如何使用开源的Android组件

本文介绍了一个PullToRefresh的ListView实现方式,包括组件的配置和测试项目搭建过程。通过设置项目为Library类型,并在其他项目中正确引用,能够顺利实现下拉刷新的功能。

https://github.com/erikwt/PullToRefresh-ListView.git
上面是PullTorefresh的一个工程,它包含两个项目:一个是对组件ListView的重写,用来实现pull to refresh效果;另一个是对该组件的测试项目。

这里第一个项目是可以重复利用的,在开发中想要实现pull to refresh效果,可以将它添加到工程中并引用它即可。第二个项目是引用第一个项目来测试上面的效果是否可行


1.首先第一个项目要是Library类型,可以通过Android项目的properties->Android的Library面板来设置:

设置之后,项目的project.properties文件中会添加下面一行:
android.library=true
另外,在Build Path > Configure Build Path 的 Order and Export 面板中,可以不选择Android Dependencies

2.下面就是在第二个项目中引用第一个项目
在第二个项目的Build Path里面,在Projects和Order and Export中分别添加和选中第一个项目

这可以第二个项目就可以引用第一个项目中的类了,但是运行的时候还是会报错。
此时还需要把第一个项目的“路径”告诉第二个项目,
通过上面的操作,会在第二个项目的project.properties文件中添加下面一行内容:
android.library.reference.1=../PullToRefreshListView


这样一来,项目的引用就不会再报错了。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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