4、Android开发:Fragment基础与配置变更处理

Android开发:Fragment基础与配置变更处理

1. Fragment基础

1.1 不同Fragment的状态保存差异

在处理Fragment时,标题Fragment(titles fragment)和详情Fragment(details fragment)存在状态保存上的差异。当标题Fragment被销毁和重新创建时,需要在Bundle中保存列表当前位置的值,并在 onCreate() 方法中读取。而详情Fragment在被替换进出活动布局的 FrameLayout 时,无需记住之前的状态即可重新创建。

1.2 必要时调用单独的活动

当处于竖屏模式且详情Fragment无法与标题Fragment在同一页面正常显示时,需要启动一个单独的活动来显示该Fragment的用户界面。以下是实现详情活动(DetailsActivity)的代码:

public class DetailsActivity extends Activity {
    @Override
    public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        Log.v(MainActivity.TAG, "in DetailsActivity onCreate");
        super.onCreate(savedInstanceState);

        if (getResources().getConfiguration().orientation
         
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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