判断是哪一个acitivity在活动Preferences的使用

本文介绍了一个Android应用程序中如何使用SharedPreferences记录用户最后访问的活动(Activity)。通过覆盖onResume()方法来保存当前Activity的名称,并在启动Activity时检查并跳转到用户上次离开的应用程序部分。
@Override
public void onResume() {
    Editor e = PreferenceManager.getDefaultSharedPreferences(this).edit();
    e.putString("last_activity", getClass().getSimpleName());
    e.commit(); 
    super.onResume();}

 

public class StartActivity extends Activity {
    @Override  
    public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
   super.onCreate(savedInstanceState);
 
   // get last open Activity
           String lastActivity = PreferenceManager.getDefaultSharedPreferences(this).getString("last_activity", ""); 
                  if (last_activity == MyActivity2.getSimpleName()) {
                              startActivityForResult(new Intent(this, MyActivity2.class)); 
                            } 
                 else if (last_activity == MyActivity3.getSimpleName()) {
                   startActivityForResult(new Intent(this, MyActivity3.class));
                        }
                    else { 
                         // assume default activity  
                       startActivityForResult(new Intent(this, MyActivity1.class)); 
                              }  
           }   
       public void onActivityResult() {  
             // kill the activity if they go "back" to here        finish();    }}

 

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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