listview优化

①在 Listview 的优化中,我们为何使用 ConvertView?
A:①使用 ConvertView 可以实现对 view 的复用,这样大大节约了每次创建
对象的时间,提升了 ListView 的显示效率。
②为何使用ViewHolder?
②使用 ViewHolder 作为内部类,可以将 view 的子控件封装在 ViewHolder 类中,然后通过View.setTag(ViewHolder)将 view 和 ViewHolder 进行绑定,这样我们就不
用每次都调用 view 的 findViewById(id)方法来查找控件。
③你认为哪个更能解决问题?
③使用ConvertView 解决了一大部分问题,使用 ViewHolder 实现了控件换时间的问题,因为给 View 对象设置一个 Tag 本身就是占用内存的,因此 ViewHolder
的使用还是需要区分不同的应用场景的,没有绝对的好与不好。如果内存足够需要高效则 ViewHolder 建议使用,否则不建议使用。
④你认为view.inflate和 view.findviewById 哪个更耗时,为什么?
④当然是 view.inflate耗时,这个函数完成的功能是把 xml 布局文件通过 pullParser 的形式给解析到内存中,需要 io,需要递归子节点。
⑤如果这两个 AP 让你重新写,你怎么写?
⑤我其实还不太相信我写出来的代码比Google官方写的好,如果让我写的话我可能会这样考虑,当用户在使用view.inflate 的时候将多个 id 作为数组添加到形参中,这样在初始化 view 的使用我就可以给这个 view 直接调用 setTag 方法绑定需要的子控件。不过这个原生方法其实也应该保留共不同的需求使用。

内容概要:本文档详细介绍了如何在MATLAB环境下实现CNN-GRU(卷积门控循环单元)混合模型的多输入单输出回归预测。项目旨在通过融合CNN的局部特征提取能力和GRU的时序依赖捕捉能力,解决传统序列模型在处理非线性、高维、多输入特征数据时的局限性。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及其解决方案,强调了模型的轻量化、高效性和可视化全流程追踪等特点。此外,还提供了具体的应用领域,如智能电网负荷预测、金融时间序列建模等,并附有详细的代码示例,包括数据加载与预处理、网络结构定义、训练选项设置、模型训练与预测以及结果可视化等步骤。; 适合人群:对深度学习有一定了解,特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①需要处理多输入单输出的非线性回归预测任务;②希望在MATLAB平台上快速实现并优化深度学习模型;③寻求一种高效、轻量且具有良好泛化能力的预测模型应用于实际场景中,如智能电网、金融分析、交通流量预测等领域。; 阅读建议:由于文档内容涉及较多的技术细节和代码实现,建议读者先熟悉CNN和GRU的基本概念,同时掌握MATLAB的基础操作。在阅读过程中,可以结合提供的代码示例进行实践操作,以便更好地理解和掌握CNN-GRU混合模型的构建与应用。
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