Android控件之-AutoComplete-TextView

Android AutoCompleteTextView 示例
本文介绍了一个使用Android中AutoCompleteTextView组件的示例程序。该程序通过ArrayAdapter填充了一组预定义的数据项,并实现了当用户在文本框内输入时自动显示相关建议的功能。

很多textField里面都有这种自动提示的功能:

当你输入一个字母或者一个汉字时会自动显示一些提示的信息:

package com.ko8e;

import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.widget.ArrayAdapter;
import android.widget.AutoCompleteTextView;
import android.widget.TextView;

public class MyActivity extends Activity {
	/** Called when the activity is first created. */
	private static final String[] nContent = { "zhuo", "kobe", "zhuori",
			"kobebryant", "ko8e", "ko8ebryant" };
	private AutoCompleteTextView autoView = null;
	private TextView view = null;

	@Override
	public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
		super.onCreate(savedInstanceState);
		setContentView(R.layout.main);
		ArrayAdapter<String> adapter = new ArrayAdapter<String>(this,
				android.R.layout.simple_dropdown_item_1line, nContent);
		view = (TextView) findViewById(R.id.view);
		autoView = (AutoCompleteTextView) findViewById(R.id.autoView);
		view.setText(R.string.hello);
		// 将adapter添加到AutoCompleteTextView中
		autoView.setAdapter(adapter);

	}
	/* protected void onCreate(Bundle icicle) {
         super.onCreate(icicle);
         setContentView(R.layout.main);

         ArrayAdapter<String> adapter = new ArrayAdapter<String>(this,
                 android.R.layout.simple_dropdown_item_1line, COUNTRIES);
         AutoCompleteTextView textView = (AutoCompleteTextView)
                 findViewById(R.id.autoView);
         textView.setAdapter(adapter);
     }

     private static final String[] COUNTRIES = new String[] {
         "Belgium", "France", "Italy", "Germany", "Spain"
     };*/

}

main.xml:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:orientation="vertical"
    android:layout_width="fill_parent"
    android:layout_height="fill_parent"
    >
<TextView  
	android:id="@+id/view"
    android:layout_width="fill_parent" 
    android:layout_height="wrap_content" 
    />
 <AutoCompleteTextView
 	android:id="@+id/autoView"
 	android:layout_width="fill_parent"
 	android:layout_height="wrap_content"
 	/>
</LinearLayout>
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Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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