Android 控件属性介绍

本文介绍了对象在其容器内的多种定位方式,包括顶部(top)、底部(bottom)、左侧(left)、右侧(right)等基本位置设定,以及居中(center)、填充(fill)等进阶布局技巧。同时探讨了垂直(clip_vertical)与水平(clip_horizontal)裁剪方法,帮助开发者更好地控制对象显示。
top 将对象放在其容器的顶部,不改变其大小.
bottom 将对象放在其容器的底部,不改变其大小.
left 将对象放在其容器的左侧,不改变其大小.
right 将对象放在其容器的右侧,不改变其大小.
center_vertical 将对象纵向居中,不改变其大小. 
垂直对齐方式:垂直方向上居中对齐。
fill_vertical 必要的时候增加对象的纵向大小,以完全充满其容器. 
垂直方向填充
center_horizontal 将对象横向居中,不改变其大小. 
水平对齐方式:水平方向上居中对齐
fill_horizontal 必要的时候增加对象的横向大小,以完全充满其容器. 
水平方向填充
center 将对象横纵居中,不改变其大小.
fill 必要的时候增加对象的横纵向大小,以完全充满其容器.
clip_vertical

附加选项,用于按照容器的边来剪切对象的顶部和/或底部的内容. 剪切基于其纵向对齐设置:顶部对齐时,剪切底部;底部对齐时剪切顶部;除此之外剪切顶部和底部.

垂直方向裁剪

clip_horizontal

附加选项,用于按照容器的边来剪切对象的左侧和/或右侧的内容. 剪切基于其横向对齐设置:左侧对齐时,剪切右侧;右侧对齐时剪切左侧;除此之外剪切左侧和右侧.

水平方向裁剪

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值