Android下Service入门

本文详细介绍如何在Android中创建并使用服务组件实现后台运行任务。通过具体步骤指导读者创建一个简单的后台计数服务,并展示了如何启动及停止该服务。

Service做为Android的5个基本组件之一,是很强大的,实现基本功能也并不复杂

Android下做个木马的话 用服务实现,是必须的,它可以后台运行,开始启动,下面实现简单的

1.在Eclipse中创建一个新的Android工程 HelloService

2.在ServiceAndroid项目->New->Class Package选择ServiceAndroid Name写MyService

3.打开MyService.java 输入如下内容

package Service.HelloService; import android.app.Service; import android.content.Intent; import android.os.IBinder; import android.util.Log; public class MyService extends Service { private boolean threadDisable; private int count; @Override public IBinder onBind(Intent intent) { return null; } @Override public void onCreate() { super.onCreate(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { while (!threadDisable) { try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { } count++; Log.v("MyService", "Count is " + count); } } }).start(); } @Override public void onDestroy() { super.onDestroy(); this.threadDisable = true; Log.v("CountService", "on destroy"); } public int getCount() { return count; } }

4.修改 项目的 AndroidManifest.xml文件 加入一句 注册服务

<service android:name="MyService" />

5.修改项目主文件Service.java代码如下

package Service.HelloService; import android.app.Activity; import android.os.Bundle; import android.content.Intent; public class Service extends Activity { /** Called when the activity is first created. */ @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.main); this.startService(new Intent(this, MyService.class)); } @Override protected void onDestroy() { super.onDestroy(); this.stopService(new Intent(this, MyService.class)); } }

现在就完成了,开始编译 运行 Android模拟器出现后 打开LogCat 就可以看到调试的信息了。

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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