XListView使用

public class MainActivity extends Activity implementsIXListViewListener {
 
   privateXListView xlistview;
    privateArrayAdapter adapter;
    privateArrayList list = new ArrayList();;
    privateHandler handler;
    private intk =0;
   @Override
    protectedvoid onCreate(Bundle savedInstanceState) {
      super.onCreate(savedInstanceState);
      setContentView(R.layout.activity_main);
      initView();
    }

    private voidinitView() {
      // 获取XListView对象
      xlistview = (XListView)super.findViewById(R.id.xlv_xlistview);
      //创建一个Handler
      handler = new Handler();
      
      // 设置可以上拉加载数据
      xlistview.setPullLoadEnable(true);
      getList();
      // 创建一个适配器
      adapter = new ArrayAdapter(this,
            android.R.layout.simple_list_item_1, list);
      // 添加适配器
      xlistview.setAdapter(adapter);
      //添加监听
      xlistview.setXListViewListener(this);
    }
    
    //向集合添加String数据
    public voidgetList(){
      for (int i = 0; i < 20; i++) {
         list.add("测试数据" + k++);
      }
    }
   @Override
    public voidonRefresh() {
      handler.postDelayed(new Runnable() {
         @Override
         public void run() {
            list.clear();
            getList();
            adapter.notifyDataSetInvalidated();
            onLoad();
         }
      }, 2000);
    }
    
   @Override
    public voidonLoadMore() {
      handler.postDelayed(new Runnable() {
         @Override
         public void run() {
            getList();
            adapter.notifyDataSetInvalidated();
            onLoad();
         }
      }, 80);
    }
    
    
    private voidonLoad() {
      //停止更新
      xlistview.stopRefresh();
      //停止加载更多
      xlistview.stopLoadMore();
      //设置刷新时间
      xlistview.setRefreshTime("刚刚");
    }
}
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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