从xml解析数组以及右键菜单找到点击位置

本文介绍了一个简单的上下文菜单实现方式,通过重写onCreateContextMenu和onContextItemSelected方法,为列表视图中的每一项添加了编辑和删除选项,并实现了相应的功能。

1.mTestArray =  = getResources().getStringArray(R.array.testArray);

2.右键菜单和主菜单有些区别

switch(item.getItemId())  
 
{  
 
case 0:  
   
ShowAlert("hello from delete item"); 
   
break;  
 
default:  
 
return super.onContextItemSelected(item);  
 
}  
 
return true;

这样子就好

private static final int EDIT_ID = Menu.FIRST + 3; 
private static final int DELETE_ID = Menu.FIRST + 4; 
 
@Override 
   
public void onCreateContextMenu(ContextMenu menu, View v, 
           
ContextMenu.ContextMenuInfo menuInfo) { 
        menu
.add(Menu.NONE, EDIT_ID, Menu.NONE, "Edit").setAlphabeticShortcut( 
               
'e'); 
        menu
.add(Menu.NONE, DELETE_ID, Menu.NONE, "Delete") 
               
.setAlphabeticShortcut('d'); 
   
} 
 
   
@Override 
   
public boolean onContextItemSelected(MenuItem item) { 
       
AdapterView.AdapterContextMenuInfo info = (AdapterView.AdapterContextMenuInfo) item .getMenuInfo(); 
       
switch (item.getItemId()) { 
       
case EDIT_ID: 
 
            edit
(info.id); 
           
return (true); 
       
case DELETE_ID: 
 
           
delete(info.id); 
           
return (true); 
       
} 
 
       
return (super.onOptionsItemSelected(item)); 
   
} 

               

 

或者

@Override 
public boolean onContextItemSelected(MenuItem item) { 
   
AdapterContextMenuInfo info = (AdapterContextMenuInfo) item.getMenuInfo(); 
   
int index = info.position; 
   
View view = info.targetView; 
} 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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