Android 回调机制理解

Java接口回调,异步回调理解 提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、回调简单理解二、Java中用接口实现回调1.引入库2.读入数据总结 前言 本文是作者在学习接口回调时看到 https://blog.youkuaiyun.com/fengye454545/article/details/80198446 帖子中内容后,对其进行的理解和补充,仅供学习参考,如有错误感谢指正。 一、回调简单理解 小明和小李要一起去吃饭,但小李要先洗个脸。那么正常流程应该是小李先去洗个脸,然后通知小明一起去吃饭。 下面是一个 阅读详情

转帖请注明本文出自xiaanming的博客(http://blog.youkuaiyun.com/xiaanming/article/details/17483273),请尊重他人的辛勤劳动成果,谢谢

以前不理解什么叫回调,天天听人家说加一个回调方法啥的,心里想我草,什么叫回调方法啊?然后自己就在网上找啊找啊找,找了很多也不是很明白,现在知道了,所谓回调:就是A类中调用B类中的某个方法C,然后B类中反过来调用A类中的方法D,D这个方法就叫回调方法,这样子说你是不是有点晕晕的,其实我刚开始也是这样不理解,看了人家说比较经典的回调方式:

  • Class A实现接口CallBack callback——背景1
  • class A中包含一个class B的引用b ——背景2
  • class B有一个参数为callback的方法f(CallBack callback) ——背景3
  • A的对象a调用B的方法 f(CallBack callback) ——A类调用B类的某个方法 C
  • 然后b就可以在f(CallBack callback)方法中调用A的方法 ——B类调用A类的某个方法D

大家都喜欢用打电话的例子,好吧,为了跟上时代,我也用这个例子好了,我这个例子采用异步加回调

有一天小王遇到一个很难的问题,问题是“1 + 1 = ?”,就打电话问小李,小李一下子也不知道,就跟小王说,等我办完手上的事情,就去想想答案,小王也不会傻傻的拿着电话去等小李的答案吧,于是小王就对小李说,我还要去逛街,你知道了答案就打我电话告诉我,于是挂了电话,自己办自己的事情,过了一个小时,小李打了小王的电话,告诉他答案是2

[java]  view plain  copy
  1. /** 
  2.  * 这是一个回调接口 
  3.  * @author xiaanming 
  4.  * 
  5.  */  
  6. public interface CallBack {  
  7.     /** 
  8.      * 这个是小李知道答案时要调用的函数告诉小王,也就是回调函数 
  9.      * @param result 是答案 
  10.      */  
  11.     public void solve(String result);  
  12. }  

 

[java]  view plain  copy
  1. /** 
  2.  * 这个是小王 
  3.  * @author xiaanming 
  4.  * 实现了一个回调接口CallBack,相当于----->背景一 
  5.  */  
  6. public class Wang implements CallBack {  
  7.     /** 
  8.      * 小李对象的引用 
  9.      * 相当于----->背景二 
  10.      */  
  11.     private Li li;   
  12.   
  13.     /** 
  14.      * 小王的构造方法,持有小李的引用 
  15.      * @param li 
  16.      */  
  17.     public Wang(Li li){  
  18.         this.li = li;  
  19.     }  
  20.       
  21.     /** 
  22.      * 小王通过这个方法去问小李的问题 
  23.      * @param question  就是小王要问的问题,1 + 1 = ? 
  24.      */  
  25.     public void askQuestion(final String question){  
  26.         //这里用一个线程就是异步,  
  27.         new Thread(new Runnable() {  
  28.             @Override  
  29.             public void run() {  
  30.                 /** 
  31.                  * 小王调用小李中的方法,在这里注册回调接口 
  32.                  * 这就相当于A类调用B的方法C 
  33.                  */  
  34.                 li.executeMessage(Wang.this, question);   
  35.             }  
  36.         }).start();  
  37.           
  38.         //小网问完问题挂掉电话就去干其他的事情了,诳街去了  
  39.         play();  
  40.     }  
  41.   
  42.     public void play(){  
  43.         System.out.println("我要逛街去了");  
  44.     }  
  45.   
  46.     /** 
  47.      * 小李知道答案后调用此方法告诉小王,就是所谓的小王的回调方法 
  48.      */  
  49.     @Override  
  50.     public void solve(String result) {  
  51.         System.out.println("小李告诉小王的答案是--->" + result);  
  52.     }  
  53.       
  54. }  


 

[java]  view plain  copy
  1. /** 
  2.  * 这个就是小李啦 
  3.  * @author xiaanming 
  4.  * 
  5.  */  
  6. public class Li {  
  7.     /** 
  8.      * 相当于B类有参数为CallBack callBack的f()---->背景三 
  9.      * @param callBack   
  10.      * @param question  小王问的问题 
  11.      */  
  12.     public void executeMessage(CallBack callBack, String question){  
  13.         System.out.println("小王问的问题--->" + question);  
  14.           
  15.         //模拟小李办自己的事情需要很长时间  
  16.         for(int i=0; i<10000;i++){  
  17.               
  18.         }  
  19.           
  20.         /** 
  21.          * 小李办完自己的事情之后想到了答案是2 
  22.          */  
  23.         String result = "答案是2";  
  24.           
  25.         /** 
  26.          * 于是就打电话告诉小王,调用小王中的方法 
  27.          * 这就相当于B类反过来调用A的方法D 
  28.          */  
  29.         callBack.solve(result);   
  30.   
  31.           
  32.           
  33.     }  
  34.       
  35. }  


 

[java]  view plain  copy
  1. /** 
  2.  * 测试类 
  3.  * @author xiaanming 
  4.  * 
  5.  */  
  6. public class Test {  
  7.     public static void main(String[]args){  
  8.         /** 
  9.          * new 一个小李 
  10.          */  
  11.         Li li = new Li();  
  12.   
  13.         /** 
  14.          * new 一个小王 
  15.          */  
  16.         Wang wang = new Wang(li);  
  17.           
  18.         /** 
  19.          * 小王问小李问题 
  20.          */  
  21.         wang.askQuestion("1 + 1 = ?");  
  22.     }  
  23. }  


通过上面的那个例子你是不是差不多明白了回调机制呢,上面是一个异步回调,我们看看同步回调吧,onClick()方法

现在来分析分析下Android View的点击方法onclick();我们知道onclick()是一个回调方法,当用户点击View就执行这个方法,我们用Button来举例好了

[java]  view plain  copy
  1. //这个是View的一个回调接口  
  2. /** 
  3.  * Interface definition for a callback to be invoked when a view is clicked. 
  4.  */  
  5. public interface OnClickListener {  
  6.     /** 
  7.      * Called when a view has been clicked. 
  8.      * 
  9.      * @param v The view that was clicked. 
  10.      */  
  11.     void onClick(View v);  
  12. }  

[java]  view plain  copy
  1. package com.example.demoactivity;  
  2.   
  3. import android.app.Activity;  
  4. import android.os.Bundle;  
  5. import android.view.View;  
  6. import android.view.View.OnClickListener;  
  7. import android.widget.Button;  
  8. import android.widget.Toast;  
  9.   
  10. /** 
  11.  * 这个就相当于Class A 
  12.  * @author xiaanming 
  13.  * 实现了 OnClickListener接口---->背景一 
  14.  */  
  15. public class MainActivity extends Activity implements OnClickListener{  
  16.     /** 
  17.      * Class A 包含Class B的引用----->背景二 
  18.      */  
  19.     private Button button;  
  20.   
  21.     @Override  
  22.     public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {  
  23.         super.onCreate(savedInstanceState);  
  24.         setContentView(R.layout.activity_main);  
  25.         button = (Button)findViewById(R.id.button1);  
  26.           
  27.         /** 
  28.          * Class A 调用View的方法,而Button extends View----->A类调用B类的某个方法 C 
  29.          */  
  30.         button.setOnClickListener(this);  
  31.     }  
  32.   
  33.     /** 
  34.      * 用户点击Button时调用的回调函数,你可以做你要做的事 
  35.      * 这里我做的是用Toast提示OnClick 
  36.      */  
  37.     @Override  
  38.     public void onClick(View v) {  
  39.         Toast.makeText(getApplication(), "OnClick", Toast.LENGTH_LONG).show();  
  40.     }  
  41.   
  42. }  

下面是View类的setOnClickListener方法,就相当于B类咯,只把关键代码贴出来

[java]  view plain  copy
  1. /** 
  2.  * 这个View就相当于B类 
  3.  * @author xiaanming 
  4.  * 
  5.  */  
  6. public class View implements Drawable.Callback, KeyEvent.Callback, AccessibilityEventSource {  
  7.     /** 
  8.      * Listener used to dispatch click events. 
  9.      * This field should be made private, so it is hidden from the SDK. 
  10.      * {@hide} 
  11.      */  
  12.     protected OnClickListener mOnClickListener;  
  13.       
  14.     /** 
  15.      * setOnClickListener()的参数是OnClickListener接口------>背景三 
  16.      * Register a callback to be invoked when this view is clicked. If this view is not 
  17.      * clickable, it becomes clickable. 
  18.      * 
  19.      * @param l The callback that will run 
  20.      * 
  21.      * @see #setClickable(boolean) 
  22.      */  
  23.       
  24.     public void setOnClickListener(OnClickListener l) {  
  25.         if (!isClickable()) {  
  26.             setClickable(true);  
  27.         }  
  28.         mOnClickListener = l;  
  29.     }  
  30.       
  31.       
  32.     /** 
  33.      * Call this view's OnClickListener, if it is defined. 
  34.      * 
  35.      * @return True there was an assigned OnClickListener that was called, false 
  36.      *         otherwise is returned. 
  37.      */  
  38.     public boolean performClick() {  
  39.         sendAccessibilityEvent(AccessibilityEvent.TYPE_VIEW_CLICKED);  
  40.   
  41.         if (mOnClickListener != null) {  
  42.             playSoundEffect(SoundEffectConstants.CLICK);  
  43.               
  44.             //这个不就是相当于B类调用A类的某个方法D,这个D就是所谓的回调方法咯  
  45.             mOnClickListener.onClick(this);  
  46.             return true;  
  47.         }  
  48.   
  49.         return false;  
  50.     }  
  51. }  

这个例子就是Android典型的回调机制,看完这个你是不是更进一步的理解了回调机制呢? 线程run()也是一个回调方法,当执行Thread的start()方法就会回调这个run()方法,还有处理消息都比较经典等等


这也是小弟对回调机制的一点拙见,不懂的请留言,如果有错误希望指出!多谢!

java实现回调实例(附完整源码) 阅读详情

相关推荐

深入理解JNI回调机制在Android中的应用

Java Native Interface(JNI)是一种编程框架,它允许Java代码与用其他语言(通常是C或C++)编写的本地应用程序或库进行交互。JNI的使用主要体现在能够调用本地库中的函数或方法,从而扩展Java的性能和功能,尤其是对于系统级的调用或已存在的本地代码库。

weixin_33256096的博客 1009

一个经典例子让你彻彻底底理解java回调机制

以前不理解什么叫回调,天天听人家说加一个回调方法啥的,心里想我草,什么叫回调方法啊?然后自己就在网上找啊找啊找,找了很多也不是很明白,现在知道了,所谓回调:就是A类中调用B类中的某个方法C,然后B类中反过来调用A类中的方法D,D这个方法就叫回调方法,这样子说你是不是有点晕晕的,其实我刚开始也是这样不理解,看了人家说比较经典的回调方式: Class A实现接口CallBack callback—...

runfeel 4458

深入理解Java/Android回调机制及示例应用

在Java中,接口是一种抽象类型,它定义了类或者结构体应该遵循的协议或契约。接口可以包含方法、属性、事件、索引器等成员,但接口本身仅定义这些成员,而不提供实现。接口的实现必须由实现接口的类提供。从设计模式的角度来说,接口是实现回调机制的关键。接口的实现通常用于实现多态性,允许不同的类对同一消息做出不同的响应。在回调的上下文中,一个类将需要调用的方法的引用作为参数传递给另一个类的方法。这个被传递的方法引用通常属于某个实现了特定接口的类。在调用该方法时,调用者实际上是在执行一个间接的方法调用,即回调。

weixin_29215509的博客 1200

JAVA回调机制

本人学生期间代码接触的都是C++与Matlab,在工作之后由于从事android开发需要接触java开发,于是边学边用,其中踩了不少坑,记录下来大家一起阅读。 1.定义 什么是回调函数?是一个通过函数指针调用的函数。英文为CALLBACK,call then back,回调函数不是由该函数的实现方法直接调用,而是在特定的事件或条件发生时由另外的一方调用的,用于对该事件进行响应。在JAVA中可以特定理解为:通过函数参数传递到其他代码的,某一块可执行代码的引用。 2.分类 一般将回调函数分为两类:同步回

weixin_43195281的博客 5328

拆解大疆M300电池BMS:基于TI TIDA-010030方案的硬件架构深度分析

本文深度解析了大疆M300无人机电池管理系统(BMS)基于TI TIDA-010030参考设计的硬件架构。通过对比TI方案与大疆实现的差异,详细介绍了BQ7694003监控前端和BQ34Z100电量计的优化设计,以及通信架构的可靠性改进。文章还揭示了大疆在成本、空间和标准化方面的工程妥协与创新平衡,为锂电池保护方案提供了实践参考。

weixin_27066963的博客 239

四足机器人机械结构设计:从腿型到驱动的全面解析

本文全面解析了四足机器人机械结构设计的核心要点。资深工程师老张深入探讨了并联腿与串联腿的选型策略、不同腿型布局对稳定性的影响,并详细对比了皮带轮与连杆驱动方式的优劣。文章结合实战经验,强调了足端设计、材料选择及整体结构轻量化等关键细节,为机器人开发者提供了从理论到实践的宝贵指导。

assembly8low的博客 634

Java以及Android回调机制的一些理解

安卓的View如Button,ImageView都有事件监听,而事件监听就是一个回调函数。回调函数在实际的应用中也是十分的重要。网上也讲过很多回调函数的,我也只是写一写自己的感悟,以及对回调函数的理解。        首先谈谈什么是回调函数,引用一段话:在Android的学习过程中经常会听到或者见到“回调”这个词,那么什么是回调呢?所谓的回调函数就是:在A类中定义了一个方法,这个方法中用到了一个

qq_28251907的博客 603

论文理解【LLM-OR】——【OptiMUS】Scalable Optimization Modeling with (MI)LP Solvers and Large Language Models

OptiMUS 把“自然语言→优化建模与求解”从单次生成改造成“结构化问题 + 多智能体协作 + 连接图检索”的模块化流程,并在更长更难的数据集上验证了这种结构化方法相对端到端 prompting 的优

佚失的诗篇 829

彻底理解Android的回调机制 看不懂打我

对回调一直模模糊糊 所以就写了一篇 日后忘了 回来看看

CZMblog的博客 1027

comsol 多物理场仿真流程-以开关柜为例

1、主要方法 在SolidWorks中对于开关柜的内部与外部结构进行建模,生成能够导入软件计算的3D模型。将SolidWorks中的模型导入comsol软件中,设置参数进行多物理场耦合仿真。 1、具体步骤 删除高压开关柜中对其内部电磁环境无较大影响的结构,如低压测量柜、断路器内部结构等。 导入模型:将厂家提供的3D模型转化为solidworks结构模型。 修复模型:修复已转化模型中转化错误的部分、修复已转化模型中非实体部分、修复已转化模型中重叠实体部分 化简模型:去除过于...

健忘16的博客 7020

以宠辱之戒写 SAP Fiori Elements,把标准能力当成身体,把扩展冲动当成大患

SAP Fiori Elements开发中常面临业务方追求"独特页面"的压力,但过度自定义会破坏框架价值。老子"宠辱若惊"的智慧提醒开发者:不应因用户称赞或批评而动摇架构原则。标准模板的价值在于确保业务语义、交互规范和后端服务的一致性。扩展应遵循官方API,将业务逻辑放在ABAP/CDS层而非前端控制器。成熟项目会平衡标准与定制,使用annotation表达UI行为,仅在必要时通过受支持的extension points进行增强,保持系统的长期可维护性。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 1001

Android回调机制的理解

定义: 所谓回调就是说一个程序里面有一个函数a,我在这个程序里面调用b函数,我希望b函数来调用我的a函数,这个a函数就叫做回调函数。(网上看了好久才明白0-0) C++对回调的实现: 比如说我在程序里面调用qsort(a,a+n,cmp)这该快排函数,其中a是数组,n是数组元素的个数,而cmp函数是自己的程序里面定义的。我想让qsort来调用我的cmp函数,就要吧cmp函数指针传给qsort

runninghui的专栏 1169

SAP AI Core 高阶能力实战参考

文章摘要:本文探讨了在企业SAP架构中整合GenAI技术的工程化实践,重点分析了SAP AI Core的高阶能力应用。作者指出,企业级AI应用需解决多轮对话管理、Git同步工作流、提示词治理等核心问题,而非简单接入大模型API。技术方案展示了如何通过SAP AI Core的orchestration service管理对话历史,利用GitOps实现AI资产版本控制,并强调prompt template在审计合规中的治理价值。全文以SAP技术栈(ABAP/RAP/Fiori)为背景,阐释了AI能力与企业核心系

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 106

对Android 回调机制的一些理解

最近在弄关于Android 回调的问题,对其做一下自己的理解。 一:什么是Android的回调?        在A类中定义了一个方法,这个方法中用到了一个接口和该接口中的抽象方法,但是抽象方法没有具体的实现,需要B类去实现,B类实现该方法后,它本身不会去调用该方法,而是传递给A类,供A类去调用,这种机制就称为回调。 二:关键代码      (1) 我在MyButton类中声明如下

Black宋 595

Oracle 从入门到精通系列(入门篇)1.1-Oracle 数据库发展史

Oracle 从入门到精通系列(入门篇)1.1-Oracle 数据库发展史

LuciferLiu_DBA 2191

OSG第三方库编译之二十一:minizip编译(Windows、Linux、Macos环境下编译)

OSG编译;第三方库;跨平台编译;minizip编译(Windows、Linux、Macos环境下编译)

LuckyHanMo的博客 2624

彻底理解android中的回调机制

网上有很多博文都解释了java回调机制,但有些看了并不那么容易理解 老是有同事说,没问题,这里个回调,我却不知道什么叫回调,于是我下定决定要去弄懂这个java机制 废话不多说,实现回调必须要有两个类,一个接口。下面讲一下步骤: 1.类A中有1个方法(此方法中有CallBack callBack的参数)方法中执行了接口中的方法 2.类B实现了接口,并重写方法,同时执行类A中的定义的那个方法,

jsjysxw的博客 444

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

我理解的Android回调机制

最近几天,在看公司业务代码,最为一个小白,看到密密麻麻的大串代码,理解起来是特别吃力地,特别是中间做了一个小功能,涉及到了回调,更是脑细胞消失无数。今天花了一个多小时时间,才弄懂回调机制。下面说一下我的理解。 ...

Sean豆子 457

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

理解Android中的回调机制

Android中使用回调机制特别多,今天想深入理解下回调机制是什么原理,为什么要用回调呢?有什么优点?比直接调用函数好在哪里? 百度很多,说指针的很多,没看懂。 参考大牛的文章,让我明白很多。参见: Java/Android中的函数调用&回调函数&自定义回调函数 我自己写的小例子: 3个类: 1、接口 public interface Callback { p

jinshitou2012的专栏 628

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Android使用OkHttp访问网络——理解回调机制

摘自《第一行代码——Android(第二版)》 9.5 网络编程的最佳实践 目前你已经掌握了HttpURLConnection和OkHttp的用法,知道了如何发起HTTP请求,以及解析服务器返回的数据,但也许你还没有发现,之前我们的写法其实是很有问题的。因为一个应用程序很可能会在许多地方都使用到网络功能,而发送HTTP请求的代码基本都是相同的,如果我们每次都去编写一遍发送HTTP请求的代码,这显然...

帅boy的博客 2930

对于Android中接口回调机制的理解

对于接口回调机制首先要弄明白的问题是为什么需要它,也就是接口回调能为我们解决什么问题:在开发过程中我们经常会遇到一些有关触发执行的问题,比如用户触发按钮,然后程序就执行了一系列的操作的比如注册登录啊;问题的核心在于为什么是出发了按钮才执行,不触发就不执行吗?这个时候就能体现出各种接口也就是Listener或者callback等等的作用来了:首先分析一下接口的成分,public interface O

qq_15131627的博客 577

一个Demo带你理解Android接口回调机制

前言 开发中,接口回调是我们经常用到的。 接口回调的意思即,注册之后并不立马执行,而在某个时机触发执行。 举个例子: A有一个问题不会,他去问B,B暂时解决不出来,B说,等我(B)解决了再告诉你(A)此时A可以继续先做别的事情。 那么就只有当B解决完问题后告诉A问题解决了...

weixin_34378045的博客 107

android中回调机制,小demo可以理解

------------------------ 1,写的方法 public class CallBack { public static void main(String[] args) { Down down = new Down(); //初始化监听加上调用监听的方法 down.setListenser(new OnTaskOpenListenser() { @Override

huwenzhi1991的专栏 499

android官方Api 理解Activity生命周期的回调机制(适合有基础的人看)

原文地址:http://www.android-doc.com/training/basics/activity-lifecycle/starting.html#lifecycle-states   此处笔者看到,主要是“android替代main函数启动方式”的概念让笔者有豁然开朗的感觉,之前也很少会去思考这种问题,翻译一下,希望能够让更多的与笔者一样未了解此点的人一点帮助。 第一次翻译,...

许佳佳的博客 2605
上一篇: iOS 部署cocoPos简书
下一篇: SignalA iOS端,Android端地址
Code_Alone
博客等级 码龄9年 1粉丝 5原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值