TextView控件

简介:

下面我们将比较一下Android中的TextView和C#Winform中TextBox的不同。

当我们要获取一个文本框控件时。

C#:TextBox1                                   //直接输入控件的名称即可

Android:TextView tv = (TextView) this.findViewById(R.id.tv);  // 获取文本框控件对象,有点像Html中getElementByID方法

 

得到一个文本框中的值

C#:TextBox1.Text        

Android:String str1 = String.valueOf(tv.getText());  

//tv.getText()得到一个字符数组

//String.valueOf()将字符串数组转化为String


作者:kissazi2 
出处:http://www.cnblogs.com/kissazi2/ 
本文版权归作者所有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。

转载:http://www.cnblogs.com/kissazi2/archive/2012/07/04/2575705.html

目录
相关文章
关于如何选择正确的U-boot版本
关于如何选择正确的U-boot版本
451 0
|
SQL 运维 监控
高并发接口超时时间过长,导致服务雪崩
高频访问接口超时时间过长,导致服务雪崩
780 0
高并发接口超时时间过长,导致服务雪崩
|
应用服务中间件 Apache
Apache Zookeeper 下载和安装
Apache ZooKeeper 是一个开发和维护开源服务器的项目,它支持高度可靠的分布式协调。 下载地址 北京理工大学 开源软件镜像服务 https://mirror.bit.edu.cn/web/ 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ 北京外国语大学开源软件镜像站 | BFSU Open Source Mirror https://mirrors.bfsu.edu.cn/ zookeeper-3.4.14 下载地址 https://mirrors.bfsu.edu.cn
1783 0
Apache Zookeeper 下载和安装
|
安全 Java Spring
Spring Boot 过滤器(Filter)详解
本文详解Spring Boot中过滤器的原理与实践,涵盖Filter接口、执行流程、@Component与FilterRegistrationBean两种实现方式、执行顺序控制及典型应用场景如日志记录、权限验证。对比拦截器,突出其在Servlet容器层的通用性与灵活性,助力构建高效稳定的Web应用。
618 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能技能:未来职场竞争力的核心密码
当机器能理解语言并生成内容,人工智能技能已成为职场必备“新基础能力”。它从技术硬实力扩展为包含技术理解力、人机协作力与伦理判断力的复合能力。未来职场竞争力将取决于人与AI协同创新的深度。通过模块化学习和场景化实践获取这些技能,不同职业阶段需聚焦相应能力发展。掌握AI技能不仅是适应变革,更是拓展职业生命的宽度与深度,开启创造与创新的新篇章。
|
6月前
|
存储 编解码 算法
《从像素到身份:Flutter如何打通社交应用人脸识别的技术闭环》
人脸识别登录是安全便捷的新型登录方式,在Flutter框架下实现需调用原生相机与算法库。其技术原理涵盖人脸检测、图像预处理、特征提取及识别匹配等环节。通过camera库获取人脸图像,借助OpenCV或Dlib等算法库完成识别。为优化体验,需关注性能(如图像压缩、缓存)、交互设计(操作指引、实时反馈)及安全性(数据加密、权限管理)。这一过程挑战与机遇并存,为用户带来全新登录体验。
139 10
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
快来零门槛、即刻拥有 DeepSeek-R1 满血版
随着人工智能技术的发展,DeepSeek作为一款新兴推理模型,凭借强大的技术实力和广泛的应用场景崭露头角。本文基于阿里云提供的零门槛解决方案,评测DeepSeek的部署与使用。该方案支持多模态任务,涵盖文本生成、代码补全等,融合NLP、IR和ML技术,提供快速实现AI应用的便利。用户无需编码,最快5分钟、最低0元即可部署DeepSeek模型。阿里云还提供100万免费Token,适合预算有限的个人或小型团队试用。通过Chatbox客户端配置API,用户可轻松体验智能交互功能,如数学提问和代码书写等。
46030 7
|
存储 监控 数据安全/隐私保护
GlusterFS存储卷创建
GlusterFS存储卷创建
248 7
|
自然语言处理 索引
RAG入门:理解检索增强生成模型的基本原理
【10月更文挑战第21天】作为一名长期从事自然语言处理(NLP)研究的技术人员,我一直在关注各种新兴技术的发展趋势。其中,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)模型引起了我的特别兴趣。RAG技术结合了检索系统和生成模型的优点,旨在解决传统生成模型在处理长文本理解和生成时所面临的挑战。本文将从个人的角度出发,介绍RAG的基本概念、工作原理及其相对于传统生成模型的优势,并探讨一些基本的实现方法。
808 1
|
存储 传感器 物联网