Android控件之-Notification

本文介绍了一个简单的Android应用案例,展示了如何通过按钮点击触发状态栏的通知。该应用使用了Notification和PendingIntent来实现从自定义按钮触发通知的功能,并设置了通知的图标、提示文本及默认声音。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

状态栏提示

package com.ko8e;

import android.app.Activity;
import android.app.Notification;
import android.app.NotificationManager;
import android.app.PendingIntent;
import android.content.Intent;
import android.os.Bundle;
import android.view.View;
import android.widget.Button;

public class MyActivity extends Activity {
	/** Called when the activity is first created. */
	private Button button = null;
	private Notification notification = null;
	private NotificationManager notificationManager = null;
	private PendingIntent pendingIntent = null;
	
	@Override
	public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
		super.onCreate(savedInstanceState);
		setContentView(R.layout.main);

		notificationManager = (NotificationManager) getSystemService(NOTIFICATION_SERVICE);
		button = (Button) findViewById(R.id.button1);
		Intent intent = new Intent();
		intent.setClass(MyActivity.this, OtherActivity.class);
		pendingIntent = PendingIntent.getActivity(MyActivity.this, 0, intent, 0);
		notification = new Notification();
		
		button.setOnClickListener(new Button.OnClickListener() {
			public void onClick(View arg0) {
				notification.icon = R.drawable.msn_thumb;
				notification.tickerText = "BUTTON通知内容········";
				notification.defaults = Notification.DEFAULT_SOUND;
				notification.setLatestEventInfo(MyActivity.this, "button", "Button通知 ", pendingIntent);
				notificationManager.notify(0, notification);
			}
		});
		
	}
}

main.xml:

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
	android:orientation="vertical" android:layout_width="fill_parent"
	android:layout_height="fill_parent">
	<Button
		android:id="@+id/button1"
		android:layout_width="wrap_content"
		android:layout_height="wrap_content"
		android:text="BUTTON"
		/>
</LinearLayout>

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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