下拉刷新的简单用法

package com.jereh.todaynewstop.activity;
import android.os.Bundle;
import android.os.Handler;
import android.support.v7.app.AppCompatActivity;
import android.widget.ArrayAdapter;
import android.widget.ListView;
import com.handmark.pulltorefresh.library.PullToRefreshBase;
import com.handmark.pulltorefresh.library.PullToRefreshListView;
import com.jereh.todaynewstop.R;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class PullToRefreshBaseActivity extends AppCompatActivity {
    private ListView listView;
    private PullToRefreshListView pullToRefreshListView;
    private ArrayAdapter adapter;
    private List<String > list = new ArrayList<>();
    private Handler handler = new Handler();
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_pull_to_refresh_base);
        pullToRefreshListView = (PullToRefreshListView)findViewById(R.id.pullListView);
        listView = pullToRefreshListView.getRefreshableView();
        adapter = new ArrayAdapter(this,R.layout.pull_refresh_item,R.id.food,list);
        listView.setAdapter(adapter);
        initFood();
        adapter.notifyDataSetChanged();
        //监听下拉刷新时间,
        pullToRefreshListView.setOnRefreshListener(new PullToRefreshBase.OnRefreshListener<ListView>() {
            @Override
            public void onRefresh(PullToRefreshBase<ListView> refreshView) {
                handler.postDelayed(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        pullToRefreshListView.onRefreshComplete();
                    }
                },1000);
            }
        });
    }
    private void initFood(){
        list.addAll(Arrays.asList(getResources().getStringArray(R.array.food)));
    }
}

  

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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