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:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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