WebView使用

WebView使用:

 

 

/** Called when the activity is first created. */
	@Override
	public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
		super.onCreate(savedInstanceState);

		// 在标题栏上显示进度
		getWindow().requestFeature(Window.FEATURE_PROGRESS);

		// 定义WebView
		webview = new WebView(this);
		setContentView(webview);

		// 滚动条风格
		webview.setScrollBarStyle(0);

		// 设置JS可用
		webview.getSettings().setJavaScriptEnabled(true);

		final Activity activity = this;

		/*
		 * WebChromeClient类:用来辅助WebView处理JavaScript的对话框,网站图标,网站Title,加载进度等
		 * 通过setWebChromeClient调协WebChromeClient类
		 */
		webview.setWebChromeClient(new WebChromeClient() {
			// 加载进度中,100时停止
			public void onProgressChanged(WebView view, int progress) {
				activity.setProgress(progress * 100);
			}

			@Override
			public void onReceivedTitle(WebView view, String title) {
				activity.setTitle(title);
			}

		});

		/*
		 * WebViewClient类: 用来辅助WebView处理各种通知,请求等事件的类
		 * 通过setWebViewClient设置WebViewClient类
		 */
		webview.setWebViewClient(new WebViewClient() {
			// 页面加载失败
			public void onReceivedError(WebView view, int errorCode,
					String description, String failingUrl) {
				Toast.makeText(activity, "异常:! " + description,
						Toast.LENGTH_LONG).show();
			}

		});
		webview.loadUrl(Url);

	}

	/*
	 * 通过WebView的goBack(),goForward()方法设置其前进和后退
	 */
	@Override
	public boolean onKeyDown(int keyCode, KeyEvent event) {
		// TODO Auto-generated method stub
		if (keyCode == KeyEvent.KEYCODE_BACK && webview.canGoBack()) {
			// 返回前一个页面
			webview.goBack();
			return true;
		}
		return super.onKeyDown(keyCode, event);
	}

 

 

layout:

 

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:orientation="vertical"
    android:layout_width="fill_parent"
    android:layout_height="fill_parent"
    >
<TextView  
    android:layout_width="fill_parent" 
    android:layout_height="wrap_content" 
    android:text="@string/hello"
    />
</LinearLayout>

 

 

添加权限:

<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET"/>

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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