android中关于SlidingDrawer类的解析

本文深入探讨了Android Sliding Drawer组件的使用方法,包括其基本概念、如何在XML布局中配置,以及如何实现垂直和水平状态。重点介绍了组件的工作原理、属性设置以及常见用法。
android.widget.SlidingDrawer

public class

SlidingDrawer(滑动抽屉)

extends ViewGroup
java.lang.Object
   ↳android.view.View
   ↳android.view.ViewGroup
   ↳android.widget.SlidingDrawer

Class Overview

SlidingDrawer hides content out of the screen and allows the user to drag a handle to bring the content on screen.

SlidingDrawer包含屏幕之外的内容,并且允许用户通过拖拉手柄把这些内容带到屏幕上面。

SlidingDrawer can be used vertically or horizontally.

SlidingDrawer可以设置为垂直或者水平状态。

A special widget composed of two children views: the handle, that the users drags, and the content, attached to the handle and dragged with it.

这个特殊的组件由两个子视图组成:用户用来拖拉的手柄及与手柄连接到一起并通过手柄拖拉出来的内容。

SlidingDrawer should be used as an overlay inside layouts.

SlidingDrawer应该用来做为内部布局的覆盖。

This means SlidingDrawer should only be used inside of a FrameLayout or a RelativeLayout for instance.

这意味着SlidingDrawer应该成为一个FrameLayout或者RelativeLayout的内部的一个实例。

The size of the SlidingDrawer defines how much space the content will occupy once slid out so SlidingDrawer should usually use match_parent for both its dimensions.

这个SlidingDrawer的尺寸决定了它包含的内容一旦滑出来占用了多少空间,因此SlidingDrawer应该通常把它的尺寸都设置为match_parent。

Inside an XML layout, SlidingDrawer must define the id of the handle and of the content:

在一个xml文件中,SlidingDrawer类必须定义手柄的id及内容的id,如下所示:

 <SlidingDrawer
     android:id="@+id/drawer"
     android:layout_width="match_parent"
     android:layout_height="match_parent"

     android:handle="@+id/handle"
     android:content="@+id/content">

     <ImageView
         android:id="@id/handle"
         android:layout_width="88dip"
         android:layout_height="44dip" />

     <GridView
         android:id="@id/content"
         android:layout_width="match_parent"
         android:layout_height="match_parent" />

 </SlidingDrawer>
 

Summary

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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