17、Android开发:自定义控件与Intent的使用

Android开发:自定义控件与Intent的使用

1. 使用自定义控件

在创建了自定义视图(Custom Views)后,就可以像使用其他视图一样,在代码和布局中使用它们。不过,在布局定义中添加新视图的节点时,必须指定其完全限定类名。以下是一个示例:

<com.professionalandroid.apps.compass.CompassView
    android:id="@+id/compassView"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="match_parent"
    app:bearing="45" />

可以使用以下代码来加载布局并获取 CompassView 的引用:

@Override
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.main);
    CompassView cv = findViewById(R.id.compassView);
    // 根据需要调用setBearing更新方位
}

也可以在代码中直接将新视图添加到布局中:

@Overrid
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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