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RSS订阅原创 Flutter基础（）
子组件之间有等间距，但第一个和最后一个子组件与容器边缘的间距是其他间距的一半。：子组件之间有等间距，但第一个和最后一个子组件分别对齐到容器的起始和结束位置。放置在应用栏左侧的控件，通常是一个图标按钮，用于导航或打开菜单。放置在应用栏右侧的一组控件，通常是图标按钮，用于展示常用操作。title: const Text('搜索') //标题。：子组件之间和子组件与容器边缘的间距都相等。：子组件在主轴方向上对齐到起始位置。：子组件在主轴方向上对齐到结束位置。Text('标题')Text('内容')
2025-05-11 23:35:08
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原创 安卓基础（悬浮窗分级菜单和弹窗）
/ 加载自定义布局// 绑定自定义布局中的组件// 关闭弹窗});容器场景：当需要在一个弹窗中同时包含输入框、按钮、标题等多个组件时，容器可以将这些元素组织成一个整体。优势：模块化的布局更易扩展和维护，例如后续新增一个按钮只需添加到容器中// 创建容器并添加多个子视图title.setText("用户信息");submitBtn.setText("提交");设置监听// 创建容器并添加多个子视图。
2025-05-03 23:45:43
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原创 安卓基础（MediaProjection）
，这个摄像头会持续拍摄屏幕内容，并将画面传递给处理单元（例如保存为图片或视频）。想象你有一台手机，现在要把它屏幕上的内容。就相当于在这台手机内部。
2025-05-03 16:53:16
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原创 安卓基础（悬浮窗）
event.getAction() //当前事件行动。（实例）窗口管理.添加视图（加载xml布局，参数）悬浮窗有两个按钮，一个是全截图，另一个是无障碍点击。窗口管理.布局参数 参数 = 窗口管理.布局参数。加载xml布局.设置触碰监听。
2025-05-03 16:16:24
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原创 安卓基础（悬浮窗和摄像）
的作用就是 的作用是直接把用户带到 ，而不是让用户在系统设置中手动寻找。从A页面使用startActivityForResult（）跳转到B页面，B页面点击返回时将新写入的值传回到A页面。
2025-05-03 15:48:55
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原创 安卓基础（get和set）
在 Java 中，getset 方法是面向对象编程中 的核心实现，用于安全地访问和修改类的私有字段（private成员变量）。它们的核心作用是 。getset。
2025-04-28 15:37:16
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原创 安卓基础（HashMap和ArrayList）
在 Java 中，用于创建一个动态数组对象。ArrayList属于 Java 集合框架（Java Collections Framework），支持动态调整大小，比传统数组更灵活。。
2025-04-28 14:35:12
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原创 安卓基础（适配器和RecyclerView ）
就像动物园管理员根据动物种类，选择不同的展示牌和饲养方式 🦁→🌿。下次滑动列表时，记得对手机说：“机器人又在回收盒子啦！在代码中，这个方法告诉 RecyclerView 。RecyclerView 会懵圈：。就是快递员对着包裹山大喊：。 → 判断是狮子还是鹿。 → 用不同布局文件。 → 设置名字和图标。
2025-04-27 15:40:41
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原创 最新项目笔记
createAndClickTempView 创建一个临时视图并在该位置模拟点击 里面包含（performAccessibilityClick）startOverlayService 开始启动悬浮窗服务 包含（startForegroundService startService）createControlButton 创建控制按钮 能切换穿透模式 包含（toggleMode）isAccessibilityServiceEnabled 检查无障碍服务是否已启用。onDestroy 悬浮窗消亡。
2025-04-22 15:28:25
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原创 安卓基础（生命周期）
onCreateonStartonResumeonPauseonResumeonStoponDestroy在安卓生命周期中，“Resume” 的意思是 “恢复”。当一个 Activity 从暂停状态（比如用户切换到其他应用后又切回该 Activity）重新回到前台并获得焦点，可与用户进行交互时，就会调用onResume方法，意味着 Activity 恢复到可正常运行的状态。
2025-04-16 12:10:14
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原创 Javascript基础
id用于唯一标识元素，便于 CSS 样式设置和 JavaScript 操作；name主要用于表单元素，在表单提交时标识数据；value则用于表示表单元素的当前值。
2025-04-13 22:55:12
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原创 深度学习（对抗）
之间的概率值，越接近 1 表示判别器认为输入的图像是真实图像的可能性越大，越接近 0 则表示认为是假图像的可能性越大。生成器通过一系列的神经网络层（在你的代码里是全连接层）对随机噪声进行变换，尝试学习到真实图像数据的分布。把真实图像损失和假图像损失取平均值作为判别器的总损失。判别器接收真实图像和生成器生成的假图像作为输入，然后判断输入的图像是真实的还是假的。分别表示判别器对真实图像和假图像的判断结果。每个元素代表判别器认为对应真实图像是真实图像的概率。使用二元交叉熵损失函数计算判别器对假图像的损失。
2025-04-13 20:36:05
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原创 深度学习（第一集）
y.backward()先这样才能运行有一个 x1.grad。x1.grad就是该点的一个导数。dim=1就是找到该行最大的。
2025-04-13 18:25:09
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空空如也
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