AnRoid Notification

本文介绍了一个简单的Android应用程序如何使用NotificationManager来创建并显示通知。通过示例代码展示了通知的基本设置,包括图标、提示信息和时间戳等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

===========前言==============

      Notification 是  AndRoid  系统中特色功能,通过提示图标, 下拉状态栏    向用户发送提示消息


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public class MainActivity extends Activity  implements OnClickListener {


private Button sendButton = null;


    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        
        sendButton = (Button)this.findViewById(R.id.sendButton);
        sendButton.setOnClickListener(this);
        
        
              


     
    }


   public void onClick(View v){
  
  switch(v.getId()){
  
  case R.id.sendButton:
  
  NotificationManager manager = (NotificationManager)getSystemService(NOTIFICATION_SERVICE);
  Notification  notify = new Notification(R.drawable.ic_notify, "This is no", System.currentTimeMillis());  //提示的信息
  notify.setLatestEventInfo(this, "222", "text", null); //提示窗体
  manager.notify(1, notify);
  
  
  
  break;
  
  }
   }
  


  


}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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