在Android开发中，构建多级树状菜单是一个常见的需求，特别是在设计导航系统或者展示层级结构数据时。"Android多级菜单"通常涉及到ListView、ExpandableListView或者RecyclerView等控件的使用，来实现可展开和折叠的菜单效果。下面将详细探讨这一主题。 一、ListView与多级菜单 ListView是Android系统提供的一个基础组件，用于显示一组长列表项。在实现多级菜单时，我们通常会用到Adapter来填充数据，并通过自定义ViewGroup和ViewHolder来处理每一级菜单的展开和折叠。例如，我们可以创建一个自定义的ListView Adapter，其中包含一个用于显示一级菜单的TextView和一个用于展开二级菜单的ImageView。点击ImageView时，二级菜单的可见性会发生变化。 二、ExpandableListView ExpandableListView是ListView的一个扩展，特别适合用来实现多级菜单，因为它自带了展开和折叠的功能。每个父节点（Group）可以有多个子节点（Child）。我们可以通过设置ExpandableListAdapter，为每个组和子项提供数据。同时，我们可以监听ExpandableListView的OnGroupClickListener和OnChildClickListener，来处理用户点击事件，控制菜单的展开和折叠。 三、RecyclerView与多级菜单 随着Android版本的更新，RecyclerView逐渐取代了ListView，因为它提供了更好的性能和更灵活的布局管理器。在RecyclerView中实现多级菜单，我们需要自定义一个递归的ViewHolder，用于显示任意深度的子菜单。同时，可以使用NestedScrollView或Nested RecyclerView来处理嵌套滚动，以保持良好的用户体验。 四、数据结构与适配器 为了存储多级菜单的数据，我们可以使用树形数据结构，如TreeNode类，每个节点包含自身的数据以及子节点列表。在适配器中，我们需要遍历这个树结构，生成对应的视图层次。对于ExpandableListView，可以使用BaseExpandableListAdapter；对于RecyclerView，可以自定义一个继承自RecyclerView.Adapter的类。 五、点击事件处理 在处理点击事件时，我们需要在适配器的onBindViewHolder方法中，设置监听器，当用户点击某个菜单项时，根据其层级和状态进行相应的操作，如展开或折叠子菜单，或者跳转到相应的页面。 六、动画效果 为了提升用户体验，我们还可以添加动画效果，如展开和折叠时的平滑过渡，这可以通过ViewPropertyAnimator或者自定义动画实现。 七、优化与性能 在处理大量数据时，要关注内存占用和性能问题。可以采用延迟加载（Lazy Loading）策略，只在需要时加载子菜单，避免一次性加载所有数据导致的卡顿。 "Android多级菜单"涉及到了Android UI组件的使用、数据结构的设计、适配器的实现以及事件处理等多个方面。通过合理利用ListView、ExpandableListView或RecyclerView，结合适当的优化策略，我们可以创建出高效、易用的多级菜单。在实际项目中，开发者可以根据需求选择最适合的方案。

在本文中，我们将深入探讨如何使用GD32F103微控制器（MCU）通过模拟SPI（Serial Peripheral Interface）来驱动OLED（有机发光二极管）显示器，实现显示图片、字母、汉字以及多级菜单等功能。这个工程已经经过实际测试，并且可以直接下载和修改引脚配置使用。 GD32F103是意法半导体（STMicroelectronics）推出的通用型高性能Arm Cortex-M3微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统。它拥有丰富的外设接口，包括SPI，这使得它可以方便地与多种外部设备进行通信。 OLED显示屏是一种自发光技术，相比LCD，具有更高的对比度、更快的响应速度和更宽的视角。在GD32F103上驱动OLED，通常需要通过模拟SPI接口，因为GD32F103本身并不直接支持硬件SPI。模拟SPI是指使用GPIO引脚模拟SPI协议的时序，以实现与SPI设备的通信。 1. **模拟SPI配置**： - 选择3个GPIO引脚：SCK（时钟）、MISO（主输入/从输出）、MOSI（主输出/从输入），以及一个额外的CS（片选）引脚用于控制OLED。 - 使用定时器生成SPI时钟信号，通过编程控制GPIO状态来模拟SPI的数据传输。 - 在代码中设置适当的延时，确保数据传输的正确性。 2. **OLED驱动芯片**： - OLED显示屏通常由SSD1306或SH1106等驱动芯片控制，这些芯片接受SPI或I2C命令来显示内容。 - 驱动芯片初始化包括设置分辨率、时序、电压等参数。 3. **显示内容**： - 图片：将图片转换为适合OLED显示的像素数据，通过发送一系列命令和数据来显示。 - 字母和汉字：OLED显示字符通常需要字符库支持，GD32F103需包含ASCII字符集或GB2312等汉字编码的字模。 - 多级菜单：通过发送命令改变光标位置，显示不同级别的菜单项。 4. **局部更新**： - OLED显示屏支持部分区域更新，仅刷新有变化的部分可以降低功耗。 - 更新局部内容需要知道具体显示区域的坐标，并向OLED发送相应的地址和数据。 5. **工程实现**： - 提供的工程文件包含了实现上述功能的C代码，可能包括SPI模拟函数、OLED驱动函数、显示函数等。 - 用户下载后，根据自己的GD32F103开发板引脚配置进行修改，即可直接运行。 通过GD32F103的模拟SPI驱动OLED显示是一个涉及到硬件接口、通信协议、显示控制等多个领域的综合应用。这个工程实例为开发者提供了一个实用的参考，有助于快速搭建基于GD32F103的OLED显示系统，实现丰富的显示效果。

液晶显示多级菜单 加入标志位 主要C语言

针对小型多级固体运载火箭，设计了合理的飞行轨迹，并综合分析弹道设计、轨道设计和总体特性相互作用，建立了总体/弹道/轨道一体化优化设计数学模型。应用自适应模拟退火法、虎克直接搜索法、多岛遗传算法、逐次近似法和有向启发式搜索法，针对300 km LEO轨道进行了多级固体运载火箭总体/弹道/轨道一体化优化，并比较了5种算法优化结果。计算表明：所建立的一体化优化设计模型是合理的；总体参数优化结合轨迹优化最大程度地挖掘了运载火箭整体设计性能，并且优化设计效果明显，优化所得变轨消耗推进剂质量比原方案减轻了12％。该模

为了设计最优的级间耦合变压器以最大化多级放大器的增益，提出了一种N：1片上变压器的版图设计方法，建立了基于物理的变压器集约等效电路模型。对于5 GHz下工作的变压器耦合两级放大器，利用该设计方法找到了最优的变压器结构参数。将三维全波电磁场仿真软件HFSS对该结构模拟所得的参数模块与应用物理模型建立的变压器等效电路分别代入两级放大器进行电路模拟，两者模拟结果相互符合。

layering-cache 简介 layering-cache是一个支持分布式环境的多级缓存框架，使用方式和spring-cache类似。使用Caffeine作为一级本地缓存，使用redis作为二级集中式缓存。一级缓存和二级缓存的数据一致性是通过推和拉两种模式相结合的方式来实现的。推主要是基于redis的pub/sub机制，拉主要是基于消息队列和记录消费消息的偏移量来实现的。 支持 支持缓存命中率的监控统计，统计数据上报支持自定义扩展 内置dashboard，支持对缓存的管理和缓存命中率的查看 支持缓存过期时间在注解上直接配置 支持缓存的自动刷新（当缓存命中并发现二级缓存将要过期时，会开启一个异步线程刷新缓存） 缓存Key支持SpEL表达式 Redis支持Kryo、FastJson、Jackson、Jdk和Protostuff序列化，默认使用Protostuff序列化，并支持自定义的序列

纯原生Javascript实现的移动端多级选择器插件，可通过配置实现多级联动。压缩后JS文件只有3.96KB。

为解决在产品导购中人们无法合理地对多特征对象进行定量化优度评价的问题,采用多级优度评价方法对对象进行优劣评价.多级优度评价方法在原可拓优度评价方法的基础上,进一步明确了衡量指标中社会指标、经济指标、技术指标等三大指标的界定以及它们之间的关系,同时给定了各个评价指标之间的层次关系以及不同层次衡量指标的权系数的设定原则,完善了多级优度评价的体系结构.以手机产品导购为例对多级优度评价方法进行了案例研究.研究结果表明:多级优度评价方法能够帮助用户合理地根据自身需求对多特征的对象进行定量化优度评价,使得产品导购行业具有了比较完善的、合理的优度评价体系,提高了产品导购的效率和科学性.

针对现有多级胶带调速系统采用二维模糊控制算法存在调节速度与期望速度误差较大的问题,建立了自适应神经模糊推理系统模型,设计了一种基于自适应神经模糊推理系统模型的多级胶带调速系统。该调速系统以第1条胶带的瞬时流量和实时速度为输入量,以变频器的调节频率为输出量实现调速。Matlab仿真结果表明,引入自适应神经模糊推理系统模型的多级胶带调速系统的速度误差可控制在2%以下,运量与带速匹配率得到了优化,对现今煤矿企业的节能减排具有一定的应用价值。

为了提高语音情感识别系统的识别准确率，在传统支持向量机（SVM）方法的基础上，提出了一种基于主成分分析法（PCA）的多级SVM情感分类算法。首先将容易区分的情感分开，针对混淆度大且不能再利用多级分类策略直接进行区分的情感，采用PCA进行特征降维，然后逐级地判断出输入语音所属的情感类型。与传统基于SVM分类算法的语音情感识别相比，本方法可将七种情感的平均识别率提高5.05%，并且特征维度可降低58.3%，从而证明了所提出方法的正确性与有效性。