В обычном приложении для Android я могу использовать навигационный ящик для навигации между представлениями верхнего уровня (разделами приложения). Что следует использовать в телевизионных приложениях? Я вижу только возможность для двухуровневой организации контента Категории -> Фильмы Но в нашем приложении у нас есть несколько разделов (Прямые каналы, Фильмы по запросу, Записанные шоу и т. д.) с категориями в большинстве из них. Возможно ли использовать стандартный android.support.v17.leanback.app.BrowseFragment и android.support.v17.leanback.app.DetailsFragment?
Как реализовать более двухуровневую навигацию в com.android.support:leanback-v17
02.10.2014
Ответы:
1
Короче: нет. BrowseFragment и DetailsFragment предназначены для того, чтобы разработчики могли быстро и легко перенести свой контент на телевизоры. Они принуждают вас к этой конкретной структуре, которая довольно проста для понимания и навигации.
Если вы готовы пойти на все ради индивидуального опыта, вам нужно будет создать свою версию BrowseFragment, используя HeadersFragment и RowsFragment. Это оказалось досадной головной болью, но мне удалось сделать это для приложения моей компании. Если вам интересно, я напишу пост/статью об этом.
ИЗМЕНИТЬ
Вот статья! Это часть большой коллекции под названием Building for Android TV, если вы хотите взглянуть .
03.10.2014
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..
If you're interested, I will write a post/article on this.Да, было бы интересно. И спасибо за HeadersFragment, RowsFragment 06.10.2014