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RecyclerView 获取条目中EditText的值, 增加条目和删除条目

场景描述: RecyclerView的条目中包含三个EditText,点击增加即新增一个条目, 点击删除删除某一固定位置的条目 实现思路: 每个输入框的内容在点击增加的时候需要保存到各自的List集合中, 再重新刷新UI. 保存数据的方法, 在EditText的addTextWatcher的监听方法里边进行保存 具体适配器的代码如下 public class Adapter extends RecyclerView.Adapter<Adapter.ViewHolder&g 继续阅读

RecyclerView 获取条目中EditText的值, 增加条目和删除条目补充方案

前言,对网上的解决方案的补充 参考:https://blog.csdn.net/qq_33362988/article/details/76269448 业务中我需要大量的使用editText,有近100个要处理,固然每个控件都可以用这种方法处理,这样会形成大量的臃肿代码,也太不软件工程了。下面是我对该方案进行提取形成了一个方法,看起来更加简洁 工具类 public class AdpUtil 继续阅读

android字体图形绘制,android paint api drawText 绘制字体字形

android paint 的里面有很多属性设置的方法,我们来了解一下:Paint paint = new Paint();// 设置字体颜色paint.setColor(Color.RED);// 防锯齿paint.setAntiAlias(true);//设置颜色过滤器,可以在绘制颜色时实现不用颜色的变换效果paint.setColorFilter(ColorFilter);//如果该项设置为true,则图像在动画进行中会滤掉对 继续阅读

Cortext-M3系统:NVIC与中断控制(4)

1、NVIC概述         向量中断控制器,简称NVIC,是Cortex-M3不可分离的一部分,它与CM3内核的逻辑紧密耦合。NVIC的寄存器以存储器映射的方式来访问,除了包含控制寄存器和中断处理的控制逻辑之外,NVIC还包含了MPU、SysTick定时器以及调试控制相关的寄存器。         NVIC共支持1至240个外部中断输入(通常外部中断写作IRQs)。具体的数值由芯片厂商在设 继续阅读

利用Java实现mTLS调用

目录 本文将使用 Java作为客户端 与受 mTLS 保护的服务交互。 为了对我们的 Java 客户端进行 ssl 配置,我们需要先设置一个 SSLContext。这简化了事情,因为 SSLContext 可用于各种 http 客户端。 由于我们有客户端公钥和私钥,我们需要将私钥从 PEM 格式转换为 DER。 ? 继续阅读

Python期末考核做小项目实践

本文将从以下几个方面详细阐述如何利用Python进行期末考核做小项目实践: 一、项目实践前的准备工作 在进行项目实践前,需要进行以下准备工作: 1、首先需要确定项目的目标和功能,并进行功能分解,将复杂的问题分解为一个个简单的问题,确保每个问题都有一个确定的答案。 2、选好合适的开发工具,常用的有Python的集成开发环境(IDE)如PyCharm、Sublime Text、VS Code等。 3、根据项目需求,安装所需要的第三方库。例如,如果需要进行数据分析, 继续阅读

ChatGPT与BimAnt的1小时对话实录【数字孪生】

本文为BimAnt和ChatGPT对数字孪生相关问题的解答,感觉这个AI真的已经“懂”了很多东西,让人恍惚间忘了是在和bot对话。 BimAnt:hello ChatGPT:Hello! How can I help you today? BimAnt:can you speak chinese? ChatGPT:Yes, I can speak Chinese! I am a text- 继续阅读

HTTP 超文本传输协议

1.HTTP(Hypertext Transfer Protocol,超文本传输协议) 是一种用于传输超媒体文档(例如HTML文件,可以包含文本,视频,图片,音乐,地图定位)的应用层协议,是Web的基础。 HTTP是一个客户端-服务器协议,客户端发起请求,服务器返回响应。 HTTP使用TCP作为其传输层协议&# 继续阅读

Python文本聚类分析

本文将会从数据预处理、特征提取、聚类算法选择等多个方面详细介绍Python文本聚类分析的步骤和方法。 一、数据预处理 数据预处理是文本聚类分析的第一步,其目的是对原始文本数据进行去噪、规范化、标准化等处理,以便后续的特征提取和聚类。 常见的文本预处理方法有: 1、去除停用词和标点符号,如“的”、“了”等,可以减小文本的维度,加快计算速度; import jieba import re #去除停用词和标点符号 def clean_text(text): 继续阅读