组件化项目搭建流程

本文详细介绍了一种组件化项目架构的设计与实现流程,包括创建新项目、模块化lib、统一版本控制、独立模块运行机制、manifest配置、依赖管理、应用层继承、接口与服务实现及工厂模式使用。

1、组件化项目架构
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2、创建一个新项目流程
1)创建一个新项目
2)分别创建不同模块的lib
3) 创建一个总Library
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在这里插入图片描述
3、统一控制版本,自定义是否是主项目运行还是单独一个模块运行

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4、LoginComponent通过loginRunAlone字段判断LoginComponent模块是否可独立运行
MineComponent通过maieRunAlone字段判断MineComponent模块是否可独立运行
两者步骤一样,如下图:

在这里插入图片描述
5、LoginComponent多创建一个manifest.xml文件,在bulid.gradle文件下配置路径
MineComponent多创建一个manifest.xml文件,在bulid.gradle文件下配置路径

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1)manifest文件夹下的manifest.xml文件内容
在这里插入图片描述
2)另外一个manifest.xml文件的内容
在这里插入图片描述
6、主项目分别依赖:ComponentLib、LoginComponent、MineComponent
LoginComponent模块:依赖ComponentLib
MineComponent模块:依赖ComponentLib

注意:主项目中的build.gradle文件中需要进行判断:如图在这里插入图片描述
7、分别在主项目、LoginComponent、MineComponent中创建一个App文件继承Application。在ComponentLib中创建一个IAppComponent接口和AppConfig类
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
8、分别在主项目、LoginComponent、MineComponent中创建一个App文件继承Application。在ComponentLib中创建一个IAppComponent接口和AppConfig类
1)MainApp、LoginApp、MineApp实现IAppComponent接口
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
9、在ComponentLib创建两个接口,ILoginService、IMineService接口
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在这里插入图片描述
10、在LoginComponent中创建LoginService类实现ILoginService,
在MineComponent中创建MineService类实现IMineService

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
11、在ComponentLib中创建ServiceFactory类

在这里插入图片描述
12、分别在LoginApp中添加ServiceFactory.getInstance().setmLoginService(new LoginService());
在MineApp中添加ServiceFactory.getInstance().setmMineService(new MineService());

在这里插入图片描述
13、判断是否为空
1)在ComponentLib创建两个类,EmptyLoginService、EmptyMineService分别实现ILoginService,IMineService接口。不用做如何处理

在这里插入图片描述
2)在ServiceFactory类中的getmLoginService、getmMineService进行判空处理
在这里插入图片描述
14、最后在MainActivity中实现跳转
在这里插入图片描述
结束了

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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