UIQ中启动浏览器

本文分享了一段在索爱论坛上发现的用于启动Symbian设备内置浏览器的代码,并提供了一个修改后的版本。通过该代码可以实现从应用内部打开指定URL的功能。

下面的代码是在索爱论坛见到的,楼主说有问题,先等我慢慢研究下

void MyAppUi::StartBrowser(const TDesC& aUrl) 
  { 
  TQWebDNLUrlEntry url; 
  url.iUrl = aUrl; 
  TQWebDNLUrlEntryBuf urlBuf(url); 
  TVwsViewId viewId(KUidQWebApp, KUidQWebPageView); 
  TRAPD(err, ActivateViewL(viewId, KQWebCustomMsgId, urlBuf)); 
  if (err != KErrNone) { 
  User::Panic(_L("ActivateViewL error"), err); 
  } 
  }  

我的代码,使用没问题(KUidQWebApp和KUidQWebPageView 在sdk中已有定义)

void CnetfroguiqAppUi::InvokeWapBrowser(const TDesC& aUrl)
{
 TQWebDNLUrlEntry url;
 url.iUrl = aUrl; // _L( "http://www.cnn.com" );
 TQWebDNLUrlEntryBuf urlBuf( url );
 TVwsViewId viewId( KUidQWebApp, KUidQWebPageView );
 (STATIC_CAST(CEikAppUi*, CEikonEnv::Static()->AppUi()))->ActivateViewL( viewId, KQWebCustomMsgId, urlBuf );

}
 
 

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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