ui 兼容

一、布局文件:在layout目录下,使用比较广泛;

  我们可以为应用定义两套或多套布局,例如:可以新建目录layout_land(代表手机横屏布局),layout_port(代表手机竖屏布局),系统会根据不同情况自动找到最合适的布局文件,但是在同一界面的两套不同布局文件的文件名应该是相同的,只是放在了两个不同的目录下。

二、图片文件:在drawable目录下,从2.1版本以后分为三个目录,

    drawable-hdpi里面存放高分辨率的图片,如WVGA (480×800),FWVGA (480×854)
    drawable-mdpi里面存放中等分辨率的图片,如HVGA (320×480)
    drawable-ldpi里面存放低分辨率的图片,如QVGA (240×320)

     系统会根据机器的分辨率来分别到这几个文件夹里面去找对应的图片。  

     在开发程序时为了兼容不同平台不同屏幕,建议各自文件夹根据需求均存放不同版本图片。

当我们想让一个控件根据不同状态显示不同图片,可以直接在程序中控制,也可以在drawable目录建立XML文件达到相同的效果,例如我们可以定义**_selector.xml放到drawable目录下,主要用到的几个参数有:

      android:shape="oval"表示所要绘制的图形是一个椭圆,默认是rectangle,长方形。

      gradient 产生颜色渐变 android:angle 从哪个角度开始变 只有90的整数倍可以。

      solid表示图形是实心的,填充里面。

      stroke 描边 采用那样的方式将外形轮廓线画出来,width表示笔的粗细,dashWidth表示小横线的宽度,dashGap表示小横线之间的距离。

      padding  和CSS中的padding应该是一个道理。

      corners表示是有半径为5像素的圆角。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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