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Android基于监听事件处理

上一期我们学习了Android事件处理,也详细学习了Android基于监听事件处理,同时学会了匿名内部类形式,那么本期继续来学习其他四种事件监听器。...外部类形式事件监听器不能自由访问创建GUI界面的类组件,编程不够简洁。...实际上不推荐将业务逻辑实现写在事件监听器,包含业务逻辑事件监听器将导致程序显示逻辑和业务逻辑耦合,从而增加程序后期维护难度。...(); } } 上面程序粗体字代码定义了一个clickHandler(View source)方法,当程序按钮被单击时,该方法将会被激发并处理对应按钮上单击事件。...修改启动Activity,然后运行程序,点击按钮,可以看到下图所示界面效果。 ? 到此,基于监听事件处理5种形式学习完毕,下期继续学习基于回调事件处理。

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AIOps异常检测(二):基于告警事件实时故障预测

内容简介 AIOps领域关于指标、日志和trace数据异常检测与定位研究工作很多,这些工作异常更多是时序指标上表现异常,与真实故障相距甚远,真实故障是极其稀疏,与运维工作人员每天接受到异常检测算法识别出来告警量不在一个数量级...本文主要介绍一种实时故障预测文章《Real-Time Incident Prediction for Online Service Systems》,使用告警数据来预测未来一段时间是否会发生真实故障。...; 2)通过多实例学习(multi-instance learning)来区分有用告警和噪音告警; 3)基于特征工程提取出特征,使用XGBoost进行异常识别; 4)将故障预测结果反馈给用户,并采用LIME...(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)解释模型预测结果。...LIME线性模型计算权重,越重要特征可能与预测事件根本原因越相关。

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Python实现基于SVM股票预测

核心 因为是分类算法,因此不像ARIMA一样预测是时序。分类就要有东西可分,因此将当日涨记为1,跌记为0,作为分类依据。使用历史数据作为训练数据。...(我也并不太懂经济学,仅仅是为了寻找另一种更好方案) 3.单纯地基于历史数据是完全不够,因此还使用了R语言和tm.plugin.sentiment包,进行语义分析,进行新闻正面负面的判定。...4.这里仅仅是进行了两个站点新闻挖掘,然后可通过rpy2包在Python运行R语言,或是R语言得到数据导出成Json,Python再读取。至此,数据处理告一段落。...SVM算法: 股票数据不能完全基于历史数据,因此需要一定数量历史数据推出预测数据,例如这边使用了70天数据训练,来推出后一天股票涨跌,而不是所有的历史数据。 ?...最后成绩是53.74%正确率,对于一个基本使用历史数据预测股市方法而言已经是个不错结局了。

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AIOps质量#Incident#检测:基于告警事件实时故障预测

内容简介 AIOps领域关于指标、日志和trace数据异常检测与定位研究工作很多,这些工作异常更多是时序指标上表现异常,与真实故障相距甚远,真实故障是极其稀疏,与运维工作人员每天接受到异常检测算法识别出来告警量不在一个数量级...本文主要介绍一种实时故障预测文章《Real-Time Incident Prediction for Online Service Systems》,使用告警数据来预测未来一段时间是否会发生真实故障。...eWarn:Incident Prediction 1 数据输入 如上图所示,模型目的:预测 窗口内是否存在故障 :观测窗口,使用 窗口内观测告警数据来预测是否存在故障 :...2)通过多实例学习(multi-instance learning)来区分有用告警和噪音告警; 3)基于特征工程提取出特征,使用XGBoost进行异常识别; 4)将故障预测结果反馈给用户,并采用LIME...LIME线性模型计算权重,越重要特征可能与预测事件根本原因越相关。

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Android基于回调事件处理

通过前面两期掌握了Android基于监听事件处理五种形式,那么本期一起来学习Android基于回调事件处理。...一、基于回调事件处理概述 基于监听事件处理机制,简单说就是为事件源(组件)添加一个监听器,然后当用户触发了事件后交给监听器去处理,根据不同事件执行不同操作。...那么基于回调事件处理机制又是什么样原理呢? 对于基于回调事件处理模型来说,事件源与事件监听器是统一,或者说事件监听器完全消失了。...和前面的6个方法不同,该方法只能够在View重写。 二、示例1 接下来通过一个简单示例程序来学习基于回调事件处理。...Android事件处理机制保证基于监听事件监听器会被优先触发。 至此,关于Android事件处理简单介绍到此,下一期继续学习Android系统事件处理。

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Python量化投资】基于单因子Alpha预测

AlphaHorizon介绍 - 以非流动性因子ILLIQ为例 名称解释:AlphaHorizon是优矿团队实现基于单因子Alpha研究和实现一种过程和方法。...需要注意是,AlphaHorizon分析和真实策略交易是不一样,它仅仅着眼于alpha因子对于收益率预测方面。..., index为tradeDate,columns为各个股票secID;价格即收盘价本文分析,使用从09年至今超过7年数据进行回测。...还可以计算最好与最坏分位数组合平均超额收益之差,并作为时间序列画出来 做多最好分位数组合,同时做空最坏分位数组合;下图给出这一策略累积收益曲线 3)信息系数分析信息系数衡量是因子对股票横截面超额收益率预测能力...;计算方式为当期因子值与下期股票收益率之间秩相关系数;信息系数越接近于1,说明因子预测效果越好。

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python机器学习《基于逻辑回归预测分类》

掌握seaborn函数调用并运用到鸢尾花数据进行预测 本文主要研究逻辑回归在机器学习应用 二、学习内容 逻辑回归 2.1 逻辑回归介绍 逻辑回归(Logistic regression)...例如,最初由Boyd等人开发创伤和损伤严重度评分(TRISS)被广泛运用于预测受伤患者死亡率,使用逻辑回归基于观察到患者特征(年龄,性别,体重指数,各种血液检查结果等)分析预测发生特定疾病(例如糖尿病...2.2.2 商业市场 逻辑回归模型也用于预测在给定过程,系统或产品故障可能性,还用于市场营销应用程序,例如预测客户购买产品或中止订购倾向等。...在经济学它可以用来预测一个人选择进入劳动市场可能性,而商业应用则可以用来预测房主拖欠抵押贷款可能性。 2.2.3 其他延申 条件随机字段是逻辑回归到顺序数据扩展,用于自然语言处理。...逻辑回归模型现在同样是很多分类算法基础组件,比如 分类任务基于GBDT算法+LR逻辑回归信用卡交易反欺诈,CTR(点击通过率)预估等,其好处在于输出值自然地落在0和1之间,并且有概率意义。

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KEDA|Kubernetes基于事件驱动自动伸缩

这些类型事件和触发器在其他领域应用也大量出现,例如自动扩展、自动修复、容量规划等等。事件驱动架构核心是对系统上各种事件做出反应并执行相应动作。...容量扩展—自动扩展 可扩展性是基于容器应用部署需要考虑最重要方面之一。随着容器编排平台发展,设计可伸缩性解决方案变得非常简单了。...基于 Kubernetes 事件驱动自动伸缩 KEDA(https://keda.sh/),允许用户在 Kubernetes 上构建自己事件驱动应用程序。...Metrics Server:一种 Metrics 指标服务,暴露了大量与事件相关数据, 例如队列长度,允许基于事件扩展,消耗特定类型事件数据。...,在这种模型,Kubernetes 部署可以基于需求和基于智能动态地从零扩展,而不会丢失数据和上下文。

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基于LSTM股票预测模型_python实现_超详细

这是因为股票预测是高度非线性,这就要预测模型要能够处理非线性问题,并且,股票具有时间序列特性,因此适合用循环神经网络,对股票进行预测。...综上所述,深度学习LSTM模型能够很好地刻画时间序列长记忆性。...二、主要技术介绍 1、RNN模型 在传统RNN(循环神经网络),所有的w都是同一个w,经过同一个cell时候,都会保留输入记忆,再加上另外一个要预测输入,所以预测包含了之前所有的记忆加上此次输入...所有RNN都具有一种重复神经网络模块链式形式。在标准RNN,这个重复模块只有一个非常简单结构,例如一个tanh层。...基于深度学习上证综指波动率预测效果比较研究[D].统计与信息论坛,2018. [2] Hochreiter & Schmidhuber. Long short-term memory[ J].

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基于python3-sklearn,Flask 回归预测系统

现在各行各业强调使用大数据手段进行数据分析,大数据上帝视角带给我们核心竞争力是对于个体甚至群体行为预测,那么我们就来看看使用回归类算法对于数值型数据如何来进行预测 什么是回归?...使用算法:使用回归,可以在给定输入时候预测出一个数值,这是对分类方法提升,因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散类别标签 回归一般方法: (1)收集数据:采用任意方法收集数据; (2)...:使用回归,可以在给定输入时候预测出一个数值,这是对分类方法提升,因为这样可以预测出连续型数据而不仅仅是离散型类别标签 原理简介 普通最小二乘法(ordinary least squares)...为了方便调度人员预测下一个小时,或者当天坐车人数,可以采用回归算法制作基于时间预测系统。 可能要有的功能 1.出现异常增量时候预警,异常增量,概念定义。...2.预测值和真实值差别 数据准备 history 表记录了所有公交卡历史记录 建表语句,从已经采集数据构建,主要为两列 create table t_hour_count ( quantity

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KEDA-Kubernetes 基于事件驱动自动伸缩

这些类型事件和触发器在其他领域应用也大量出现,例如自动扩展、自动修复、容量规划等等。事件驱动架构核心是对系统上各种事件做出反应并执行相应动作。...容量扩展—自动扩展 可扩展性是基于容器应用部署需要考虑最重要方面之一。随着容器编排平台发展,设计可伸缩性解决方案变得非常简单了。...基于 Kubernetes 事件驱动自动伸缩 KEDA(https://keda.sh/),允许用户在 Kubernetes 上构建自己事件驱动应用程序。...Metrics Server:一种 Metrics 指标服务,暴露了大量与事件相关数据, 例如队列长度,允许基于事件扩展,消耗特定类型事件数据。...,在这种模型,Kubernetes 部署可以基于需求和基于智能动态地从零扩展,而不会丢失数据和上下文。

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心脏病预测模型(基于Python数据挖据)

作者:Abdullah Alrhmoun 该项目的目标是建立一个模型,该模型可以根据描述疾病特征组合预测心脏病发生概率。...为了实现这一目标,作者使用了瑞士Cleveland Clinic Foundation收集数据集。该项目中使用数据集包含针对心脏病14个特征。数据集显示不同水平心脏病存在从1到4和0没有疾病。...我们有303行人数据,13个连续观察不同症状。此项目研究了不同经典机器学习模型,以及它们在疾病风险发现。...#查看数据维度heart.shape (303, 14) #303行人数据,13个连续观察不同症状。 ? 数据探索 # 计算统计值heart.describe() ?...} # 根据相近值排序sorted_sim = sorted(sim.items(), key=operator.itemgetter(1))sorted_sim 可以分别使用每个特征值来比较心脏病类型

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决策树案例:基于python商品购买能力预测系统

否则,算法使用称为信息增益基于度量作为启发信息,选择能够最好地将样本分类属性(步骤6)。该属性成为该结点“测试”或“判定”属性(步骤7)。在算法该版本, 所有的属性都是分类,即离散值。...有些数据是连续性,其不像如上实验数据可以离散化表示。诸如根据天气情况预测打球案例,其湿度是一个连续值,我们做法是将湿度70作为一个分界点,这里就是连续变量离散化体现。...决策树优点:直观,便于理解,小规模数据集有效 决策树缺点:处理连续变量不好、类别较多时,错误增加比较快、可规模性一般 3 基于python代码决策树算法实现:预测顾客购买商品能力 ----...3.4 具体算法和细节 python中导入决策树相关包文件,然后通过对csv格式转化为sklearn工具包可以识别的数据格式,再调用决策树算法,最后将模型训练结果以图形形式展示。...labelList ''' Description:python调用机器学习库scikit-learn决策树算法,实现商品购买力预测,并转化为pdf图像显示 Author:Bai Ningchao

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python 3下基于select模型事件驱动机制程序

图8 使用select()接口基于事件驱动服务器模型 这里需要指出是,客户端一个 connect() 操作,将在服务器端激发一个“可读事件”,所以 select() 也能探测来自客户端 connect...作为输出参数,readfds、writefds和exceptfds保存了 select() 捕捉到所有事件句柄值。...python下则是将其封装了, 对返回值做了修改, 相比较原来在C下返回值(一个整型, 判断是否调用成功), python调用返回值则是直接返回可读, 可写, 异常状态序列。...C可读, 可写, 异常状态序列, 则是直接将其写入了参数里面, 也就是说输入输出参数都是一样, python这样封装设计还是很不错。...我设计了一个粗陋基于事件机制select调用:     服务器端: import select import socket import queue from time import sleep

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PythonLSTM回归神经网络时间序列预测

这个问题是国际航空乘客预测问题, 数据是1949年1月到1960年12月国际航空公司每个月乘客数量(单位:千人),共有12年144个月数据。...,得到一个新object并返回 ''' 接着我们进行数据集创建,我们想通过前面几个月流量来预测当月流量, 比如我们希望通过前两个月流量来预测当月流量,我们可以将前两个月流量 当做输入...''' def create_dataset(dataset,look_back=2):#look_back 以前时间步数用作输入变量来预测下一个时间段 dataX, dataY=[], []...0])) torch.save(net.state_dict(), 'net_params.pkl') #保存训练文件net_params.pkl #state_dict 是一个简单python...tensor(张量) var_data = Variable(data_X) #转为Variable(变量) pred_test = net(var_data) #产生预测结果 pred_test

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BP综述:自闭症基于功能连接体预测模型

因为基于大脑见解是临床有用模型基础(反之亦然),我们将它们讨论编织在整个文本,以强调它们相互依赖性。这篇综述目的是强调感兴趣关键论文,并讨论可以使自闭症预测模型更有用概念性考虑因素。...自闭症分类涉及基于大脑特征在整个生命周期中是不同自闭症是一种终身疾病,其症状会在个体一生中发生变化。发育变化反映在神经生物学相关因素,将自闭症个体与正常参与者区分开来。...至关重要是,这些亚型不仅基于大脑或表现型,还基于它们之间关系,这使得它们与假设单个大脑表现型预测模型在样本足够工作不同。...因为基于大脑见解是临床有用模型基础(反之亦然),我们将它们讨论编织在整个文本,以强调它们相互依赖性。这篇综述目的是强调感兴趣关键论文,并讨论可以使自闭症预测模型更有用概念性考虑因素。...至关重要是,这些亚型不仅基于大脑或表现型,还基于它们之间关系,这使得它们与假设单个大脑表现型预测模型在样本足够工作不同。

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分别基于SVM和ARIMA模型股票预测 Python实现 附Github源码

SVM 支持向量机 原理就不赘述了,相关文章可以看这里 支持向量机(SVM)用于上证指数预测 支持向量机(SVM)入门详解(续)与python实现 支持向量机SVM入门详解:那些你需要消化知识...4.这里仅仅是进行了两个站点新闻挖掘,然后可通过rpy2包在Python运行R语言,或是R语言得到数据导出成Json,Python再读取。至此,数据处理告一段落。...SVM算法: 股票数据不能完全基于历史数据,因此需要一定数量历史数据推出预测数据,例如这边使用了70天数据训练,来推出后一天股票涨跌,而不是所有的历史数据。 ?...最后成绩是53.74%正确率,对于一个基本使用历史数据预测股市方法而言已经是个不错结局了。...相关文章 时间序列ARIMA模型详解:python实现店铺一周销售量预测 核心 整个算法核心,就是ARIMAd差分将时序差分成平稳时序或是趋于平稳时序,然后基于PACF设置p自回归项,基于ACF设置

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基于Pythonrandom.sample()替代方案

pythonrandom.sample()方法可以随机地从指定列表中提取出N个不同元素,但在实践中发现,当N值比较大时候,该方法执行速度很慢,如: numpy random模块choice方法可以有效提升随机提取效率...需要注意是,需要置replace为False,即抽取元素不能重复,默认为True。 ?...补充知识:Python: random模块随即取样函数:choice(),choices(),sample() choice(seq): 从seq序列(可以是列表,元组,字符串)随机取一个元素返回...sample(population, k)从population取样,一次取k个,返回一个k长列表。...可以像这样使用sample(range(10000000), k=60) 以上这篇基于Pythonrandom.sample()替代方案就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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