安卓入门1-认识目录结构

最近自己也在学习安卓开发,顺便把学到的东西写出来与大家分享。

首先,安卓开发环境的配置就不说了,百度上一大片。

这一节是最基础的入门准备-认识安卓工程的目录结构。


需要我们了解的东西如下:

first-我们的第一个安卓工程的工程名

src-存放一个一个的Activity,即界面

gen中的R.java文件很重要,这是系统自动生成的,它里边会有整个工程用到的所有资源的ID,方便调用

Android 4.4就不说了,是我们开发需要基于的安卓开发包,暂不用了解

res-是资源的缩写,里边放我们用到的所有的资源,

比如drawable-xxx这几个文件夹,里边存放在不同分辨率下需要用到的资源

layout-主要存放布局文件.xml,与之前说到的src下的Activity一一对应,用xml定义界面的布局格式

values-strings,这个文件主要存放文本键值对,比如app_name对应“应用名称”,也用来做国际化,根据不同语言选择不同的显示方式

AndroidManifest.xml这是最重要的一个文件,我们在工程中用到的Activity都需要在其中注册



其中包括了版本信息,sdk版本信息,以及非常重要的应用信息。

其中的activity标签是用来注册activity(即界面)的,对应的类名和应用名。

intent-filter标签,此activity包含了intent-filter标签,即这个activity在程序运行时第一时间运行

这是今天学到的一些东西,初学,肯定有很多东西有错误或不够到位,还请谅解,在接下来的学习中我还会不断更改,来让更多像我一样的菜鸟能迅速抓住安卓开发的要领!欢迎指正,共同进步,感激不尽~

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与长短期记忆网络(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与泛化能力,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,突出其在科研与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与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模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与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与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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