拍照后保存

public class CameraTest extends Activity {
/** Called when the activity is first created. */
@Override
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.main);
    Button cameraButton = (Button) findViewById(R.id.cameraButton);
    cameraButton.setOnClickListener( new OnClickListener(){
        public void onClick(View v ){

                Intent intent = new Intent("android.media.action.IMAGE_CAPTURE");

                startActivityForResult(intent,0);
        }
    });

}

@Override
protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
        if (requestCode== 0 && resultCode == Activity.RESULT_OK){
                Bitmap x = (Bitmap) data.getExtras().get("data");
                ((ImageView)findViewById(R.id.pictureView)).setImageBitmap(x);
                ContentValues values = new ContentValues();
        values.put(Images.Media.TITLE, "title");
        values.put(Images.Media.BUCKET_ID, "test");
        values.put(Images.Media.DESCRIPTION, "test Image taken");
        values.put(Images.Media.MIME_TYPE, "image/jpeg");
        Uri uri = getContentResolver().insert(Media.EXTERNAL_CONTENT_URI, values);
        OutputStream outstream;
                try {
                        outstream = getContentResolver().openOutputStream(uri);

        x.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 70, outstream);
        outstream.close();
                } catch (FileNotFoundException e) {
                        //
                }catch (IOException e){
                        //
                }
        }
}


}

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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