读 Beginning Android Games 2nd Edition (四) 创建罗盘事件监听类

本文介绍如何在Android游戏中使用Sensor API获取设备的方向信息(yaw, pitch, roll),并通过实现CompassHandler类来实时获取并更新设备的方向状态。
package com.badlogic.androidgames.framework.impl;

import android.content.Context;
import android.hardware.Sensor;
import android.hardware.SensorEvent;
import android.hardware.SensorEventListener;
import android.hardware.SensorManager;

public class CompassHandler implements SensorEventListener {
    float yaw;
    float pitch;
    float roll;

    public CompassHandler(Context context) {
        SensorManager manager = (SensorManager) context
                .getSystemService(Context.SENSOR_SERVICE);
        if (manager.getSensorList(Sensor.TYPE_ORIENTATION).size() != 0) {
            Sensor compass = manager.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ORIENTATION);
            manager.registerListener(this, compass,
                    SensorManager.SENSOR_DELAY_GAME);
        }
    }

    public void onAccuracyChanged(Sensor sensor, int accuracy) {
        // nothing to do here
    }

    public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
        yaw = event.values[0];
        pitch = event.values[1];
        roll = event.values[2];
    }

    public float getYaw() {
        return yaw;
    }

    public float getPitch() {
        return pitch;
    }

    public float getRoll() {
        return roll;
    }
}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅建议:建议者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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