api 翻译之AsyncTask

本文深入探讨了AsyncTask类在Android开发中的应用,它能有效提升用户体验,通过合理利用后台线程执行耗时操作,并在主线程中更新UI,避免阻塞UI线程。文章详细解释了AsyncTask的三种类型(Params, Progress, Result)和四个关键步骤(onPreExecute, doInBackground, onProgressUpdate, onPostExecute),并提供了异步下载文件的实用示例。遵循最佳实践,确保任务实例在主线程创建,执行方法在UI线程调用,且任务仅执行一次,以防止内存泄漏和程序崩溃。

AsyncTask


类的简介:

AsyncTask可以使UI线程更合理更简单的使用。这个类允许执行后台操作,而且可以在不使用多线程或handlers的情况下给主线程传输数据。

异步任务 被定义为在后台进行的运算,结果发布到主线程。

异步任务 三种类型四个步骤所定义,三种类型分别是ParamsProgressResult和四个步骤分别是begindoInBackgroundprocessProgressend

 


使用方法:

异步任务必须被继承使用,它的子类至少要覆写方法:doInBackground方法,通常也要覆写另一个方法:onPostExecute(Result)

上面的代码是其子类异步下载文件的示例。

 

 

异步任务的三种类型

异步任务的三种类型的描述如下:

1.Params:发送给正在执行的任务的参数(参数类型)。

2.Progress:正在后台运算的时候发布的进度(进度类型)

3.Result:后台运算的结果(返回值的类型)

 

异步任务并不非得使用所有这些类型,为了标记不使用的类型,简单的在其位置上填入Void

比如:上面的代码。

 

 

四个步骤:

当一个一步任务执行时,任务的四个步骤如下:

1.onPreExecute(),在异步执行时立即被UI线程调用,这一步通常用来设置任务,比如在用户界面显示进度条。

2.doInBackground(Params…),当onPreExecute()方法执行完成时立即被后台线程调用。这一步用来执行耗时间的后台操作。异步任务的参数被传到这一步里。操作的结果必须在这一步被返回并且会被传到最后一步。这一步也可以使用publishProgress(Progress…)来发布一个或者多个进度单位。这些值在onProgressUpdate(Progress…)这一步被发布到UI进程中

3.onProgressUpdate(Progress…),在调用publishProgress(Progress…)之后被UI线程调用,执行的时间不定。这个方法用来在后台操作仍在执行的时候在用户界面显示不同形式的进度。比如它可以推动进度条进度或者在文本里显示log信息。

4.onPostExecute(Result…),在后台程序结束后被UI线程调用。后台程序执行的结果以参数的形式传给这一步。

 

 

线程规则

为了是这一个类更好的被使用,要遵循下面几个原则:

1任务实例必须在主线程中创建

2Execute(Params…)必须被UI线程调用

3不用手动的调用onPreExecute(),onPostExecute(Result), dolnBackgrcund(Params. . .), onProgressUpdate(Progress.. .)

4任务只能被执行一次(当尝试执行第二个时会抛出异常)

 

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Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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