错误: 无法将类 LedScreen中的构造器 LedScreen应用到给定类型; 需要: DataBus,ConnectResultListener 找到:

weixin_45893990 2020-01-06 09:52:14
package com.example.myapplication;

import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;

import android.os.Bundle;
import android.widget.EditText;
import android.widget.Toast;

import com.nle.mylibrary.enums.led.PlayType;
import com.nle.mylibrary.enums.led.ShowSpeed;
import com.nle.mylibrary.forUse.led.LedListener;
import com.nle.mylibrary.forUse.led.LedScreen;
import com.nle.mylibrary.transfer.ConnectResultListener;
import com.nle.mylibrary.transfer.DataBus;
import com.nle.mylibrary.transfer.DataBusFactory;
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
LedScreen ledScreen;
EditText editText;

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
ledScreen=new LedScreen(DataBusFactory.newSocketDataBus("172.18.120.16",950));
try {
ledScreen.switchLed(true, new LedListener() {
@Override
public void onSuccess(boolean val) {
Toast.makeText(getApplicationContext(),val+"",Toast.LENGTH_SHORT).show();
}

@Override
public void onFail(Exception e) {
Toast.makeText(getApplicationContext(),e.toString(),Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
});
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
String txt=editText.getText().toString();
try {
ledScreen.sendTxt(txt, PlayType.LEFT, ShowSpeed.SPEED3, 3, 100, new LedListener() {
@Override
public void onSuccess(boolean val) {
Toast.makeText(getApplicationContext(),val+"",Toast.LENGTH_SHORT).show();
}

@Override
public void onFail(Exception e) {
Toast.makeText(getApplicationContext(),e.toString(),Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
});
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
...全文
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内容概要:本文围绕“考虑多类型资源的数据心园区供电协调规划”展开研究,重点探讨了源-荷-储多元协同下的供电规划与运行一体化优化问题。研究融合可再生能源、算力负载及时空调度等因素,提出基于多元宇宙优化算法的求解方法,实现对数据心园区容量配置与日调度的协同优化。通过构建多场景概率模型与柔性变电站型园区架构,兼顾供电可靠性与算力柔性,提升系统运行效率与能源利用率。该资源配套完整的Matlab代码实现,涵盖多元宇宙算法求解、场景生成与削减、优化调度建模等关键环节,适用于科研复现与工程仿真。; 适合人群:具备一定电力系统、优化算法基础,从事新能源、数据心能源管理、智能调度等相关领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于数据心园区含高比例可再生能源的供电系统规划;②支撑科研工作对多元宇宙优化算法、场景概率建模、源网荷储协同调度等技术的复现与改进;③服务于微电网、综合能源系统等领域的优化调度算法开发与仿真验证。; 阅读建议:建议结合文提供的Matlab代码与完整资源包进行同步实践,重点关注多元宇宙优化算法的实现流程与调度模型的数学建模细节,宜在掌握基本优化理论基础上开展学习与拓展。
内容概要:本文针对大规模电动汽车集群参与电网调度的可行性建模问题,提出了一种基于多面体最大内近似的电动汽车聚合可行域内近似建模方法。该方法通过构建几何化的内近似模型,将大量分散、具有复杂充放电约束的电动汽车群体的可调度能力聚合为一个统一的、可在优化调度直接使用的凸多面体可行域,从而有效表征其整体灵活性。文详细阐述了该内近似模型的数学原理、构建流程及其在微电网经济调度的集成应用,实现了对电动汽车集群可调度能力的精确量化与高效利用,并配套提供了完整的Matlab代码实现,便于研究复现与进一步扩展。; 适合人群:具备电力系统优化、运筹学、可再生能源调度或智能电网等相关领域基础知识,从事新能源、电动汽车、需求响应、虚拟电厂等方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车集群的聚合建模方法,解决大规模灵活资源参与电网调度的可行性区域表达难题;②实现微电网类型分布式资源(如EV、光伏、储能)的协同优化调度,提升系统运行的经济性、稳定性与可再生能源消纳能力;③为车网互动(V2G)、需求响应、虚拟电厂等新型电力系统应用场景提供关键的建模工具与仿真平台。; 阅读建议:此资源强调理论建模与实际调度应用的紧密结合,建议读者在深入理解凸集、多面体、线性规划等数学理论的基础上,务必动手运行并调试所提供的Matlab代码,通过仿真实验直观掌握聚合建模的全过程及其在优化调度的具体实现,从而达到理论与实践融会贯通的效果。

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