关于广播的一种写法

本文详细介绍了如何在蓝牙应用中实现广播与接收功能,包括发送特定标识的广播、接收并处理不同类型的广播数据。

一.发送广播:


Intent mIntent = new Intent(”BLERMINRO“);//BLERMINRO为广播的标示,接收广播唯一的识别。
 mIntent.putExtra("bleminor", minor);//发送的数据
 // 发送广播
 this.sendBroadcast(mIntent);

Intent mIntent = new Intent(”BLERMINROONE“);//BLERMINRO为广播的标示,接收广播唯一的识别。
 mIntent.putExtra("bleminor", minor);//发送的数据
 // 发送广播
 this.sendBroadcast(mIntent);

Intent mIntent = new Intent(”BLERMINROTWO“);//BLERMINRO为广播的标示,接收广播唯一的识别。
 mIntent.putExtra("bleminor", minor);//发送的数据
 // 发送广播
 this.sendBroadcast(mIntent);

 二.接收广播

registerBoradcastReceiver();初始化接收广播


public void registerBoradcastReceiver() {
   IntentFilter myIntentFilter = new IntentFilter();
   myIntentFilter.addAction(”BLERMINRO“);
   myIntentFilter.addAction(BLERMINROONE“);
   myIntentFilter.addAction(BLERMINROTWO“);
   // 注册广播
   registerReceiver(HomeBroadcastReciver, myIntentFilter);
}


private BroadcastReceiver HomeBroadcastReciver = new BroadcastReceiver() {
   @Override
   public void onReceive(Context context, Intent intent) {
      String action = intent.getAction();
      if (action.equals(”BLERMINRO“)) {

         Double latDou = intent.getExtras().getDouble("mapposLat");
      
      } else if (action.equals(BLERMINROONE“)) {

         curMinor = intent.getExtras().getInt("bleminor");
      }
      else if(action.equals(BLERMINROTWO“)) {
        
      }
   }
};

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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