DiliderGridView

package com.lidd.view;

import android.content.Context;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.drawable.Drawable;
import android.util.AttributeSet;
import android.view.View;
import android.widget.GridView;

public class DividerGridView extends GridView {

    private int columnNum;
    private int childNum;

    private Drawable leftDividerDrawable;
    private Drawable bottomDividerDrawable;

    public DividerGridView(Context context, AttributeSet attrs, int defStyleAttr) {
        super(context, attrs, defStyleAttr);
    }

    public DividerGridView(Context context, AttributeSet attrs) {
        super(context, attrs);
    }

    public DividerGridView(Context context) {
        super(context);
    }



    public void setLeftDividerDrawable(Drawable leftDividerDrawable) {
        this.leftDividerDrawable = leftDividerDrawable;
    }



    public void setBottomDividerDrawable(Drawable bottomDividerDrawable) {
        this.bottomDividerDrawable = bottomDividerDrawable;
    }

    private void drawLeft(Canvas canvas,View itemView){

        int top = itemView.getTop();
        int bottom = itemView.getBottom();
        int right = itemView.getRight();
        int left = right - leftDividerDrawable.getIntrinsicWidth();

        leftDividerDrawable.setBounds(left, top, right, bottom);
        leftDividerDrawable.draw(canvas);

    }

    private void drawBottom(Canvas canvas,View itemView){

        int left = itemView.getLeft();
        int  right = itemView.getRight();
        int bottom = itemView.getBottom();
        int top = bottom - bottomDividerDrawable.getIntrinsicHeight();
        bottomDividerDrawable.setBounds(left, top, right, bottom);
        bottomDividerDrawable.draw(canvas);

    }

    private boolean isLastRight(int pos,int spanClounm){

        return (pos+1) % spanClounm == 0;

    }

    private int getColunmNum(int num,int spanClounm){


        return num / spanClounm + (((num % spanClounm) > 0)? 1:0);

    }

    private boolean isLastBottom(int pos,int allNums,int spanClounm){

        return getColunmNum(pos+1,spanClounm) == getColunmNum(allNums,spanClounm);

    }

    @Override
    protected void dispatchDraw(Canvas canvas) {
        super.dispatchDraw(canvas);

        View child0 = getChildAt(0);
        columnNum = getWidth() / child0.getWidth();
        childNum = getChildCount();

        // 底部是否需要 分割线
        //      for (int i = 0; i < childNum; i++) {
        //          
        //          if(isLastRight(i,columnNum)){
        //              
        //              if(!isLastBottom(i,childNum,columnNum)){
        //                  
        //                  drawBottom(canvas,getChildAt(i));
        //                  
        //              }
        //              
        //          }else if(isLastBottom(i,childNum,columnNum)){
        //              
        //              drawLeft(canvas,getChildAt(i));
        //              
        //          }else{
        //              
        //              drawLeft(canvas,getChildAt(i));
        //              drawBottom(canvas,getChildAt(i));
        //          }
        //      }

        for (int i = 0; i < childNum; i++) {

            if(isLastRight(i,columnNum)){


                drawBottom(canvas,getChildAt(i));


            }else{

                drawLeft(canvas,getChildAt(i));
                drawBottom(canvas,getChildAt(i));
            }
        }

    }


}

这里写图片描述

本研究聚焦于运用人工智能方法,特别是高斯过程回归与随机森林算法,对锂离子电池的健康状态进行预测分析。数据处理作为模型构建的基础环节,其质量直接影响最终预测结果的准确性。在此过程中,我们借助数值计算平台完成数据清洗、转换及特征构建等一系列操作。 数据预处理涵盖缺失值填补、异常点识别以及数据格式统一等步骤。通过调用相应函数,可读取原始数据集,检测并处理缺失信息,常用填补策略包括均值或中位数替代。针对异常值的判别,多采用基于统计分布的阈值方法,相关工具提供了便捷的实现途径。 特征工程旨在从原始变量中提取更具代表性的指标,以增强模型表达能力。对于电池健康预测问题,常涉及电压、电流与温度等监测参数,这些变量往往需经过标准化调整以消除量纲影响。此外,通过构造时序统计特征如滑动窗口均值,能够进一步丰富输入信息。 高斯过程回归作为一种概率型非参数模型,不仅能够输出预测值,还可提供相应的置信区间估计。该算法适用于样本规模有限且具有非线性特征的问题,因此在电池这类复杂系统的状态评估中表现良好。相关函数可用于模型拟合与预测。 随机森林通过集成多棵决策树来提升泛化性能,有效降低过拟合风险。训练过程中,每棵树独立学习数据特征;预测阶段则通过集体决策机制输出最终结果。相应的工具包支持该模型的快速构建与应用。 在数据科学领域,另一类常用编程环境同样提供丰富的数据处理与机器学习资源,包括高效的数据结构库、数值计算模块以及集成了多种算法的建模工具。两种平台可协同工作,例如将前者完成的计算结果导入后者进行深入分析与可视化。 整体而言,电池健康状态预测的典型流程包含数据载入、预处理、特征提取、模型训练、验证测试及最终状态评估等步骤。深入掌握这一完整链条及相关技术工具,不仅有助于优化电池管理系统,也为其他复杂设备的智能运维提供了方法参考。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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