【起航计划 006】2015 起航计划 Android APIDemo的魔鬼步伐 05 App->Activity->Custom Title 自定义标题栏

本文介绍如何在Android中自定义Activity的标题栏,包括使用自定义Layout重新设置标题栏的方法,实现双文本框布局,并展示了具体的XML代码示例。
Android UI缺省的标题栏由android:label 定义,显示在屏幕左上角,Android允许Activity自定义标题栏,使用自定义Layout重新设置标题栏,比如实现Windows Mobile 风格的标题栏。

App->Activity->Custom Title 重新将Activity标题栏定义为左右两个文本框,类CustomTitle,其Layout定义R.layout.custom_title_1如下,为一左一右两个文本框:

<!-- Demonstrates how to use a custom title.
     See corresponding Java code com.example.android.apis.app.CustomTitle.java. -->

<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:id="@+id/screen"
    android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent"
    android:orientation="vertical">
    <TextView android:id="@+id/left_text"
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:layout_alignParentLeft="true"
        android:text="@string/custom_title_left" />
    <TextView android:id="@+id/right_text"
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:layout_alignParentRight="true"
        android:text="@string/custom_title_right" />
</RelativeLayout>

 

于每个Activity对应的除了使用由setContentView设置的Content View之外,还有一个Windows类对象,Windows 类对象用于控制标题栏,可以允许自定义标题栏或是不显示标题栏。

Windows 定义了一些Feature,允许开发人员做些定制:自定义标题栏对应的Feature ID为Window.FEATURE_CUSTOM_TITLE。

         requestWindowFeature(Window.FEATURE_CUSTOM_TITLE);
        setContentView(R.layout.custom_title);
        getWindow().setFeatureInt(Window.FEATURE_CUSTOM_TITLE, R.layout.custom_title_1);

 

这里可直接通过findViewById获取到R.layout.custom_title_1中的view。

 

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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