Android UncaughtExceptionHandler

本文介绍了如何在Android应用中实现异常捕获和自动重启功能,通过设置全局异常处理器,当应用遇到未处理的异常时,能够触发重启并重新启动指定的Activity,确保用户体验不受严重影响。
public class BaseApplication extends Application implements
		UncaughtExceptionHandler {
	private static Context context;
	private PendingIntent restartIntent;

	@Override
	public void onCreate() {
		// TODO Auto-generated method stub
		super.onCreate();
		BaseApplication.context = getApplicationContext();
		Thread.setDefaultUncaughtExceptionHandler(this);
		init();
	}

	private void init() {
		Intent intent = new Intent(getApplicationContext(), ExceptionActivity.class);
		restartIntent = PendingIntent.getActivity(getApplicationContext(), 0,
				intent, Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK);
	}

	public static Context getContext() {
		return context;
	}

	public static void startActivity(Class<?> activity) {
		Intent intent = new Intent(context, activity);
		intent.addFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK);
		context.startActivity(intent);
	}

	@Override
	public void uncaughtException(Thread thread, Throwable ex) {
		// TODO Auto-generated method stub
		System.out.println("uncaughtException");
		AlarmManager mgr = (AlarmManager) getSystemService(Context.ALARM_SERVICE);
		mgr.set(AlarmManager.RTC, System.currentTimeMillis() + 500,
				restartIntent); // 0.5钟后重启应用的指定Activity
		System.exit(2);//结束当前遇到线程出错的应用。
	}
}

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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