Android_NewBird之Asynctask的基本使用(2)

本文探讨了Android中使用Asynctask更新UI(如进度条)时遇到的同步问题及解决方法。当任务未完成而Activity被暂停时,再次启动Activity会导致进度不同步。文章提供了一个示例Activity和Asynctask实现,展示了如何通过取消当前运行的任务并确保其生命周期与Activity保持一致来解决该问题。

Asynctask线程进度条退出之后取消,再进入界面,发现进度条不同步。

原因是:Asynctask必须先将之前的线程结束掉,才会执行下一个线程。

解决方案:将Asynctask的生命周期与Activity设置成一致。

public class AsynctaskLoadProgressTest extends Activity {

    private ProgressBar pg;
    private MyAsynctask myAsynctask;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_asynctask_load_progress_test);
        pg = (ProgressBar) findViewById(R.id.pg);
        myAsynctask = new MyAsynctask();
        myAsynctask.execute();
    }

    //进入task之后再退出,发现task不再同步。  原因:需要将上一次的task线程执行完。即将for循环执行完毕
    //解决方法:让Asynctask与Activity具备相同的生命周期
    @Override
    protected void onPause() {
        super.onPause();
        //Asynctask不为空且处于running状态
        if(myAsynctask != null && myAsynctask.getStatus() == AsyncTask.Status.RUNNING){
            myAsynctask.cancel(true); //并不会直接取消掉task,而是发送一个cancel请求,并不会直接停止一个线程
        }
    }

    class MyAsynctask extends AsyncTask<Void,Integer,Void>{

        @Override
        protected Void doInBackground(Void... voids) {
            for(int i=0; i<100; i++){
                //进行cancel判断
                if(isCancelled()){
                    break;
                }
                publishProgress(i);
                try {
                    Thread.sleep(300);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            return null;
        }

        @Override
        protected void onProgressUpdate(Integer... values) {
            super.onProgressUpdate(values);
            if(isCancelled()){
                return;
            }
            pg.setProgress(values[0]);
        }
    }

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。
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