Android平台WindowManager运用

本文介绍了Android平台中的WindowManager使用方法,展示了如何不依赖Activity直接在屏幕上添加和删除View,适用于只需要简单显示需求的场景。

Android平台WindowManager运用

我们Android平台是一个又一个的Activity组成的,每一个Activity有一个或者多个View构成。所以说,当我们想显示一个界面的时候,我们首先想到的是建立一个Activity,然后所有的操作在Activity里面实现,或者是一个Dialog或者Toast。这种方式固然简单,但是在有些情况下,我们要求的只是简单的显示,用Activity显然是多余,这个时候,我们如何处理呢?



原来,整个Android的窗口机制是基于一个叫做 WindowManager,这个接口可以添加view到屏幕,也可以从屏幕删除view。它面向的对象一端是屏幕,另一端就是View,直接忽略我们以前的Activity或者Dialog之类的东东。其实我们的Activity或者Diolog底层的实现也是通过WindowManager,这个 WindowManager是全局的,整个系统就是这个唯一的东东。它是显示View的最底层了。



写一个简单的代码:

WindowManager mWm = (WindowManager)getSystemService(Context.WINDOW_SERVICE);
        Button view = new Button(this);
        view.setText("window manager test!");
        WindowManager.LayoutParams mParams = new WindowManager.LayoutParams();
        mWm.addView(view, mParams);



一般在刚开始开发android时,会犯一个错误,即在View的构造函数中获取getWidth()和getHeight(),当一个view 对象创建时,android并不知道其大小,所以getWidth()和getHeight()返回的结果是0,真正大小是在计算布局时才会计算,所以会发现一个有趣的事,即在onDraw( ) 却能取得长宽的原因。 width = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getWidth(); height = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getHeight();

 

http://blog.163.com/lyd-dada/blog/static/45573809201052225236121/

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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