从gally选择出一个图片

图片选择器实现
本文介绍了一种使用Android标准API实现的图片选择功能。通过发送一个Intent来调用系统的图片选择器,并通过onActivityResult方法获取用户所选图片的路径。此方法适用于需要在应用中集成图片选择功能的场景。

Intent i = new Intent(Intent.ACTION_PICK, android.provider.MediaStore.Images.Media.INTERNAL_CONTENT_URI); startActivityForResult(i, ACTIVITY_SELECT_IMAGE);  

 

或者

 

Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_GET_CONTENT); 
intent
.setType("image/*"); 
startActivityForResult
(intent, IMAGE_PICK); 

然后主要是下面的实现

protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent imageReturnedIntent) {  
   
super.onActivityResult(requestCode, resultCode, imageReturnedIntent);  
 
   
switch(requestCode) {  
   
case REQ_CODE_PICK_IMAGE: 
       
if(resultCode == RESULT_OK){   
           
Uri selectedImage = imageReturnedIntent.getData(); 
           
String[] filePathColumn = {MediaStore.Images.Media.DATA}; 
 
           
Cursor cursor = getContentResolver().query(selectedImage, filePathColumn, null, null, null); 
            cursor
.moveToFirst(); 
 
           
int columnIndex = cursor.getColumnIndex(filePathColumn[0]); 
           
String filePath = cursor.getString(columnIndex); 
            cursor
.close(); 
 
 
           
Bitmap yourSelectedImage = BitmapFactory.decodeFile(filePath); 
       
} 
   
} 
} 

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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