handle message looper messagequeue

message :消息,包含消息id,以及一些处理的数据。由messagequeue统一处理。

handler:处理者,负责message的发放以及处理。

messagequeue:消息队列,用于存放handler发送过来的消息,按照fifo,并等待looper的抽取。

looper:消息泵,不断地从messagequeue中抽取message执行

thread:线程,负责调度整个消息循环,既消息循环的场所。

1、在ui线程中,系统会自动创建一个messagequeue,并会执行looper循环。但是在其余新开的线程当中需要手动去开启消息循环机制

 class LooperThread extends Thread {

                               public Handler mHandler;

                               public void run() {

                                               Looper.prepare();

                                               mHandler = new Handler() {

                                                               public void handleMessage(Message msg) {

                                                                              // process incoming messages here

                                                               }

                                               };

                                               Looper.loop();

                               }

                }


2、在一个线程中,一个looper对应一个messagequeue。但是一个looper对应许许多多的handler。但是这些handler和looper必须处于同一个线程当中。且是通过message.what来区分这个message是属于哪个handler发出来的。


内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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