Spinner -- MarsChen Android 开发教程学习笔记

本文详细介绍Spinner控件的基本使用方法,包括在布局文件中声明、添加数组资源、创建数据适配器及设置监听器等步骤,并提供了动态ArrayAdapter的使用示例。

Spinner 的基本使用方法
Spinner 是一个下拉菜单。
1、在布局文件中声明,即在布局文件中添加<Spinner />标签。
2、在Strings.xml 中添加添加标签以添加数组:
<string-array name="">
<item></item>
<item></item>
</string-array>
每一创建一个数组,在R 中会创建响应的ID。
3、创建一个数据适配器ArrayAdapter:
ArrayAdapter<CharSequence> adpter = ArrayAdapter.creatFromResource(this, R.array.xxxx, android.R.layout.simple_spinner_item);
adapter.setDropDownViewResource(android.R.layout.simple_spinner_dropdown_item);

在creatFromResource 方法中的参数android.R.layout.simple_spinner_item 是Android 默认的未展开菜单样式,setDropDownViewResource方法中的android.R.layout.simple_spinner_dropdown_item 参数是展开后的默认样式。前者推荐保持默认,后者可以修改。
creatFromResource中的参数,第一个是指上下文对象,第二个是指string.xml 文件中的数组,第三个是菜单收起时样式。
4、对Spinner 对象设置数据,当然要先在Activity 中用老方法findViewById 放入Spinner :
spinner = (Spinner)findViewById(R.id.spinnerId);
spinner.setAdapter(adapter);
spinner.setPrompt("标题");

监听器实现OnItemSelectedListener 接口
class SpinnerOnSelectedListener implments OnItemSelectedListener{
class SpinnerOnItemSelectedListener implements OnItemSelectedListener{

@Override
public void onItemSelected(AdapterView<?> parent, View view, int position, long id) {
}

@Override
public void onNothingSelected(AdapterView<?> parent{
}
   
   }
}
动态ArrayAdapter 的基本使用方法
List<String>list = new ArrayList<String>();
list.add("");
list.add("");
ArrayAdapter<String> adapter = new ArrayAdapter<String>(this, R.layout.item, R.id.textView, list);
adapter.setAdapter(adapter);
adapter.setPrompt("");
第一个参数代表Activity ,“this”代表是此UI 界面,第二个参数是每个条目的布局文件(可以自己写),第三个参数代表必须有的textView ,内有条目内容的ID,第四个参数可以是任何类型的对象,结果是调用了toString 方法的结果。
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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