android 学习2 imageView

本文介绍了在Android开发中使用ImageView显示图片的两种方法:通过代码(code方式)和XML布局文件(xm方式)。code方式直接在Java代码中调用setImageResource方法加载资源,而xm方式则是在XML布局文件中直接指定图片路径。

有两种方式

 

 首先找一个png的图片放在res/drawable文件架下,文件名和扩展名全部用小写(注意),我的文件名称:android.png

 

  1.code方式:

 

ImageView imageView = new ImageView(this);

 imageView.setImageResource(R.drawable.android);//R.drawable.android后面的android是你的图片文件名

 setContentView(imageView);

 

        

  2,xm方式:

  修改main.xml

  添加:

 <ImageView
     android:id="@+id/imageview"
     android:layout_height="wrap_content" //图片原来的size 如果用fill_parent 就会拉伸
    android:layout_width="wrap_content"
     android:src="@drawable/android" //注意文件名
    />

  代码加入:setContentView(R.layout.main);即可

运行:

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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