webview 理解

Android.webkit.WebView本身就是一个浏览器实现,它的内核基于开源WebKit引擎。

常用方法:
void goBack():后退
void goForward():前进
void loadUrl(String url):加载网页
boolean ZoomIn():放大网页
boolean zoomOut():缩小网页

更多的请查阅官方文档(docs/reference/android/webkit/WebView.html)

1.加载URL对应的页面

<code class="hljs r has-numbering">WebView webview = (WebView) findViewById(R.id.webview);
<span class="hljs-keyword">...</span>
webview.loadUrl(<span class="hljs-string">"www.youkuaiyun.com"</span>);</code><ul style="" class="pre-numbering"><li>1</li><li>2</li><li>3</li></ul><ul style="" class="pre-numbering"><li>1</li><li>2</li><li>3</li></ul>

2.加载HTML代码

WebView提供了loadDataWithBaseURL(String baseUrl, String data, String mimeType, String encoding, String historyUrl)方法,参数说明如下:

baseUrl:作为网页输入的网址(一般null)
data:需要加载的HTML代码
mimeType:指定HTML代码的MIME类型,HTML可指定为text/html
encoding:指定HTML代码的字符编码
historyUrl:历史输入的网址(一般null)
<code class="hljs avrasm has-numbering">WebView webview = (WebView) findViewById(R<span class="hljs-preprocessor">.id</span><span class="hljs-preprocessor">.webview</span>)<span class="hljs-comment">;</span>
StringBuilder sb = new StringBuilder()<span class="hljs-comment">;</span>
// 拼接一段HTML代码
sb<span class="hljs-preprocessor">.append</span>(<span class="hljs-string">"<html>"</span>)<span class="hljs-comment">;</span>
sb<span class="hljs-preprocessor">.append</span>(<span class="hljs-string">"<head>"</span>)<span class="hljs-comment">;</span>
sb<span class="hljs-preprocessor">.append</span>(<span class="hljs-string">"<title> Test </title>"</span>)<span class="hljs-comment">;</span>
sb<span class="hljs-preprocessor">.append</span>(<span class="hljs-string">"</head>"</span>)<span class="hljs-comment">;</span>
sb<span class="hljs-preprocessor">.append</span>(<span class="hljs-string">"<body>"</span>)<span class="hljs-comment">;</span>
sb<span class="hljs-preprocessor">.append</span>(<span class="hljs-string">"<h2> Test Page </h2>"</span>)<span class="hljs-comment">;</span>
sb<span class="hljs-preprocessor">.append</span>(<span class="hljs-string">"</body>"</span>)<span class="hljs-comment">;</span>
sb<span class="hljs-preprocessor">.append</span>(<span class="hljs-string">"</html>"</span>)<span class="hljs-comment">;</span>
// 使用简单的loadData方法会导致乱码
// webview<span class="hljs-preprocessor">.loadData</span>(sb<span class="hljs-preprocessor">.toString</span>(), <span class="hljs-string">"text/html"</span>, <span class="hljs-string">"utf-8"</span>)<span class="hljs-comment">;</span>
// 加载、并显示HTML代码
webview<span class="hljs-preprocessor">.loadDataWithBaseURL</span>(null, sb<span class="hljs-preprocessor">.toString</span>(), <span class="hljs-string">"text/html"</span>, <span class="hljs-string">"utf-8"</span>, null)<span class="hljs-comment">;</span></code>
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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