Android系列之ActionBar

Android ActionBar 完全解析
本文深入解析Android中ActionBar的使用方法与定制技巧,包括官方推荐的最佳实践、悬浮模式设置等,并提供多个实战案例链接。

转载:

Android ActionBar完全解析,使用官方推荐的最佳导航栏(上) :http://blog.youkuaiyun.com/guolin_blog/article/details/18234477


Android ActionBar完全解析,使用官方推荐的最佳导航栏(下) :http://blog.youkuaiyun.com/guolin_blog/article/details/25466665


Android ActionBar应用实战,高仿微信主界面的设计:http://blog.youkuaiyun.com/guolin_blog/article/details/26365683

超详细!ActionBar 使用·详解:http://blog.youkuaiyun.com/cctcc/article/details/50638417


Android 实现ActionBar定制 :http://blog.youkuaiyun.com/weihan1314/article/details/32142053


Android Toolbar样式定制详解:http://www.cnblogs.com/qianyukun/p/5830987.html


从源码角度简要分析ActionBar框架 :http://blog.youkuaiyun.com/qinjuning/article/details/41984281


ActionBar样式解析 :http://blog.youkuaiyun.com/sunyouhao/article/details/7862017


Android UI开发第二十四篇——Action Bar:http://blog.youkuaiyun.com/xyz_lmn/article/details/8132420/



要点整理:


1.设置ActionBar悬浮模式

requestWindowFeature(Window.FEATURE_ACTION_BAR_OVERLAY);

注意设置界面的上边距,否则界面内容会被ActionBar覆盖。





提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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