rxjava和retrofit结合

本文介绍如何使用Retrofit结合RxJava实现网络请求的异步处理,包括配置依赖、创建Retrofit实例和服务接口,以及如何防止快速重复点击的问题。

配置:
compile ‘com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.0.2’
compile ‘com.squareup.retrofit2:adapter-rxjava:2.0.2’
compile ‘io.reactivex:rxjava:1.1.3’
compile ‘io.reactivex:rxandroid:1.1.0’
compile ‘com.squareup.retrofit2:retrofit:2.0.2’
compile ‘com.jakewharton.rxbinding:rxbinding:0.4.0’

1、创建Retrofit

Retrofit retrofit = new Retrofit.Builder()
                .baseUrl(BaseUrl)
                .addConverterFactory(GsonConverterFactory.create())//添加GSON解析
                .addCallAdapterFactory(RxJavaCallAdapterFactory.create())//把Call<>转换成Observable
                .build();

JokeService jokeService = retrofit.create(JokeService.class);

Observable<Joke> observable = jokeService.getJoke("18544","b4c2e38ed282419fb3676204abb0ed1c");

observable.subscribeOn(Schedulers.io()).observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()).subscribe(new Subscriber<Joke>() {
            @Override
            public void onCompleted() {

            }

            @Override
            public void onError(Throwable e) {

            }

            @Override
            public void onNext(Joke joke) {

            }
        });

2、创建Service

public interface JokeService {

    @GET("341-2")//retrofit接收
    Call<Joke> loadjoke(@Query("showapi_appid") String id,@Query("showapi_sign") String sign);

    @GET("341-2")//rxjava接收
    Observable<Joke> getJoke(@Query("showapi_appid") String id,@Query("showapi_sign") String sign);
}

3、消除手抖导致的连环点击

RxView.clicks(btnClick)
        .throttleFirst(500, TimeUnit.MILLISECONDS)
        .subscribe(new Action1<Void>() {
            @Override
            public void call(Void aVoid) {

            }
        });
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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