20、Android开发:Intents、广播接收器与网络资源使用

Android开发:Intents、广播接收器与网络资源使用

1. Intents和广播接收器

1.1 本地广播管理器

本地广播管理器可防止其他应用向你的接收器发送广播,降低安全风险,且指定的广播接收器也可处理全局Intent广播。使用步骤如下:
1. 在应用中包含Android支持库。
2. 使用 LocalBroadcastManager.getInstance 方法获取本地广播管理器实例:

LocalBroadcastManager lbm = LocalBroadcastManager.getInstance(this);
  1. 注册本地广播接收器,使用 registerReceiver 方法,传入广播接收器和Intent过滤器:
@Override
public void onResume() {
  super.onResume();
  // Register the broadcast receiver.
  LocalBroadcastManager lbm = LocalBroadcastManager.getInstance(this);
  lbm.registerReceiver(receiver, filter);
}
  1. 取消注册广播接收器,使用 unregisterRece
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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