Android日记之2012\01\03

本文深入解析了Android TabLayout的功能特性,详细解释了如何在一个上下排列的TabLayout中嵌套另一个左右排列的TabLayout,并通过文档实例说明布局的决定因素,即LinearLayout的排列方式以及布局文件中控件的位置决定。
看到一篇帖子,有人问在一个上下排列的TabLayout中能不能再加上一个左右排列的TabLayout。看来这位仁兄并没有先去看Android关于TabLayout的文档。
看过TabLayout和对View有些了解的话,这个问题不难回答。首先,对于View来说,一个View中嵌套另一个View是可以的,Layout 也是View中的一种。从文档中的例子来看,TabLayout中的每个tab对应的都是一个Activity,而每个Activity都有自己的布局,所以对于TabLayout中嵌套TabLayout是不成问题的。其次是左右的排列,从文档中我们可以看到,最外层是TabHost,里面是一个 LinearLayout,再里面是一个TabWidget和FrameLayout,那这样理解起来就方便多了。其实标签和内容的位置的排列方式是由 LinearLayout来决定的。而他俩的位置则是在布局文件中的位置来决定的,就好比是一个LinearLayout中的两个控件的位置。
【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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