SimleAdapter

先看一个现实生活中Adapter的例子:

该例子中,电源适配Adapter把220伏 50赫兹的市政电输入,转化成5.0伏500mA的直流输出了,这样就可以用于手机充电了。这里的源是220伏的市政电,表现在手机充电口上的是5.0伏500mA的直流电。从adapter的角度,它要知道:源是220伏50赫兹的交流电,目标是5.0伏500mA的直流电。

在android中的adapter概念上跟现实中的电源adapter类似。也要包含源和目标,举个例子:

//这里是adapter的源,它的名字是list,其类型的是: ArrayList<HashMap<String,String>>

ArrayList<HashMap<String,String>> list= new ArrayList<HashMap<String,String>>();            
  

//由于list是一个Hash键值对,所以要定义键值对map1, map2, map3
  HashMap<String,String> map1 = new HashMap<String,String>();
  HashMap<String,String> map2 = new HashMap<String,String>();
  HashMap<String,String> map3 = new HashMap<String,String>();
  

//给键值对变量map1的键和值分别赋值,这里键"user_name"的值是"Zhang San",键"user_id"的值是"192.168.172.15"
  map1.put("user_name", "Zhang San");
  map1.put("user_ip", "192.168.12.15");
  map1.put("user_gender", "male");           //这个数据将不被需要

    
  map2.put("user_name", "Li Si");
  map2.put("user_ip", "19.188.172.210");
  
  map3.put("user_name", "Wang Wu");
  map3.put("user_ip", "202.12.2.1");
  

//把赋值后的键值对map1,map2, map3添加到list中,因为list可以担当simpleAdapter的源,这样adapter的源就准备好了
  list.add(map1);
  list.add(map2);
  list.add(map3);
  

//声明一个simpleAdapter的变量listAdapter,并把源和目标设置好

//this:该activity 类

//list:这个是源(输入数据就来自这里!)

//R.layout.user:这个是目标,事先定义好的那个layout,就像是事先买好的手机

//new String[]{"user_name:,"user_ip"}:取源里面的具体内容,源里面可以有很多数据对,但是这里只要“user_name”和"user_ip"

//new int[]{R.id.user_name, R.id.user_ip}:对应到目标的R.id.user_name和R.id.user_ip
  SimpleAdapter listAdapter = new SimpleAdapter(this,list,R.layout.user,
    new String[] {"user_name","user_ip"}, new int[]{R.id.user_name, R.id.user_ip}  );

//让adapter开始工作!
  setListAdapter(listAdapter);

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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