Android 应用初始化及窗体事件的分发

本文介绍了Android应用初始化过程及窗体事件分发机制。详细解析了从kernel启动后,如何通过App_main进程初始化androidRuntimeJAVA环境,zygote作为第一个进程,如何通过fork产生子进程并保留JAVA VM所需信息。此外,还探讨了JAVA application层system service及其提供的多种服务。

Android 应用初始化及窗体事件的分发

Android 应用初始化及窗体事件(按键)的分发---AlbertChen
Android java application运行环境初始化简介:
在kernle启动之后, 系统将通过App_main进程来初始化android Runtime JAVA 运行环境,zygote是android的第一个进程,所有android的应用都是通过zygote fork出来的子进程。与QT不一样的是系统调用fork启动新进程而不再通过execv将子进程完全替换,这样做的目的是每一个子进程都保留了JAVA VM所需的启动信息比如JNI 信息。
与Navtive 层一样, JAVA application 层也有一个system service ,service 中启动了很多的服务如ActivityManagerService,windowManagerService, powerManagerService等等,每启动一个新的应用或者Service, ActivityManangerService都将为该进程创建一个ApplicationThread客户端,当有其他应用需要创建新的Activity或者Bind Service时,system service 就会通过binder

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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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