Android学习笔记(二十七)

本文介绍了一个简单的Android应用程序,用于获取用户的地理位置信息。通过使用LocationManager和LocationListener接口,该应用能够在用户点击按钮后实时更新并显示用户的经纬度坐标。

用户定位

 

UserLocationActivity

package org.wp.activity;

import android.app.Activity;
import android.content.Context;
import android.location.Location;
import android.location.LocationListener;
import android.location.LocationManager;
import android.os.Bundle;
import android.view.View;
import android.widget.Button;
import android.widget.TextView;

public class UserLocationActivity extends Activity {
	private TextView textView;
	private Button button;

	@Override
	public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
		super.onCreate(savedInstanceState);
		setContentView(R.layout.main);
		textView = (TextView) this.findViewById(R.id.textViewId);
		button = (Button) this.findViewById(R.id.buttonId);
		button.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
			@Override
			public void onClick(View v) {
				// 得到LocationManager对象
				LocationManager locationManager = (LocationManager) UserLocationActivity.this
						.getSystemService(Context.LOCATION_SERVICE);
				// 定义当前所使用的LocationProvider
				// 两次定位之间的间隔时间、间隔距离
				// 设置监听器
				locationManager.requestLocationUpdates(
						LocationManager.GPS_PROVIDER, 0, 0,
						new UserLocationListener());
			}
		});
	}

	class UserLocationListener implements LocationListener {
		@Override
		public void onLocationChanged(Location location) {
			// 经度
			double longitude = location.getLongitude();
			// 纬度
			double latitude = location.getLatitude();
			textView.setText("经纬度:" + longitude + "/" + latitude);
		}

		@Override
		public void onProviderDisabled(String provider) {
		}

		@Override
		public void onProviderEnabled(String provider) {
		}

		@Override
		public void onStatusChanged(String provider, int status, Bundle extras) {
		}
	}
}

 

main.xml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
 	android:orientation="vertical"
  	android:layout_width="fill_parent"
   	android:layout_height="fill_parent"
    >
	<TextView  
		android:id="@+id/textViewId"
	   	android:layout_width="fill_parent" 
	   	android:layout_height="wrap_content"
	   	android:text="经纬度:" 
	    />
	<Button
		android:id="@+id/buttonId"
		android:layout_width="wrap_content"
		android:layout_height="wrap_content"
		android:text="绑定监听器"
		/>	    
</LinearLayout>

 

AndroidManifest.xml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
	package="org.wp.activity" android:versionCode="1" android:versionName="1.0">
	<application android:icon="@drawable/icon" android:label="@string/app_name">
		<activity android:name=".UserLocationActivity" android:label="@string/app_name">
			<intent-filter>
				<action android:name="android.intent.action.MAIN" />
				<category android:name="android.intent.category.LAUNCHER" />
			</intent-filter>
		</activity>
	</application>
	<uses-sdk android:minSdkVersion="7" />
	<!-- Allows an application to access fine (e.g., GPS) location -->
	<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" />
</manifest>

 

 

 

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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