长连接

发送图片

图片放在asset目录下


public void sendImage(View view)
    {
    try {
        //读出图
        AssetManager manager=getAssets();
        InputStream is=
                manager.open("first_logo.png");
        //把图转成文本
        int size=is.available();
        byte[] data=new byte[size];
        is.read(data);
        //字符编码 0001 a  0008 a
        //String str=new String(data);
        //好友iphone 6 plus 收到后
        //str.getBytes();
        String body=Base64.encodeToString(data,
                Base64.DEFAULT);
        //加上信息表示发的是图
        body="image"+body;
        //发送
        TApplication.multiuserchat
        .sendMessage(body);
    } catch (Exception e) {
        
    }    

    }

发送文字

sendbtn = (Button) findViewById(R.id.send);
        bodyet = (EditText) findViewById(R.id.body);
        myreceive = new Myreceive();
        this.registerReceiver(myreceive, new IntentFilter("show"));

        linearlayout = (LinearLayout) findViewById(R.id.ll_chatContent);
        sendbtn.setOnClickListener(new OnClickListener() {

            @Override
            public void onClick(View v) {

                try {
                    String body = bodyet.getText().toString();
                    TApplication.multiuserchat.sendMessage("android" + body);
                } catch (Exception e) {
                    // TODO Auto-generated catch block
                    e.printStackTrace();
                }

            }
        });

TApplication中的程序

new Thread(){
            public void run() {

                try {
                    ConnectionConfiguration config=new ConnectionConfiguration(
                            "172.60.6.73",5222,"tarena.com");
                    xmpp=new XMPPConnection(config);
                    MyPacklistener packetListener=new MyPacklistener();
                    xmpp.addPacketListener(packetListener, null);
                    
                    xmpp.connect();
                    
                    xmpp.login("juexinbugai", "lizhenjing");
                    //加入群聊
                    multiuserchat=new MultiUserChat(xmpp, "gsd1602@conference.tarena.com");
                    multiuserchat.join("1213142");
                    //在android加入成功,电脑的spark上能看到
                } catch (Exception e) {
                    
                    e.printStackTrace();
                }

            };
        }.start();

class MyPacklistener implements PacketListener{

        @Override
        public void processPacket(Packet packet) {
            if (packet instanceof Message) {
                Message msg=(Message) packet;
                String who=msg.getFrom();
                String body=msg.getBody();
                //发广播
                Intent intent=new Intent("show");
                intent.putExtra("who", who);
                intent.putExtra("body", body);
                
                sendBroadcast(intent);
                
            }
        }
        
    }
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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