存储库URL、版本号等。
6. **local.properties**：这个文件存储了本地环境特定的信息，比如SDK和NDK的路径。
7. **.gradle** 目录：Gradle的缓存目录，存放构建过程中的中间文件和结果。
8. **app** 目录：这是项目的主要模块，包含了源代码、资源文件、布局文件等。
在仿拼多多砍价页面的实现中，你将学到以下关键点：
1. **布局设计**：使用XML来创建界面布局，包括使用LinearLayout、RelativeLayout或ConstraintLayout等布局管理器，以及添加TextView、Button、ImageView等控件。
2. **事件监听**：为按钮添加点击事件监听器，处理用户交互，如砍价操作。
3. **数据绑定**：可能需要使用Data Binding库来绑定UI元素与数据模型，动态更新界面。
4. **图片加载**：使用Glide或Picasso等库来加载和显示商品图片。
5. **动画效果**：可能需要用到Android的动画API来实现砍价时的价格跳动、按钮按压等视觉效果。
6. **数据存储**：了解如何使用SharedPreferences存储用户的状态，或者使用SQLite数据库保存更复杂的数据。
7. **网络请求**：通过Retrofit或OkHttp发送HTTP请求获取服务器上的砍价数据，理解JSON解析和网络异步处理。
8. **异步编程**：使用Android的AsyncTask或者现代的Coroutines进行后台任务处理，防止阻塞主线程。
9. **用户授权**：如果涉及登录功能，需要处理权限请求，如INTERNET权限。
10. **响应式布局**：学习如何使用PercentLayout或FlexboxLayout实现不同屏幕尺寸下的适配。
11. **测试**：编写单元测试和UI测试，确保应用的功能正确性和稳定性。
通过这个实例，你不仅能够掌握Android Studio的基本操作，还能深入理解Android应用开发的核心概念和技术。在实践中不断学习和探索，相信你很快就能成为一个熟练的Android开发者。
2024-12-14 00:07:12
25.26MB
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Blend4是一款强大的设计工具，专为Windows Presentation Foundation (WPF) 应用程序提供界面设计支持。本套实例源码涵盖了3.8节至3.20节的内容，旨在帮助学习者深入理解WPF项目的创建和设计过程。下面将详细阐述这些章节中涉及的关键知识点。
1. **WPF基础知识**：WPF是.NET Framework的一部分，用于构建桌面应用程序，它提供了丰富的图形层、数据绑定、布局管理、多媒体支持等功能。在这些示例中，你将看到如何利用XAML（Extensible Application Markup Language）定义用户界面，并通过Blend4进行可视化编辑。
2. **Blend4与Visual Studio的协同工作**：Blend4作为设计工具，与Visual Studio结合使用，可以实现设计与编码的无缝切换。 Blend4侧重于界面设计，而Visual Studio更适合编写逻辑代码。这些示例将展示如何在两个工具之间切换并保持项目同步。
3. **XAML语言**：XAML是一种声明式语言，用于描述WPF中的UI元素和它们的属性。例如，Example3.8可能展示了如何通过XAML定义按钮、文本框等控件，以及设置它们的样式、位置和事件处理。
4. **数据绑定**：WPF的数据绑定允许UI元素与应用程序数据直接关联，实现数据驱动的界面。在Example3.12和3.15中，你可能会学习到如何设置数据源，创建依赖属性，并实现控件与后台数据模型的双向绑定。
5. **控件和模板**：WPF提供了大量内置控件，如Button、TextBlock等，你可以通过自定义模板来改变其外观和行为。Example3.17和3.19可能涉及到控件模板的创建，以实现独特的界面风格。
6. **动画和效果**：WPF的强大之处在于其丰富的动画系统。Example3.11和3.16可能包含过渡效果、淡入淡出动画或用户交互触发的动态效果，使界面更加生动。
7. **布局管理**：WPF的布局系统包括StackPanel、Grid、DockPanel等，它们帮助组织和定位UI元素。Example3.18和3.20可能会演示如何利用这些布局容器来创建响应式和适应性的界面。
8. **事件处理**：WPF控件有许多内置事件，如Click、MouseEnter等，可以通过XAML或代码-behind进行处理。在Example3.9和3.12中，你将学习如何捕获和响应用户操作。
9. **资源和样式**：WPF允许定义全局资源和样式，实现界面元素的统一外观。Example3.15和3.19可能涉及到资源字典的使用，以及控件样式的继承和覆盖。
通过逐步学习并实践这些示例，你将能够掌握 Blend4 和 WPF 的核心概念，从而提升你的应用程序设计能力。每个示例都是一个独立的学习点，同时也构成了整体知识体系的一部分。通过深入研究并结合实际操作，你将能够创建出功能丰富且视觉上吸引人的WPF应用。
2024-11-25 21:04:50
36.62MB
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python数据分析实例 python数据分析实例（源码）
# python数据分析
#### 介绍 python数据可视化例子
##### 1.SARIMAX模型对公路车流量预测
##### 2.古诗词云统计
##### 3.对大数据岗位可视化分析
2024-11-25 03:52:35
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Python的Pandas库是数据分析和处理的强大工具，尤其在处理时间序列数据时，它提供了丰富的功能和高效的操作。本文将通过实例详细介绍如何使用Pandas处理时间序列文件。
我们导入必要的库，包括Pandas（用于数据处理）、NumPy（用于数值计算）和Matplotlib（用于数据可视化）：
```python
import pandas as pd
from numpy import *
import matplotlib.pylab as plt
```
在处理大型数据集时，通常会采用分块读取数据的方式，以减少内存占用。`read`函数展示了如何分块读取CSV文件并处理时间序列数据：
```python
def read(filename):
dat = pd.read_csv(filename, iterator=True)
chunkSize = 1000000
R = []
loop = True
while loop:
try:
data = dat.get_chunk(chunkSize)
data = data.loc[:, 'B': 'C'] # 切片
data = data[data.B == 855] # 条件选择
data['C'] = pd.to_datetime(data['C']) # 转换成时间格式
data = data.set_index(['C']) # 设置索引
data.loc[:, 'D'] = array([1] * len(data)) # 增加一列
data = data.resample('D').sum() # 按天求和
data = data.loc[:, 'D'] # 截取
data.fillna(0) # 填充缺失值
R.append(data)
except StopIteration:
loop = False
print("Iteration is stopped.")
R.to_csv('855_pay.csv') # 保存
```
在这个例子中，`pd.read_csv`的`iterator=True`参数使得可以逐块读取文件。`get_chunk(chunkSize)`方法用于获取指定大小的数据块。对数据进行切片、条件筛选、时间格式转换、设置时间索引、添加新列、按天求和、截取结果列以及填充缺失值等操作，都是处理时间序列数据的常见步骤。
`read2`函数则展示了另一种分块读取和合并数据的方式，使用`pd.concat`将所有数据块连接成一个完整的DataFrame：
```python
def read2(filename):
reader = pd.read_csv(filename, iterator=True)
loop = True
chunkSize = 100000
chunks = []
while loop:
try:
chunk = reader.get_chunk(chunkSize)
chunks.append(chunk)
except StopIteration:
loop = False
print("Iteration is stopped.")
df = pd.concat(chunks, ignore_index=True)
return df
```
`read3save`函数结合了读取、处理和保存的步骤，一次性处理整个文件，适用于小到中等规模的数据集：
```python
def read3save(filename):
dat = pd.read_csv(filename)
data = dat.loc[:,'B':'C'] # 切片
data = data[data.B==855] # 条件选择
# ... 其他处理步骤 ...
```
`loadDataSet`和`getShopData`函数在本例中没有涉及时间序列处理，但它们提供了读取其他类型数据文件的方法，如从TSV文件加载数据并将其转换为矩阵格式，以及读取商店信息文本文件。
时间序列分析在金融、物联网、气象学等领域广泛应用，如股票市场分析、设备维护预测和气候模型。Pandas提供了`resample`方法，可以轻松地对数据进行重采样，如按小时、日、月或年聚合。此外，`fillna`方法用于处理缺失值，可以根据需要填充指定值或使用特定策略（如前向填充、后向填充）。
总结来说，Python的Pandas库为时间序列数据处理提供了强大支持，包括数据读取、切片、筛选、格式转换、时间索引设置、重采样、聚合和缺失值处理等功能，这些功能使得在实际数据分析项目中能高效地处理和分析时间序列数据。
2024-11-24 21:20:21
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判断趋势、短线抄底、波段持股、辅助阴线买入类指标、辅助涨停板后放量长阴类指标、辅助强势追涨类指标、开盘强势板块中选涨停、集合竞价股池中选涨停、盘中分时做T...一个指标统统搞定！专为辅助而生！ 要下载一个月以上的数据
2024-11-24 20:04:41
860KB
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主要内容：本文详细介绍了在MATLAB环境中通过鲸鱼优化算法(WOA)来优化卷积长短期记忆网络（CNN-LSTM）以实现高效的数据分类与预测的方法。项目不仅提供了理论概述和设计思路，还包含了完整代码及合成数据样本。涵盖了从基础知识到模型优化的设计流程。
适合人群：对于深度学习及机器学习感兴趣的研究员和工程师。
使用场景及目标：适用于各种类型数据的分类及预处理，在需要进行复杂数据集处理的情况下能提供更好的预测效果。
其他说明：文中给出了详细的设计指导和具体的执行脚本，方便读者理解和实践。同时，项目允许在特定应用场景下定制和调参，增强了方法的实用性。
2024-11-18 17:13:49
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QT5是一种跨平台的应用程序开发框架，由The Qt Company维护，广泛用于创建图形用户界面（GUI）和其他非GUI应用程序。这个资源包“QT5开发及实例(含源码)”为初学者提供了一个宝贵的学习平台，涵盖了QT5的基础知识、核心概念以及实际应用。
在QT5中，关键知识点包括：
1. **QWidgets模块**：这是QT5的基础，包含了许多用于构建桌面应用程序的基本UI元素，如按钮、文本框、菜单等。通过继承QWidget类，你可以创建自定义的控件。
2. **信号与槽机制**：这是QT5中事件处理的核心，允许对象之间进行通信。当一个对象的某个事件发生时，它会发出一个信号，而其他对象可以通过连接到这个信号来响应。
3. **布局管理**：QT5提供了QLayout类，用于自动调整控件的位置和大小，以适应窗口的变化。这使得用户界面在不同屏幕尺寸上看起来都整洁有序。
4. **模型/视图/控制器（MVC）架构**：这种设计模式在QT5中广泛使用，有助于分离数据（模型）、用户界面（视图）和业务逻辑（控制器），提高代码的可读性和可维护性。
5. **QGraphicsView框架**：用于创建富图形界面，支持复杂的2D图形和动画，如拖放、缩放和旋转。
6. **网络编程**：QT5内置了强大的网络模块，支持HTTP、FTP、TCP/IP等协议，方便进行网络数据传输。
7. **数据库集成**：QT5的SQL模块提供了与多种数据库系统（如SQLite、MySQL、PostgreSQL）交互的能力，可以轻松地进行数据存取操作。
8. **多线程**：QT5支持多线程编程，允许同时执行多个任务，提高应用程序的性能和响应性。
9. **QML（Qt Modeling Language）**：这是一种声明式语言，用于快速创建现代、动态的用户界面。QML与JavaScript结合使用，可以实现更高级别的界面设计。
10. **国际化和本地化**：QT5支持多语言环境，通过QLocale和QTranslator类，开发者可以轻松地使应用程序适应不同地区的语言和文化。
11. **源码示例**：此资源包中的源码实例是学习QT5的宝贵材料。通过阅读和分析这些代码，初学者能够更好地理解QT5的用法和最佳实践。
通过学习QT5，开发者可以构建功能丰富的跨平台应用程序，覆盖Windows、Linux、macOS、Android和iOS等多个操作系统。对于初学者来说，这个资源包提供了从理论到实践的全面学习路径，是掌握QT5开发的绝佳起点。
2024-11-18 12:17:36
31.89MB
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Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，它提供了许多高级功能，包括自动处理HTTP请求、解析HTML文档、管理网络延迟以及——如题目所示——图片抓取。本文将深入探讨Python Scrapy如何实现图片爬取，并通过一个具体的代码实例来展示其工作原理。
我们需要创建一个Scrapy Spider。在Scrapy项目中，Spider是负责抓取网页内容的核心组件。以下是一个名为`ImgSpider`的简单示例：
```python
class ImgSpider(scrapy.Spider):
name = 'img'
start_urls = ['http://www.521609.com/daxuemeinv/']
url = 'http://www.521609.com/daxuemeinv/list8%d.html'
pageNum = 1
def parse(self, response):
li_list = response.xpath('//[@id="content"]/div[2]/div[2]/ul/li')
for li in li_list:
img_src = 'http://www.521609.com' + li.xpath('./a[1]/img/@src').extract_first()
item = ImgproItem()
item['src'] = img_src
yield item
```
在这个Spider中，`parse`方法解析了响应（`response`），提取了每个图片的URL，并将其放入一个`Item`对象中。`Item`是Scrapy中的一个类，用于封装爬取的数据。在这个例子中，我们创建了一个`ImgproItem`，其中包含一个字段`src`，用于存储图片URL。
接着，我们需要配置Scrapy以处理图片。在Scrapy的设置文件（通常是`settings.py`）中，增加`IMAGES_STORE = './imgsLib'`，这告诉Scrapy图片应该保存在当前目录下的`imgsLib`文件夹里。
我们需要创建一个自定义的图片处理管道（Pipeline）。Scrapy的Pipeline机制允许我们在数据从Spider到最终存储或导出的过程中进行预处理。对于图片下载，我们需要继承Scrapy的`ImagesPipeline`类，并重写其中的几个关键方法：
```python
from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
class ImgproPipeline(ImagesPipeline):
def get_media_requests(self, item, info):
yield scrapy.Request(item['src'])
def file_path(self, request, response=None, info=None):
name = request.url.split('/')[-1]
print('正在下载：', name)
return name
def item_completed(self, results, item, info):
return item
```
`get_media_requests`方法负责生成下载图片的请求；`file_path`定义了图片文件在本地存储时的文件名；`item_completed`方法在图片下载完成后被调用，这里我们只是简单地返回`item`，意味着这个`item`的处理已完成，可以交给下一个Pipeline处理。
总结来说，Python Scrapy的图片爬取原理主要涉及以下几个步骤：
1. Spider解析网页并提取图片URL。
2. 将图片URL放入Item对象并提交给Pipeline。
3. 配置Scrapy的图片存储位置。
4. 自定义Pipeline继承`ImagesPipeline`，重写相关方法处理图片下载。
5. 图片下载完成后，保存至指定路径，并更新Item状态。
这个过程使得Scrapy能够高效地抓取和存储网页中的图片，为数据分析、网站备份或其他需要大量图片的应用提供了便利。通过灵活配置和扩展，Scrapy的图片爬取功能可以适应各种复杂的网页结构和需求。
2024-11-06 13:54:52
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1.软件的主要功能：可以将通达信主附图指标源码，一键自动化改写成选股指标，预警指标，可以省去了大量的手动人工改写操作，只需要你写一个选股表达式，就直接可以用程序代码去帮你操作，得到同样的结果。10秒不到就可以帮你快速生成选股公式。
让改写选股器不再求人，只需一点点指标编写语法即可！！一个小白也能上手的神器
2.软件的使用步骤：
A.将复制的源码，粘贴到黑色源码区（点复制粘贴处）即可
B.把写好的选股表达式粘贴到软件如上图的位置
C.最后点击一键改写选股器即可（按照你写的条件表达式，提取生成对应语句）
D.复制源码——（检测指标是否改写正确？）把改好的指标源码，复制到通达信里面即可选股使用。测试一下，看能否通过，以及是否与原指标的选股输出信号是一致的，2个条件都满足说明改好了。（经测试大多数指标源码是可以改写的，目前没有还没有发现不能改写的）。
选股表达式构成：变量名称+英文冒号+表达式语句+英文分号。
源码粘贴处：把指标源码自动粘贴到指定位置，即黑色的源码区。
一键清空：清空的是黑色源码区，和修好的青色源码区，方便改写下个不同源码的指标。
复制源码：是复制改写好的指标源
2024-10-29 00:59:16
2.15MB
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