Android日记之2012\01\05

一名程序员在使用VideoView处理视频资源时遇到了难题。昨天解决了从Assets读取资源的问题后,今天又面临VideoView缩放功能的挑战。由于源码中存在限制,尝试通过继承和重写的方式解决缩放问题,但并未成功。
一波还未平息,一波又来侵袭~~~纠结了一天的程序员你伤不起。。。。。唉,昨天晚上纠结的VideoView读取Assets中的资源文件的问题解决了,结果今天又开始纠结VideoView的缩放问题了。
从源码中来看,google为VideoView的缩放做了限制,非要先做判断再为下一步赋值。唉,结果又是用继承,又是自己重写VideoView,结果花费了一天的时间。。。。。还是没能实现功能,整个人完全处于了受打击状态。。。。。
明天准备上午通过计算来看能不能就只是为VideoView赋值来解决问题,如果还不行的话,那就下午花时间直接找人家的关于播放器的源码来修改了。。。。天啊!!!!
【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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