android 手电筒

本文提供了一个简单的Android应用程序示例,演示了如何通过切换按钮打开和关闭设备的手电筒功能。该应用利用了Android的Camera API来控制手电筒的开启与关闭状态。

废话不多说,直接上代码


///------------------------------------activity------------------------------

import android.app.Activity;
import android.hardware.Camera;
import android.hardware.Camera.Parameters;
import android.os.Bundle;
import android.view.View;
import android.view.View.OnClickListener;
import android.widget.Button;


public class MainActivity extends Activity {


Camera camera;
boolean is_flashlight;
String flashMode;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
findViewById(R.id.flashlight_activity_main_btn).setOnClickListener(new OnClickListener() {

@Override
public void onClick(View arg0) {
is_flashlight = !is_flashlight;
if (camera == null) {
camera = Camera.open();
}
if (is_flashlight) {
flashMode = Camera.Parameters.FLASH_MODE_TORCH;
} else {
flashMode = Camera.Parameters.FLASH_MODE_OFF;
}
Parameters parameters = camera.getParameters();
parameters.setFlashMode(flashMode);
camera.setParameters(parameters);
}
});
}
}


///--------------------------------xml-------------R.layout.activity_main 中添加一个button--------------------

<Button
        android:id="@+id/flashlight_activity_main_btn"
        android:layout_width="300dip"
        android:layout_height="100dip"
        android:layout_centerInParent="true"
        android:gravity="center"
        android:text="手电筒开关"
        android:textSize="20.0sp" />

///--------------------------------AndroidManifest.xml 中添加权限--------------------

    <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
    <uses-feature android:name="android.hardware.camera" />


自己写,自己用。无毒无插件。


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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