身高体重腰围 滑动刻度尺

刻度尺效果虽然看起来很美,我个人认为很不实用,即使再不实用,也有用的,鉴于群里成员对我的苦苦哀求,我就分享一个他用不到的,横屏滑动刻度尺,因为他需要竖屏的,哈哈…… 最近群里的开发人员咨询怎样实现刻度尺的滑动效果去选择身高体重等信息.我倒是做过这种效果,貌似群里要的那个开发者要竖着的刻度尺,那我就先分享个横着的刻度尺滑动选择效果.哈哈……我就是这么贱,贱贱的才惹人爱嘛!好了,不逗了,先给个横着的效果,自己试着去改编或者修改一下,看看通过自己的能力能不能做出竖着的效果来,过两天我再把竖着的那个滑动

[女装纸样] <无私奉献>:看数据知道人的体型--看身高体重知道人体数据---个人绝技不断更新   [复制链接]     weixing 电梯直达 1楼 发表于 2009-9-15 11:22:37 | 只看该作者 |百度 谷歌 雅虎 搜狗 |搜搜 有道 360 奇虎  百度  谷歌  雅虎  搜狗  搜搜  有道  360  奇虎 本帖最后由 weixing 于 2009-9-26 11:00 编辑 今天把我的经验总结无私奉献现给大家,尤其对搞定做服装的很有好处,目的是互相交流学习,这个技术

写了一个在移动端使用的可滑动刻度尺,曾经在原生App中看到过,做得很精细,现在用web页面实现的: 实现效果如下:(源码见文章的最后) 封装成直接可用的MeasureRuler.js 调用方法: //初始化尺子 var measureRuler =new MeasureRuler({ wrapperId:"rulerWrapper", //容器ID,页面中写一个DIV就行 (必须) max:2000, //刻度尺最大的刻度 (非必须,默认为2000) minUnit:1, //刻度尺最

1.判断身高,体重是否标准 Console.WriteLine("请输入您的身高:"); int sg = Convert.ToInt32(Console.ReadLine()); Console.WriteLine("请输入您的体重:"); int tz = Convert.ToInt32(Console.ReadLine()); Console.WriteLine("请输入您的性别:"); string xb = Console.ReadLi

public class d { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO 自动生成的方法存根 int weight=130,height=175; boolean sex=true; if(sex=true) { int bz=height-100; if(bz-height<-3) { System.out.println("体重偏瘦"); } else if(bz-height

http://riskscore.diabetes.org.uk/start 参数: 身高 体重 腰围 Hi Toby. Your results show that you have a 1 in 10 chance of developing Type 2 diabetes in the next 10 years. You can't change your genes - but if your score is related to lifestyle, a few small cha

免费安卓demo源码,例子大全文件详细列表 本列表源码永久免费下载地址:http://www.jiandaima.com/blog/android-demo 卷 yunpan 的文件夹 PATH 列表 卷序列号为 0000-73EC E:. │ jiandaima.com文件列表生成.bat │ 例子大全说明.txt │ 本例子永久更新地址~.url │ 目录列表2016.03.10更新.txt │ ├─前台界面 │ ├─3D标签云卡片热门 │ │ Android TagCloudView云标签

让用户直接输入身高体重,这种体验真是太糟糕啦.我们不妨让用户启动手指滑动标尺来确定他的身高体重,这样不是更有趣么? package com.lw.widget; import android.content.Context; import android.content.res.TypedArray; import android.graphics.Canvas; import android.graphics.Color; import android.graphics.Paint; impo

现如今提及人工智能,大家期待的一定是某种可以"学习"的方法,这种方法使用数学模型从数据中获取模式的某种表示.在众多"学习"方法中,获得最多关注,承载最多期望的非"神经网络"莫属.既然我们将这种数学方法称作神经网络,那么他必然和广泛存在于生物体内的神经网络存在某种联系.让我们考察一个典型的神经连接. 每个神经元(细胞)都向外伸出许多分支,其中用来接收输入的分支称作树突(dendrities),用来输出信号的分支称作轴突(axon),轴突连接到树突上