Android ViewPager 左右滑动2-1

public class PagerActivity extends Activity
{
/** Called when the activity is first created. */
@Override
public void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.main);
initViewPager();
}

private void initViewPager()
{
ViewPager viewPager = (ViewPager) findViewById(R.id.viewPager);

View view1 = LayoutInflater.from(this).inflate(R.layout.index_1, null);
View view2 = LayoutInflater.from(this).inflate(R.layout.index_2, null);
View view3 = LayoutInflater.from(this).inflate(R.layout.index_3, null);

ArrayList<View> views = new ArrayList<View>();
views.add(view1);
views.add(view2);
views.add(view3);

MYPagerAdapter adapter = new MYPagerAdapter();
adapter.setViews(views);
viewPager.setAdapter(adapter);
}
}

public class MYPagerAdapter extends PagerAdapter
{
private ArrayList<View> views;

public void setViews(ArrayList<View> views)
{
this.views = views;
}

@Override
public int getCount()
{
return views.size();
}

@Override
public boolean isViewFromObject(View arg0, Object arg1)
{
return arg0 == arg1;
}

@Override
public void destroyItem(View container, int position, Object object)
{

((ViewPager) container).removeView(views.get(position));
}

@Override
public Object instantiateItem(View container, int position)
{
((ViewPager) container).addView(views.get(position));
return views.get(position);
}
}


<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="fill_parent" >

<android.support.v4.view.ViewPager
android:id="@+id/viewPager"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="fill_parent" >

<requestFocus />
</android.support.v4.view.ViewPager>

</RelativeLayout>
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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