下列选项中,可以控制RadioButtonl的排列方向的属性是()。 A.android:background B.android:orientations C.android:orientation D.以上说法都不对

时间: 2024-04-23 19:23:34 浏览: 121
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Android-笔试题目.docx

答案是C.android:orientation。RadioButton是一种单选按钮控件,可以用于让用户从多个选项中选择一个选项。在Android中,可以使用RadioGroup和RadioButton来实现单选按钮的功能。RadioGroup是一种容器控件,它包含多个RadioButton,并且只能有一个RadioButton被选中。在RadioGroup中,RadioButton的排列方向可以通过设置android:orientation属性来指定。android:orientation属性的值可以为"horizontal"或"vertical",用于控制RadioButton的水平或垂直排列。因此,选项C是正确的描述。而选项A的android:background属性是用于设置控件的背景颜色或背景图像,不是用于控制排列方向的属性;选项B的android:orientations属性不存在;选项D的描述也是不正确的。
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请修改这一份代码:import random from sklearn import svm from sklearn.metrics import accuracy_score from skimage.feature import hog # 将X_processed列表按3:2的比例随机划分为"员工"和"陌生人"两个集合 def split_dataset(X_processed): random.shuffle(X_processed) split_index = int(len(X_processed) * 3 / 5) employee_set = X_processed[:split_index] stranger_set = X_processed[split_index:] return employee_set, stranger_set # 使用HOG特征提取进行人脸识别训练 def train_face_recognition(employee_set): X = [] = [] for i, face_images in enumerate(employee_set): for face_image in face_images: feature = hog(face_image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False) X.append(feature) y.append(i) # i代表员工的标签 clf = svm.SVC() clf.fit(X, y) return clf # 随机抽取一张图片进行识别 def recognize_random_face(clf, X_processed): random_index = random.randint(0, len(X_processed)-1) random_face_images = X_processed[random_index] random_face_image = random.choice(random_face_images) feature = hog(random_face_image, orientations=8, pixels_per_cell=(10, 10), cells_per_block=(1, 1), visualize=False) prediction = clf.predict([feature]) return prediction[0] == random_index # 示例用法 X_processed = [...] # X_processed列表的具体内容 employee_set, stranger_set = split_dataset(X_processed) clf = train_face_recognition(employee_set) result = recognize_random_face(clf, X_processed) print("识别结果:", result),增加如下功能:如果测试时认为图片不属于员工集中的任何一个员工,prediction应该等于0;“陌生人”集合也应当拥有标签,“陌生人”的标签都是0,代表非员工

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