Android腾讯微薄客户端开发十四:首页menu菜单

本文介绍如何在Android应用中覆写onCreateOptionsMenu方法来加载菜单资源文件,并展示了具体的实现代码。通过覆写此方法,可以实现在Activity中显示自定义的选项菜单。
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/528310/feb41c9d-40d9-3ef5-9d47-97a30c6cdd77.jpg[/img]

[color=red]覆写onCreateOptionsMenu方法[/color]
@Override
public boolean onCreateOptionsMenu(Menu menu){
super.onCreateOptionsMenu(menu);
MenuInflater menuInflater = getMenuInflater();
menuInflater.inflate(R.menu.home_timeline_menu, menu);
return true;
}


[color=red]res的menu文件夹下新建一个文件,内容如下:[/color]

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<menu xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android">
<item android:id="@+id/menu_settings" android:title="设置" android:icon="@drawable/menu_settings" android:alphabeticShortcut="s"/>
<item android:id="@+id/menu_official" android:title="官方微博" android:icon="@drawable/menu_official" android:alphabeticShortcut="d"/>
<item android:id="@+id/menu_feedback" android:title="意见反馈" android:icon="@drawable/menu_feedback" android:alphabeticShortcut="b"/>
<item android:id="@+id/menu_account" android:title="账号管理" android:icon="@drawable/menu_account" android:alphabeticShortcut="h"/>
<item android:id="@+id/menu_about" android:title="关于" android:icon="@drawable/menu_about" android:alphabeticShortcut="f"/>
<item android:id="@+id/menu_quit" android:title="退出" android:icon="@drawable/menu_quit" android:alphabeticShortcut="n"/>
</menu>
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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值