45、构建 Android 消息与日历交互应用

构建 Android 消息与日历交互应用

在 Android 开发中,与系统交互是常见需求,如读取短信/彩信数据、操作日历事件等。下面将详细介绍如何创建一个简单的消息应用和日历列表应用。

1. 消息应用开发
1.1 数据查询与解析

为了从 Telephony 提供者读取会话数据并在列表中显示,我们创建了自定义的 AsyncTaskLoader 实现 ConversationLoader 。以下是具体代码:

public class ConversationLoader extends AsyncTaskLoader<List<MessageItem>> {
    public static final String[] PROJECTION = new String[] {
        //Determine if message is SMS or MMS
        MmsSms.TYPE_DISCRIMINATOR_COLUMN,
        //Base item ID
        BaseColumns._ID,
        //Conversation (thread) ID
        Conversations.THREAD_ID,
        //Date values
        Sms.DATE,
        Sms.DATE_SENT,
        // For SMS only
        Sms.ADDRESS,
        Sms.BOD
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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