Android日记之2012\01\06

本文作者分享了在解决VideoView缩放问题上的经历,并最终采用了SeeJoPlayer的源码进行问题解决的过程。作者表达了虽然问题得到了解决,但仍需进一步了解自身代码与SeeJoPlayer源码之间的差异。
啊~~~~为了VideoView,又纠结了一天。。。。。。在此,感谢zh.weir大神,我直接用了SeeJoPlayer的源码来解决VidwoView的缩放问题了,然后再根据自己的需求去修改界面。
其实,我原来想修改VideoView的想法就是从SeeJoPlayer上看到的,但是怎么尝试都是失败的结果。万念俱灰之下,只得使用SeeJoPlayer的源码了。
虽说用了,解决自己的问题了,但是并不指完事了,还得自己去一行一行对比了看自己是差在哪边了,这个疙瘩不解去,心里不痛快啊。
PS:时间太晚了。。。。结果6号忘发了,在此补上
【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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