27、匿名类与 Android 小部件及对话框的实现

匿名类与 Android 小部件及对话框的实现

1. 匿名类处理普通按钮点击

在 Android 开发中,我们可以使用匿名类来处理普通按钮的点击事件。当布局中只有一个按钮时,使用匿名类的方式更为合适。以下是具体的代码实现:

/*
   Let's listen for clicks on our "Capture" Button.
   We can do this with an anonymous class as well.
   An interface seems a bit much for one button.
*/
button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
   @Override
   public void onClick(View v) {
          // We only handle one button
          // So, no switching required

          // Change the text on the TextView 
          // to whatever is currently in the EditText
          textView.setText(editText.getText());
   }
});

在上述代码中,我们通过 setOnClickListener 方法设置按钮的点击监听器,使用匿名类 View.OnClickListener 并重写

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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