对话框—系统升级

对话框实现系统升级提示功能
public class DialogUtil {
    
    private Context context;
    
    private Handler handler;
    
    public DialogUtil(Context context,Handler handler) {
        this.context = context;
        this.handler = handler;
    }
    
    /**
     * 升级的对话框,提示是否需要升级
     * @param context
     * @param desc
     * @param handler
     */
    public void alertUpdateInfos(String desc){
        
        AlertDialog.Builder dialogBuilder = new Builder(context);
        
        dialogBuilder.setTitle("系统升级");
        
        dialogBuilder.setMessage(desc);
        
        final Message msg = Message.obtain();
        
        msg.what = StaticDatas.IS_DOWNLOAD_NEW_VERSION;
        
        // 添加确定按钮的 监听器
        dialogBuilder.setPositiveButton("立刻升级", new OnClickListener(){

            @Override
            public void onClick(DialogInterface dialog, int which) {
                
                dialog.dismiss();
                
                msg.obj = true;
                
                handler.sendMessage(msg);
            }});
        
        // 添加取消按钮的 监听器
        dialogBuilder.setNegativeButton("下次再说", new OnClickListener(){

            @Override
            public void onClick(DialogInterface dialog, int which) {
                dialog.dismiss();
                
                msg.obj = false;
                
                handler.sendMessage(msg);
            }});
        
        // 添加取消按钮的监听
        dialogBuilder.setOnCancelListener(new OnCancelListener(){
            @Override
            public void onCancel(DialogInterface dialog) {
                dialog.dismiss();
                
                msg.what = StaticDatas.DIALOG_DISMISS;
                
                handler.sendMessage(msg);
            }});
        
        dialogBuilder.show();
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/cbooy/p/4740095.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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