11、Android应用开发:UI数据绑定更新与RecyclerView列表构建

Android应用开发:UI数据绑定更新与RecyclerView列表构建

1. UI数据绑定更新

在进行UI数据绑定时,从 GameViewModel fragment_game.xml 中的 LiveData 入手,将状态从 GameViewModel 转移到 PennyDropDatabase 所需的修改工作极少。实际上,如果一开始就在 GameViewModel 中使用 Game 对象,而不是单独分离出 currentTurnText ,那么几乎无需进行任何更改。这就是设计视图(View)与视图模型(ViewModel)关系的理想方式:视图不应关心数据的获取方式,只需确保拥有所需的数据即可。

之前没有使用 Game 对象是因为在上次操作中它并未带来额外价值,但在将数据保存到数据库时,单个 Game 对象就变得更有意义了。它不仅可以记录之前玩过的游戏的历史记录,还能保存当前正在进行的游戏状态。虽然需要进行一些小的修改,但这避免了架构的过度复杂化,是一种可接受的权衡。

我们只需更新 fragment_game.xml 获取游戏文本的方式,该文本来自 currentGame LiveData 值。布局底部的 @+id/textCurrentTurnInfo <TextView>

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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