16、Android Studio 界面布局设计全解析

Android Studio 界面布局设计全解析

1. Android Studio 布局编辑器 ConstraintLayout 教程

在 Android 开发中,用户界面设计是至关重要的一环。使用 Android Studio 的布局编辑器结合 ConstraintLayout 类,能高效地创建用户界面。

当用户界面设计完成后,设计更复杂的布局可按以下步骤继续操作:
1. 将视图拖放到显示屏上。
2. 进行定位。
3. 设置约束条件。
4. 根据需要设置属性。

布局设计完成后,可通过 Layout Inspector 工具查看组成用户界面布局的组件层次结构。操作步骤如下:
1. 确保应用在运行 Android API 29 或更高版本的设备或模拟器上运行。
2. 应用运行后,选择“Tools -> Layout Inspector”菜单选项,然后从菜单中选择要检查的进程。

Layout Inspector 加载后,界面分为三个主要面板:
| 面板位置 | 功能 |
| ---- | ---- |
| 最左侧面板(B) | 显示组成用户界面布局的组件层次结构 |
| 中间面板(C) | 显示布局设计的可视化表示 |
| 最右侧面板(D) | 包含当前所选组件的所有属性设置,可对组件的内部配置进行深入分析,部分值单元格会包含指向项目源代码中属性设置位置的链接 |

若要以 3D 视图查看布局,可在布局预览区域任意位置点击并拖动,这将显示层次结构的“展开”表示,方便旋转和检查,有助于识别被遮挡的视图。还可使用图中箭头指示的滑块增加

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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