输出SQLite database 到sd卡

本文介绍了一个用于将Android设备上的数据库文件导出到外部存储的任务类实现。该类使用了AsyncTask来处理后台的文件复制操作,并提供了成功或失败的反馈。


   
public static class ExportDatabaseFileTask extends AsyncTask<String, Void, Boolean> { 
       
private Context ctx; 
 
       

       
public ExportDatabaseFileTask(Context ctx) { 
           
super(); 
           
this.ctx=ctx; 
       
} 
 
        
        protected Boolean doInBackground(final String... args) { 
 
           
File dbFile = 
                   
new File(Environment.getDataDirectory() + "/data/[com.your.pkg]/databases/[pkg]"); 
 
           
File exportDir = new File(Environment.getExternalStorageDirectory(), ""); 
           
if (!exportDir.exists()) { 
              exportDir
.mkdirs(); 
           
} 
           
File file = new File(exportDir, dbFile.getName()); 
 
           
try { 
              file
.createNewFile(); 
             
this.copyFile(dbFile, file); 
             
return true; 
           
} catch (IOException e) { 
             
Log.e("birthdroid", e.getMessage(), e); 
             
return false; 
           
} 
       
} 
 
       
        protected void onPostExecute(final Boolean success) { 
           
if (success) { 
             
Toast.makeText(ctx, "Export successful!", Toast.LENGTH_SHORT).show(); 
           
} else { 
             
Toast.makeText(ctx, "Export failed", Toast.LENGTH_SHORT).show(); 
           
} 
       
} 
 
       
void copyFile(File src, File dst) throws IOException { 
           
FileChannel inChannel = new FileInputStream(src).getChannel(); 
           
FileChannel outChannel = new FileOutputStream(dst).getChannel(); 
           
try { 
              inChannel
.transferTo(0, inChannel.size(), outChannel); 
           
} finally { 
             
if (inChannel != null) 
                 inChannel
.close(); 
             
if (outChannel != null) 
                 outChannel
.close(); 
           
} 
       
} 
 
     
} 

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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