18、Android开发:Apply Changes与事件处理全解析

Android开发:Apply Changes与事件处理全解析

1. Android Studio中Apply Changes的使用

1.1 启动项目

当项目加载到Android Studio但尚未在设备或模拟器上运行时,可通过工具栏中的运行(Run)或调试(Debug)按钮来启动项目。

1.2 应用更改按钮

应用启动并运行后,运行按钮上的图标会改变,同时“Apply Changes and Restart Activity”和“Apply Code Changes”按钮将被启用。

1.3 应用更改失败处理

如果选择应用更改按钮时无法应用更改,Android Studio会显示失败消息及解释。例如,对资源文件进行更改后选择“Apply Code Changes”选项,Android Studio会显示相应消息。此时,可使用“Apply Changes and Restart Activity”选项。若尝试应用涉及方法添加或删除的更改,唯一的选择是点击“Run App”按钮重新安装并重启应用。也可配置Android Studio自动回退到“Run App”操作。

1.4 配置Apply Changes回退设置

配置步骤如下:
1. 选择“File -> Settings”菜单选项(在macOS上为“Android Studio -> Preferences”)打开Android Studio首选项窗口。
2. 在首选项对话框中,选择左侧面板中的“Build, Execution, Deployment”,然后选择“Deployment”。
3. 启用

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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