PullToRefres

  1. 导入PullToRefresh

1.1 修改library的build.gradle中的sdk版本
//修改前
compileSdkVersion 16
buildToolsVersion “27.0.3”

  defaultConfig {
    minSdkVersion 4
    targetSdkVersion 4
  }
 
  //修改后
  compileSdkVersion 27
  buildToolsVersion "27.0.3"

  defaultConfig {
    minSdkVersion 15
    targetSdkVersion 27
  }

1.2 Clear Project后会报如下错误,修改源代码:“PullToRefreshWebView”
错误: 找不到符号
符号: 方法 floor(float)
位置: 类 FloatMath

  FloatMath.floor -> Math.floor

1.3 选中自己的工程,例如:“app”然后鼠标右键“open Moduel settings”导入库

1.4 修改layout布局文件,添加PullToRefresh控件替换ListView即可

  1. 第三方控件:上拉加载、下拉刷新控件
    2.1 导入第三方插件库
    Android-PullToRefresh-master.zip

2.2 在布局文件中使用第三方插件
com.handmark.pulltorefresh.library.PullToRefreshListView

2.3 自定义适配器(BaseAdapter)提供数据

2.4 异步任务查询数据(AsyncTask)
2.4.1 AsyncTask定义了三种泛型类型 Params,Progress和Result。
Params 启动任务执行的输入参数,比如HTTP请求的URL。
Progress 后台任务执行的百分比。
Result 后台执行任务最终返回的结果,比如String
2.4.2 异步加载数据最少要重写以下这两个方法
doInBackground(Params…) 后台执行,比较耗时的操作都可以放在这里
onPostExecute(Result) 相当于Handler 处理UI的方式,在这里面可以使用在doInBackground 得到的结果处理操作UI
–注:此方法中再通知适配器和控件
myBaseAdapter.notifyDataSetChanged();// 通知适配器数据已改变
plv_main_plv1.onRefreshComplete();// 通知控件数据已经加载完毕

2.5 给PullToRefreshListView设置相关属性
plv_main_1.setMode(Mode.BOTH);// 设置刷新模式
Mode.BOTH:同时支持上拉下拉
Mode.PULL_FROM_START:只支持下拉Pulling Down
Mode.PULL_FROM_END:只支持上拉Pulling Up

  plv_main_1.getLoadingLayoutProxy().setPullLabel("上拉刷新...");// 刚下拉时,显示的提
  plv_main_1.getLoadingLayoutProxy().setRefreshingLabel("正在载入...");// 刷新时
  plv_main_1.getLoadingLayoutProxy().setReleaseLabel("放开刷新...");// 下来达到一定距离时,显示的提示 
  
  github、码云
  核心:
  1、新建Android的project
  2、将第三方工程导入到project中
  3、由于现有的开发module的sdk与导入的库的sdk版本不一样,所以需要修改
  4、在开发的module中引入库依赖
  5、启动module报错的原因,jdk高版本移除了些东西。
  
  
  6、改变listview为PullToRefreshListView 
  7、加载数据源	new Mytask / doInBackground
  8、给PullToRefreshListView设置相关属性,给下拉组件添加监听
  9、回调函数中,通知适配器数据加载完毕	onPostExecute
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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