简述安卓框架发展史一(没有mvc,到流行的mvc框架样式)

本文回顾了安卓初期的软件架构方式,介绍了当时流行的模块化包结构,并对比了原始MVC模式与改进后的MVC架构的区别,重点讲解如何通过合理划分职责减轻Activity负担。

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                                                                   安卓刚开始流行时的框架

        安卓没有MVC的说法时,安卓框架又是什么样的呢?那么我就给大家介绍下本人刚开始做安卓时候,那些老程序圆是怎么样搭建框架的,这个框架在当时应该也是很流行的。
       
 
         这里只是简单的写了几个包作为框架的基础,框架是这样的,比如你有用户模块,那么你就要建一个用户包,用户包下有用户列表,某个用户的具体信息,添加用户等类,只要是关于用户操作的,比如用户列表适配器adapter,访问网络工具等都要再用户包里,整体框架就是一个包名就是一个需求功能模块。

          那么再看最原始的mvc框架,如图下:

      
     看上面图的做边红框,发现了吗,mvc模式将所有的acitivty统一放在了一起,而adapter里放所有的activity适配器,再看右边的红框,网络访问都是再acitivity中实现,这样刚开始写项目没觉得有什么问题,当一个acitivity有多个访问网络操作时,那么acitvity会出现上千行,那样是不是显得很臃肿呢。那么让mvc的activity变得更加便捷,人们又封装了如下流行的mvc框架:
      

           为了缓解activity的负担,activity响应事件发起请求网络,请求网络交给dao包处理,parse包将dao网络获取的json字符串解析成bean实体类,再交给acitivity去显示数据  这就是流行的mvc结构,有没有发现最原始的MVC中的VC都在activity中,才会让acitvity变得臃肿,现在将业务处理放在dao中就变得很轻盈了。先看如下图:

          上图红箭头是不是让你想起了xutils,vollery等访问网络结构很相似。下篇说说MVP与MVVM

内容概要:本文档详细介绍了个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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