XListView

XListView使用详解
package com.example.xlist_demo01;


import java.util.ArrayList;


import java.util.List;




import android.os.Bundle;
import android.app.Activity;
import android.view.Menu;
public class MainActivity extends Activity implements XListView.IXListViewListener {

    private XListView listView;
    private int skip = 0, limit = 20;//skip=每次请求数据的起始位置;limit=每次请求的条数;
    private List<String> data = new ArrayList<String>();
    private MyAdapter adapter;


    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        listView = (XListView) findViewById(R.id.xlist);
        //设置xlistview加载刷新监听;
        listView.setXListViewListener(this);
        //设置支持上拉加载更多,下拉刷新;
        listView.setPullRefreshEnable(true);
        listView.setPullLoadEnable(true);
        //添加适配器;
        adapter = new MyAdapter(MainActivity.this);
        listView.setAdapter(adapter);
        //刚加载进来,显示第一列数据;
        getData(true);
    }




    //自定义添加数据;
    private void getData(boolean isadd) {
        //isadd=TRUE,添加数据;false,更新数据;
        data.clear();
        for (int i = skip; i < skip + limit; i++) {
            data.add("所涉及的减肥药的撒的撒"+i);
        }
        if (isadd) {
            adapter.addData(data);
        } else
            adapter.updateData(data);
    }


    @Override
    public void onRefresh() {
        //刷新数据;下拉listview时响应;
        skip=0;
        getData(false);
        //更新数据完成以后停止刷新加载;
        listView.stopRefresh();
        listView.stopLoadMore();
    }


    @Override
    public void onLoadMore() {
//加载更多,上拉加载更多数据;
        skip+=limit;
        getData(true);
        //更新数据完成以后停止刷新加载;
        listView.stopRefresh();
        listView.stopLoadMore();
    }
}
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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