当子线程执行完,提交到主线程执行代码(UIUtils)

基于MATLAB的电池等效电路模型(ECM)仿真,用于分析电气行为和动态响应.zip 1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 立即下载
/**
* 在主线程中 执行代码
*
* @param runnable
*/
public static void runOnUiThread(Runnable runnable) {
// 如果在主线程中运行 直接运行 如果没有在 提交一个handler
if (isRunUIThread()) {
runnable.run();
} else {
executeTask(runnable);
}
}
 
/**
* 可以执行一个任务
*
* @param runnable
*/
public static void executeTask(Runnable runnable) {
getHandlder().post(runnable);
}
 
/**
* 延时执行的异步任务
*
* @param runnable
* @param delayMillis
*/
public static void executeDelay(Runnable runnable, long delayMillis) {
getHandlder().postDelayed(runnable, delayMillis);
}
 
private static Handler getHandlder() {
return MyApplication.getHandler();
}
 
/**
* 判断程序是否在主线程当中运行
*
* @return
*/
public static boolean isRunUIThread() {
// myPid 当前的进程 myUid 当前的用户 myTid 当前的一个线程
return android.os.Process.myTid() == getMainThreadId();
}
 
private static int getMainThreadId() {
 
return MyApplication.getMainThreadId();
}
使用demo:
// 实际上和handler一样 执行完上面的方法 把接下来的代码提交到主线程来执行
UIUtiles.runOnUiThread(new Runnable() {
 
@Override
public void run() {
showPage();
}
});
取消一个异步任务:
/**
* 取消异步任务
*
* @param autoRunningTask
*/
public static void cancelTask(Runnable r) {
getHandlder().removeCallbacks(r);
}
使用方法:
@Override
public void run() {
//取消之前的任务
UIUtiles.cancelTask(this);
int currentItem = viewPager.getCurrentItem();
currentItem++;
// true 平滑的滑动到指定条目
viewPager.setCurrentItem(currentItem, true);
// this就是执行当前的任务 这是一个递归的过程
UIUtiles.executeDelay(this, delayMillis);
}
【通信智能运维】基于MLP神经网络的无线干扰检测模型构建与调参优化:频谱特征分析与轻量化部署 内容概要:本文围绕MLP神经网络在通信行业无线干扰检测与运维智能化中的应用,系统介绍了基于频谱统计特征(如RSSI均值、方差、SNR、PAPR等)构建二分类/多分类模型的关键技术路径。重点涵盖类别不平衡处理、加权损失函数、BatchNorm与Dropout正则化、随机搜索调参方法,并强调以召回率和F1为优化目标的评估策略。通过PyTorch代码实例展示了从数据构造、模型设计、训练流程到部署联动的完整闭环,突出“低漏报、可控误报”的运维需求。; 适合人群:具备机器学习基础、从事通信网络运维、无线频谱管理或AI+电信融合方向的算法工程师与研发技术人员,尤其适合工作1-3年希望深入理解工业级模型落地细节的从业者。; 使用场景及目标:①实现基站上行干扰、工业专网异常、CBRS/5G专网准入等场景下的高效干扰识别;②构建轻量化边缘AI检测模块,集成至O-RAN智能运维体系;③掌握面向通信领域高不平衡、低样本率问题的建模调参与阈值优化方法; 阅读建议:本文结合理论与实战代码,建议读者动手复现并调试模型参数,重点关注pos_weight设置、BatchNorm作用机制及滑动窗口告警逻辑的设计思想,结合实际业务场景进行阈值调整与分场景评估,以实现可运营的智能运维系统。 立即下载

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