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




MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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