android-Ultra-Pull-To-Refresh Dem实例 Eclipse中编译的办法

本项目介绍了一个名为Ultra-Pull-To-Refresh的组件,包含类库ptr-lib及演示应用ptr-demo。ptr-lib提供了核心功能实现,ptr-demo则展示了如何在实际应用中使用这些功能。项目还涉及到了必要的依赖项,如clog、support-v4和cube-sdk等,并给出了针对Eclipse环境的特殊配置说明。

android-Ultra-Pull-To-Refresh

项目包含两个子项目:

  • ptr-lib文件夹中的是类库

  • ptr-demo 文件中的是demo

在这两个项目中都有一个libs文件,这两个文件夹是eclipse中需要的依赖包和源码。

  1. ptr-lib

    • clog用于调试日志, 直接将libs/clog-{version}.jar 加入到项目中即可。
  2. ptr-demo

    • clog用于调试日志, 直接将libs/clog-{version}.jar 加入到项目中即可。
    • support-v4, 直接将 libs/support-v4-{version}.jar 加入到项目中即可,注意避免重复依赖,已经有了就不用再加了
    • cube-sdk 这是demo项目的基础框架依赖。这是一个带资源的类库。目前打包成了apklibaar两种格式。 通过maven和gradle(Android Studio/Intellij IDEA)可以很好地使用这两个类库(maven 支持两种格式,gradle目前只支持apklib) 但是很遗憾,eclipse不能使用这两种格式中的任何一种。

解决方案

cube-sdk 项目的源码 https://github.com/etao-open-source/cube-sdk,导入; core文件夹中的内容就是项目源码。

需要 SDK 版本 >= 19

常见问题

  • ClassNotFound

    清理资源,重启eclipse

  • getAllocationByteCount()

    需要版本SDK >= 19

工程目录:

core
ptr-lib
PtrDemoHomeActivity




基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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