EventBus 3

最新推荐文章于 2021-05-28 07:21:50 发布
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EventBus源码解析


EventBus 3

EventBus 对于 Android 开发老司机来说肯定不会陌生，它是一个基于观察者模式的事件发布/订阅框架，开发者可以通过极少的代码去实现多个模块之间的通信，而不需要以层层传递接口的形式去单独构建通信桥梁。从而降低因多重回调导致的模块间强耦合，同时避免产生大量内部类。它拥有使用方便，性能高，接入成本低和支持多线程的优点，实乃模块解耦、代码重构必备良药

详解EventBus 3.x 的快速使用
08-27
EventBus 3.x 快速使用指南 EventBus 是一种为了优化 Android 组件之间事件传递的解耦工具，通过发布/订阅事件总线来实现事件在不同组件之间的事件传递。EventBus 3.x 是 EventBus 的最新版本，相比于之前的版本，...
eventbus3-intellij-plugin.jar
05-18
EventBus3 是一个流行的 Android 库，它简化了应用程序内部组件之间的事件传递，使得通信更为便捷。IntelliJ IDEA 是一款强大的 Java 开发集成环境，它提供了丰富的插件系统以增强开发体验。`eventbus3-intellij-...
android eventbus3,详解EventBus 3.x 的快速使用
weixin_32541505的博客
05-28 237
EventBus 可以很方便地进行各组件间的通信，解耦性更强，比广播更好用。EventBus 3 简介EventBus是一种为了优化Android组件之间事件传递的解耦工具，通过发布/订阅事件总线来实现事件在不同组件之间的事件传递。在EventBus 3之前，greenrobot团队因为考虑性能原因所以比较抵触使用注解框架。目前的EventBus3开始使用注解来申明订阅事件的处理方法。虽然目前An...
EventBus 3 使用
PuddingGuo
02-07 1052
Is what基于观察者模式的事件发布/订阅框架。通过极少的代码实现模块间的通信，无须层层传递。使用方便，性能高，接入成本低，降低耦合，支持多线程的优点。流程图3.0 新特性在EventBus 3.0版本中引入了 EventBusAnnotationProcessor（注解分析生成索引）技术，大大提高了EventBus的运行效率。1. 使用流程图1.1 添加依赖App 的 build.gradle...
EventBus2和EventBus3的使用和原理介绍
明天的增加的博客
12-09 465
EventBus已经发展到第三版了，对于它的使用和原理相对于之前也有了很大的改进。下面就介绍一下EventBus2和EventBus3的使用和原理 说明：方法上面的参数设置 threadMode：线程工作状态，表示方法在哪个线程执行 ThreadMode.POSTING:默认的设置，表示发送消息在哪个线程，就在哪个线程执行方法 ThreadMode.MAIN:主线程执行该方法 ThreadMode.MAIN_ORDERED:也是在主线程执行，只是不会阻塞主线程 ThreadMode.BACKGROUND:后
android eventbus3,Android实际开发中，如何愉快的使用EventBus 3.+
weixin_39518840的博客
05-28 166
一、EventBus的使用场景1.开发中经常会碰到要将数据从A页面带到B页面，又要从B页面带到C页面等等的数据传输。2.也有可能是C页面的数据发生改变，A页面的显示也发生改变，后面页面的数据改变影响前面的页面等等。二、EventBus的介绍1.EventBus官方介绍为一个为Android系统优化的事件订阅总线。2.它不仅可以很方便的在同线程中传递事件或者对象(数据传输)，还可以在不同线程中实现事...
EventBus3基本使用与进阶配置
李林杰的博客
08-23 1542
介绍 EventBus是适用于Android和Java的发布/订阅事件总线。可简化活动，片段，线程，服务等之间的通信。代码更少，质量更高。 基本使用 项目配置EventBus依赖 implementation 'org.greenrobot:eventbus:3.2.0' 定义事件 public class MessageEvent { } 注册/解除订阅者和定义接受事件的方法，在Android中应该根据组件生命周期进行注册/解注册 @Override public void on
EventBus3
miaodian2016的博客
09-04 366
1.1 导入组件: 打开App的build.gradle，在dependencies中添加最新的EventBus依赖： compile 'org.greenrobot:eventbus:3.0.0' 1.2 初始化EventBusEventBus默认有一个单例，可以通过getDefault()获取，也可以通过EventBus.builder()构造自定义的EventBus，比
eventbus java_EventBus 3 全解
weixin_39996798的博客
02-16 358
EventBus 3 全解[TOC]使用一个基于观察者模式的事件发布/订阅框架. 用于模块间通信和解耦, 使用方便,性能高.基本使用1. gradle导入依赖库implementation 'org.greenrobot:eventbus:3.1.1'2. 定义事件类public class MessageEvent {public final String message;public Mess...
Android EventBus3.x的使用详解
DeMonnnnnn
09-08 907
前言 在Android的日常开发中，我们经常会遇到进程和组件的通信问题。 一般我们可以使用广播，Handler等方式来处理。 但是广播存在麻烦,效率也不高，如果传递的数据是实体类需要序列化，那么很显然成本会有点高等问题。 Hander主要用于周期性消息传递，用于通信则会造成内存泄漏等诸多问题。 所以今天我们要介绍使用EventBus来解决这些问题。 EventBus GitH...
EventBus3 简单使用
qq_26064283的博客
01-22 457
Android studio
初探EventBus3
默小铭的博客
03-15 443
导读:继续提升自己技术吧,今天给大家带来的是EventBus3的初探学习.
EventBus 3使用记录demo
03-31
**EventBus 3 使用记录与实战** EventBus 是 Android 开发中一个轻量级的发布/订阅事件总线，它简化了组件之间的通信，避免了因过度依赖于 Activity 和 Fragment 的回调导致的复杂性。本篇文章将深入探讨 EventBus ...
Android代码-EventBus3 事件管理插件
08-06
eventbus3-intellij-plugin Plugin to navigate between events posted by EventBus. Post to @Subscribe and @Subscribe to Post Download Install There are two ways. Preference -> Plugins -> Browse ...
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）
12-24
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于变换域函数的多幅图像数字水印技术，主要采用离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）相结合的方法，在Matlab环境中实现水印的嵌入与提取。该技术通过在变换域中处理宿主图像和水印图像，增强了水印的鲁棒性和不可见性，适用于版权保护、数据认证等场景。文中详细阐述了算法流程、关键技术环节及其实现代码，展示了该方法在抵抗常见图像攻击方面的有效性。; 适合人群：具备数字图像处理基础，熟悉Matlab编程，从事信息安全、多媒体技术或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①实现多幅图像作为水印的信息隐藏；②提升水印在复杂攻击下的鲁棒性与透明性；③为学术研究和工程应用提供可复现的Matlab代码参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试算法流程，深入理解DWT、DCT与SVD在水印技术中的协同作用，并可通过添加不同攻击测试来验证算法性能。
（52页PPT）课时27第二单元汉语拼音8zhchshr课件.pptx
12-24
（52页PPT）课时27第二单元汉语拼音8zhchshr课件.pptx
SCI级别多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比
12-24
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要：本文主要介绍了多策略改进鲸鱼优化算法（HHWOA）与传统鲸鱼优化算法（WOA）在CEC2017测试集的30个基准函数（F1-F30）上的寻优性能对比研究。通过引入多种优化策略对原始WOA进行改进，提升了算法的收敛速度、全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力。实验结果表明，HHWOA在多数测试函数上表现优于标准WOA，验证了所提改进策略的有效性。该研究为智能优化算法的性能提升提供了可行的技术路径，并适用于复杂工程优化问题的求解。; 适合人群：具备一定算法基础的研究生、科研人员及从事智能优化、人工智能、自动化等领域工作的工程技术人员，熟悉MATLAB编程者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的数值优化问题，如工程参数优化、机器学习超参数调优等；②作为智能优化算法教学与研究的案例，帮助理解鲸鱼优化算法的原理及其改进方法；③为相关领域提供高性能优化工具的开发参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码实现进行实验复现，深入理解算法细节与改进策略的作用机制，同时可通过更换测试函数或应用场景进一步拓展研究深度。
（51页PPT）天津欢乐谷万圣音乐节电音节潮流文娱活动方案.pptx
12-24
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负荷预测基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）
最新发布
12-24
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用，采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解，降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量；随后通过CNN提取各模态的局部特征；最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度，尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据，具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标：①应用于日前、日内及实时负荷预测场景，支持智慧电网调度与能源优化管理；②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考；③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码，深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程，通过实验调试参数（如VMD的分解层数K、惩罚因子α等）优化模型性能，并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
EventBus3Demo：Android事件总线实践案例
标题中“EventBus3Demo”暗示了该文档是关于EventBus3的演示或示例。EventBus是一个流行的发布-订阅事件总线，特别适用于Android和Java应用开发中进行模块间的通信。EventBus3指的是该文档涉及的是EventBus库的第三...
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