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  /**
     * 2.重写适配器中getItemViewType方法...返回当前条目视图的类型,,,返回值是int值
     *
     * int返回值是有限制的,,,,例如getViewTypeCount返回的是4,,,那么他的取值只能是0,1,2,3
     *
     * 0表示第一种,,只有一个表题的条目样式
     * 1表示图片在左边,文字在右边
     * 2表示图片在右边,文字在左边
     * 3表示文字在上边,图片在下面
     *
     * 实际开发中显示哪种条目的类型是根据接口数据中具体的那个字段值来决定的
     *
     * 现在,,例如...position%4
     * @param position
     * @return
     */
    @Override
    public int getItemViewType(int position) {


        if (position%4 == 0){
            return TYTLE_ONLY;
        }else if (position %4==1){
            return IMAGE_LEFT;
        }else if (position %4==2){
            return IMAGE_RIGHT;
        }


        return IMAGE_BOTTOM;
    }

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

public class MyAdapter extends BaseAdapter {

    Context context;
    List<DataDataBean.ResultsBean> list;
    private int TEXT_ONLY = 0;
    private int IMAGE_TEXT = 1;


    public MyAdapter(Context context, List<DataDataBean.ResultsBean> list) {
        this.context = context;
        this.list = list;
    }


    @Override
    public int getCount() {
        return list.size();
    }


    @Override
    public Object getItem(int i) {
        return list.get(i);
    }


    @Override
    public long getItemId(int i) {
        return i;
    }


    @Override
    public int getViewTypeCount() {
        return 2;
    }


    @Override
    public int getItemViewType(int position) {
        if (list.get(position).getImages() != null){
            return IMAGE_TEXT;
        }


        return TEXT_ONLY;
    }


    @Override
    public View getView(int i, View view, ViewGroup viewGroup) {
        if (getItemViewType(i) == TEXT_ONLY){
            TextHolder holder;
            if (view == null){
                view = View.inflate(context, R.layout.item_text_layout,null);
                holder = new TextHolder();


                holder.textView = view.findViewById(R.id.text_title);


                view.setTag(holder);


            }else {
                holder = (TextHolder) view.getTag();
            }


            holder.textView.setText(list.get(i).getDesc());


        }else if (getItemViewType(i)==IMAGE_TEXT){


            ImageHolder holder;
            if (view == null){
                view = View.inflate(context, R.layout.item_iamge_layout,null);
                holder = new ImageHolder();


                holder.textView = view.findViewById(R.id.text_title);
                holder.imageView = view.findViewById(R.id.image_view);


                view.setTag(holder);


            }else {
                holder = (ImageHolder) view.getTag();
            }


            holder.textView.setText(list.get(i).getDesc());
            //图片
            Log.i("----",list.get(i).getImages().get(0)+"?imageView2/0/w/100");
            ImageLoader.getInstance().displayImage(list.get(i).getImages().get(0)+"?imageView2/0/w/100",holder.imageView, ImageLoaderUtil.getRoundOption());
        }


        return view;
    }


    private class TextHolder{
        TextView textView;
    }


    private class ImageHolder{
        TextView textView;
        ImageView imageView;
    }
}
### 智能体系统中的一致性问题 在智能体系统(Multi-Agent Systems, MAS) 中,一致性问题是研究个自主实体如何通过局部交互达成全局一致状态的关键议题。MAS中的每个智能体具有独立决策能力,在分布式环境中运作并相互协作完成特定任务。 为了实现一致性目标,通常需要设计有效的通信机制和控制策略来协调各智能体的行为。当涉及到复杂环境下的动态变化时,传统的集中式方法难以应对不确定性因素的影响;因此引入了自适应算法作为解决方案之一[^1]。 ### 自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming) 自适应动态规划是一种用于处理不确定性和非线性系统的强化学习技术。它能够在线调整参数以优化长期性能指标,并且不需要精确知道被控对象的具体模型结构。对于MAS而言,利用ADP可以构建分布式的控制器,使得各个智能体能够在未知环境下自动学习最优行为模式,从而达到群体层面的良好表现。 具体来说,基于ADP的方法可以通过迭代更新价值函数或策略梯度的方式逐步逼近理想解: - **探索过程**:让智能体执行动作并与环境互动获取反馈数据; - **评估环节**:依据收集到的信息计算当前状态下采取不同行动所带来的预期回报; - **改进措施**:根据评估结果修改内部表示形式(如神经网络权重),进而改善未来决策质量。 这种闭环学习框架允许系统不断积累经验教训,提高面对新情况时作出恰当反应的能力。值得注意的是,尽管上述描述简化了一些细节,但在实际应用过程中还需要考虑诸如收敛速度、稳定性保障等诸方面的问题。 ```python import numpy as np class ADPAgent: def __init__(self, state_dim, action_dim): self.state_dim = state_dim self.action_dim = action_dim # Initialize policy and value function approximators here def get_action(self, state): """Select an action based on the current policy.""" pass def update_policy(self, experience): """Update the agent's policy using collected experiences.""" pass def evaluate_value_function(self, states, actions): """Estimate values of given state-action pairs.""" pass ```
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