无需root,清除清理安卓,android的cache,缓存

本文介绍如何通过调用Android系统的API来实现清理应用缓存的功能,包括使用PackageManager类的方法来释放存储并通知,以及如何自定义IPackageDataObserver接口来接收清除完成的回调。
package com.agj.test;

import java.io.File;
import java.lang.reflect.Method;

import android.content.Context;
import android.content.pm.IPackageDataObserver;
import android.content.pm.PackageManager;
import android.os.Environment;
import android.os.RemoteException;
import android.os.StatFs;

/**
 * 1.功能相当于,点击了 应用程序信息 里面的 清楚缓存按钮,而非 清除数据
 * 
 * 2.功能相当于,删除了/data/data/packageName/cache 文件夹里面所有的东西
 * 
 * 3.需要权限 <uses-permission android:name="android.permission.CLEAR_APP_CACHE" />
 */
public class CacheClearHelper {

	public static void clearCache(Context context) {

		try {
			PackageManager packageManager = context.getPackageManager();
			Method localMethod = packageManager.getClass().getMethod("freeStorageAndNotify", Long.TYPE,
					IPackageDataObserver.class);
			Long localLong = Long.valueOf(getEnvironmentSize() - 1L);
			Object[] arrayOfObject = new Object[2];
			arrayOfObject[0] = localLong;
			localMethod.invoke(packageManager, localLong, new IPackageDataObserver.Stub() {

				@Override
				public void onRemoveCompleted(String packageName, boolean succeeded) throws RemoteException {
				}
			});
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}

	private static long getEnvironmentSize() {
		File localFile = Environment.getDataDirectory();
		long l1;
		if (localFile == null)
			l1 = 0L;
		while (true) {
			String str = localFile.getPath();
			StatFs localStatFs = new StatFs(str);
			long l2 = localStatFs.getBlockSize();
			l1 = localStatFs.getBlockCount() * l2;
			return l1;
		}

	}
}


另外,IPackageDataObserver这个类找不到的话,那么就自己新建一个,建成如下的样子:



IPackageDataObserver.aidl的内容是:


/* 
 ** 
 ** Copyright 2007, The Android Open Source Project 
 ** 
 ** Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); 
 ** you may not use this file except in compliance with the License. 
 ** You may obtain a copy of the License at 
 ** 
 **     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 
 ** 
 ** Unless required by applicable law or agreed to in writing, software 
 ** distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, 
 ** WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. 
 ** See the License for the specific language governing permissions and 
 ** limitations under the License. 
 */ 
  
package android.content.pm; 
  
 /** 
  * API for package data change related callbacks from the Package Manager. 
  * Some usage scenarios include deletion of cache directory, generate 
  * statistics related to code, data, cache usage(TODO) 
  * {@hide} 
  */ 
 oneway interface IPackageDataObserver { 
     void onRemoveCompleted(in String packageName, boolean succeeded); 
 }

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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