Android 加载RecyclerView的第一个item不卡加载第二个item卡

时间: 2023-05-16 20:05:43 浏览: 61
这个问题可能是由于 RecyclerView 的布局管理器导致的。你可以尝试使用 LinearLayoutManager 或 GridLayoutManager 来解决这个问题。此外,你还可以尝试使用 RecyclerView 的 setHasFixedSize 方法来优化性能。
相关问题

android recyclerview item 覆盖上一个item部分

如果您想要在RecyclerView中的一个item上覆盖另一个item的部分,您可以使用ItemDecoration。您可以创建一个类来扩展RecyclerView.ItemDecoration,并覆盖onDraw()方法。在onDraw()方法中,您可以通过调用Canvas的drawRect()方法来绘制形状,例如矩形或圆形,以覆盖其他item的部分。您可以使用getItemOffsets()方法来调整item的位置和大小,以使其与覆盖形状对齐。 以下是一个简单的示例,演示如何使用ItemDecoration在RecyclerView中绘制一个矩形,以覆盖上一个item的一部分: ```java public class MyItemDecoration extends RecyclerView.ItemDecoration { private final Paint mPaint = new Paint(); private final Rect mRect = new Rect(); public MyItemDecoration() { mPaint.setColor(Color.RED); mPaint.setStyle(Paint.Style.FILL); } @Override public void onDraw(Canvas canvas, RecyclerView parent, RecyclerView.State state) { int childCount = parent.getChildCount(); for (int i = 0; i < childCount; i++) { View child = parent.getChildAt(i); int left = child.getLeft(); int top = child.getTop(); int right = child.getRight(); int bottom = child.getBottom(); mRect.set(left, top, right, bottom / 2); // 只覆盖上半部分 canvas.drawRect(mRect, mPaint); } } @Override public void getItemOffsets(Rect outRect, View view, RecyclerView parent, RecyclerView.State state) { outRect.set(0, 0, 0, 0); // 不改变item的大小 } } ``` 然后,您可以将此ItemDecoration添加到RecyclerView中: ```java MyItemDecoration itemDecoration = new MyItemDecoration(); recyclerView.addItemDecoration(itemDecoration); ``` 这样,RecyclerView中的每个item的上半部分都会被一个红色的矩形覆盖。

android RecyclerView实现屏幕外的item不刷新

RecyclerView 是通过 ViewHolder 复用机制来提高列表性能的,因此在屏幕外的 item 不会直接刷新。如果你需要在屏幕外的 item 发生改变时也进行刷新,可以通过以下方法: 1. 调用 RecyclerView 的 `setItemViewCacheSize()` 方法,将其设置为 0。这样会导致 RecyclerView 不会缓存任何 item,每次 item 滚动进入屏幕时都会重新创建 ViewHolder,从而达到刷新的效果。 2. 在你的数据源发生改变时,调用 RecyclerView 的 `notifyItemChanged()` 方法,手动刷新指定位置的 item。这样可以避免无效的刷新操作,提高性能。 需要注意的是,如果你需要频繁地刷新屏幕外的 item,可能会影响 RecyclerView 的性能。因此,建议在实际使用中根据具体情况进行选择。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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