当TextView里写数字去除默认间距

最近开发的时候遇见一个很郁闷的问题 当TexView中设置数字的时候数据和上下的TextView默认有个间距,检查后发现根本没有设置过间距的参数 后来发现网上也有人问这个问题

有人说给TextView加上

 android:includeFontPadding="false"

就可以 但试过似乎还没有达到我想要的效果

最后又加了行间距的参数解决了 O(∩_∩)O哈哈~

    android:lineSpacingMultiplier="0.9"

学习到了 感觉这个和ImageView有的时候会出默认的白边的问题一样奇葩 ~

下面加上对比图 一下就能看出效果了

第一个是什么没有设置间距和距离的TextView明显感觉数字上下的距离很大,

第二个是只有数据设置行间距lineSpancingMultiplier="0.9"的

第三个是数字和下面的单位都设置过间距的

第四个是数字设置过includeFontPadding="false"的

第五个是数字和单位都设置过includeFontPadding="false"的

第六个是两个TextView lineSpancingMultiplier="0.9"和includeFontPadding="false"都设置过的

第六个的效果对于我来说是最理想的

				
时间: 2024-08-08 18:27:20

当TextView里写数字去除默认间距的相关文章

Android TextView里直接显示图片的三种方法

方法一:重写TextView的onDraw方法,也挺直观就是不太好控制显示完图片后再显示字体所占空间的位置关系.一般如果字体是在图片上重叠的推荐这样写.时间关系,这个不付源码了. 方法二:利用TextView支持部分Html的特性,直接用api赋图片.代码如下: //第一种方法在TextView中显示图片 String html = "<img src='" + R.drawable.circle + "'/>"; ImageGetter imgGett

C++使用matlab卷积神经网络库MatConvNet来进行手写数字识别

环境:WIN10(64 bit)+VS2010(64 bit)+Matlab2015b(64 bit) 关于MatConvNet的介绍参考:http://www.vlfeat.org/matconvnet/ Github下载地址为:https://github.com/vlfeat/matconvnet/ 我们的目的是将MatConvNet自带的手写数字识别DEMO移植到一个简单的WIN32 DEMO中使用,主要过程有以下几个步骤: (1)配置MatConvNet,然后将手写数字识别DEMO编译

简单HOG+SVM mnist手写数字分类

使用工具 :VS2013 + OpenCV 3.1 数据集:minst 训练数据:60000张 测试数据:10000张 输出模型:HOG_SVM_DATA.xml 数据准备 train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images (9912422 bytes) train-labels-idx1-ubyte.gz:  training set labels (28881 bytes) t10k-images-idx3-ubyte.gz:   test s

SVM 手写数字识别

初次是根据“支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)”对SVM有了简单的了解.总的来说其主要的思想可以概括为以下两点(也是别人的总结) 1.SVM是对二分类问题在线性可分的情况下提出的,当样本线性不可分时,它通过非线性的映射算法,将在低维空间线性不可分的样本映射到高维的特征空间使其线性可分,从而使得对非线性可分样本进行线性分类. 2.SVM是建立在统计学习理论的 VC理论和结构风险最小化原理基础上的,在保证样本分类精度的前提下,建立最优的分割超平面,使得学习器有较好的全局性和推广性. 第一个能

第三节,TensorFlow 使用CNN实现手写数字识别

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,着一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]

Tensorflow实战 手写数字识别(Tensorboard可视化)

一.前言 为了更好的理解Neural Network,本文使用Tensorflow实现一个最简单的神经网络,然后使用MNIST数据集进行测试.同时使用Tensorboard对训练过程进行可视化,算是打响学习Tensorflow的第一枪啦. 看本文之前,希望你已经具备机器学习和深度学习基础. 机器学习基础可以看我的系列博文: https://cuijiahua.com/blog/ml/ 深度学习基础可以看吴恩达老师的公开课: http://mooc.study.163.com/smartSpec/

手写数字识别——利用keras高层API快速搭建并优化网络模型

在<手写数字识别——手动搭建全连接层>一文中,我们通过机器学习的基本公式构建出了一个网络模型,其实现过程毫无疑问是过于复杂了——不得不考虑诸如数据类型匹配.梯度计算.准确度的统计等问题,但是这样的实践对机器学习的理解是大有裨益的.在大多数情况下,我们还是希望能多简单就多简单地去搭建网络模型,这同时也算对得起TensorFlow这个强大的工具了.本节,还是以手写数据集MNIST为例,利用TensorFlow2.0的keras高层API重现之前的网络. 一.数据的导入与预处理 关于这个过程,与上节

【转】机器学习教程 十四-利用tensorflow做手写数字识别

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量

用BP人工神经网络识别手写数字

http://wenku.baidu.com/link?url=HQ-5tZCXBQ3uwPZQECHkMCtursKIpglboBHq416N-q2WZupkNNH3Gv4vtEHyPULezDb50ZcKor41PEikwv5TfTqwrsQ4-9wmH06L7bYD04u 用BP人工神经网络识别手写数字 yzw20091201上传于2013-01-31|暂无评价|356人阅读|13次下载|暂无简介|举报文档 在手机打开 赖勇浩( http://laiyonghao.com ) 这是我读工