带前景色的容器

    如果您用google play会发现当按下应用图标时,会出现一透明色覆盖在图标上面(如下图)。注意这个不是background效果而是foreground或是遮罩(overlay)。
    
    实现这种效果通常的思路是在容器(LinearLayout、RelativeLayout等)画玩子控件后,再画一透明色或透明图片在容器顶层达到覆盖遮罩的效果。不过这种思路还需重载onTouchEvent来监听手指按下、抬起等,而且实现将非常的繁琐。
    幸好还有更加便捷的实现方法:那就是google在View类中提供的getDrawableState、drawableStateChanged方法。getDrawableState返回的是视图状态,而drawableStateChanged即是状态发生变化时调用。ok!有了这2个api我们就可以挂接到Drawable的callback设置相应的状态(setState),从而根据不同的状态绘制不同的drawable状态(selector).

    下面是一个简单的控件代码

package com.droidwolf.overlay;

import android.content.Context;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.Rect;
import android.graphics.drawable.Drawable;
import android.util.AttributeSet;
import android.widget.LinearLayout;

public class OverlayContainer extends LinearLayout {
	private Drawable mForeground;
	private final Rect mBound = new Rect();

	public OverlayContainer(Context context) {
		super(context);
	}

	public OverlayContainer(Context context, AttributeSet attrs) {
		super(context, attrs);
	}

	public Drawable getForegroundDrawable() {
		return mForeground;
	}

	public void setForegroundDrawable(Drawable draw) {
		if (draw == mForeground) {
			return;
		}
		if (mForeground != null) {
			unscheduleDrawable(mForeground);
			mForeground.setCallback(null);
		}
		mForeground = draw;
		if (draw != null) {
			if (draw.isStateful()) {
				draw.setState(getDrawableState());
			}
			draw.setCallback(this);
		}
	}

	@Override
	protected void onMeasure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec) {
		super.onMeasure(widthMeasureSpec, heightMeasureSpec);
		mBound.set(0, 0, getMeasuredWidth(), getMeasuredHeight());
	}

	@Override
	protected void drawableStateChanged() {
		super.drawableStateChanged();
		if (mForeground != null && mForeground.isStateful()) {
			mForeground.setState(getDrawableState());
		}
	}

	@Override
	protected boolean verifyDrawable(Drawable who) {
		return super.verifyDrawable(who) || (who == mForeground);
	}

	@Override
	public void dispatchDraw(Canvas canvas) {
		if (mForeground == null) {
			super.dispatchDraw(canvas);
		} else {
			final int sc = canvas.save();
			super.dispatchDraw(canvas);
			mForeground.setBounds(mBound);
			mForeground.draw(canvas);
			canvas.restoreToCount(sc);
		}
	}
}

 

    需要注意的是如果容器的子控件设置了OnClickListener事件,mForeground绘画状态就有可能失效,这时您需要添加addStatesFromChildren属性并设置为true。
   另:FrameLayout已经实现了
foreground功能。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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