Android总结笔记01:自定义View学习(一)

本文介绍如何在Android应用中自定义View类,使其能够改变手机屏幕的背景颜色,通过实例展示了从布局文件到自定义View的实现过程。

Android最大的特色就是他的mvc架构,而一个xml文件就是一个View(view +ViewGroup,罗嗦一句,只有ViewGroup才能添加View,View本身是不能添加View的),在实际开发中往往用xml文件布局不能满足实际需求,这样我们就要考虑到自定义View了。自定义View一般是继承View或ViewGroup(如LinearLayout等)。废话不多说了,先上代码。

一个简单的实例:

package com.jun.viewdemo;
import android.app.Activity;
import android.content.Context;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.Color;
import android.graphics.Paint;
import android.os.Bundle;
import android.view.View;

public class ViewdemosActivity extends Activity {
    @Override
    public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        //setContentView(R.layout.main); //这里就是设置view的。我们这里采用自定义的view。
        setContentView(new MyView(this)); //我们这里采用自定义的view。
    }
    //自定义的view 让手机屏幕背景色变成红色。
    private class MyView extends View{

		public MyView(Context context) {
			super(context);
		}
    	@Override
    	protected void onDraw(Canvas canvas) {
    		super.onDraw(canvas);
    		canvas.drawColor(Color.RED) ;
    	}
    }
}
效果图:


内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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