14、Android开发:网络检测、配置变更与数据存储全解析

Android开发:网络检测、配置变更与数据存储全解析

1. 网络类型检测

在Android开发中,有时需要检测设备的网络类型,以确保应用在不同网络环境下能有良好的表现。以下是一个检测3G或LTE网络的示例代码:

private void checkfor3GorLte(Context context) {
    TelephonyManager telephonyManager = (TelephonyManager) context.
            getSystemService(Context.TELEPHONY_SERVICE);
    switch (telephonyManager.getNetworkType()) {
        case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_HSDPA:
        case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_HSPA:
        case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_HSPAP:
        case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_HSUPA:
        case TelephonyManager.NETWORK_TYPE_LTE:
            // Yay - we got fast enough mobile data! :)
            break;
        default:
            // Slow mobile network - notify user...
            b
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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