Otto 是基于 Guava 的，增强的事件总线，强调 Android 支持。
Otto 是把应用分离成不同部分，但是仍然可以很好的进行通讯。Otto 是从 Guava forked 而来，但是添加了许多独特的功能，而且精炼了事件总线。
下载：
<dependency> <groupId>com.squareup</groupId> <artifactId>otto</artifactId> <version>(insert latest version)</version> </dependency>
用法：
Bus bus = new Bus();
发布：
bus.post(new AnswerAvailableEvent(42));
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目录 ***特征工程部分*** 1.工具准备 2.读取数据 3.准备数据 4.默认参数的随机森林模型 5.随机森林超参数调优 通过计算确定n_estimators=200，调其他参数 当max_features=26，模型性能抖动上升，无需细调 可以看出max_depth单调上升，继续扩大max_depth 通过调整，发现max_depth=40最优，接下来调整min_sample
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Otto框架是square公司为Android出的一款事件总线框架，设计用于解耦应用程序的不同部分，同时仍然允许它们有效地通信。 https://github.com/square/otto 以下简单介绍一下Otto框架的使用方式： 创建Bus实例： Bus bus = new Bus(); Otto在设计时考虑到了android特定的用例，建议使用单例模式使用(尽管这不是必需的)，但是总线只有
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一、Android Studio中配置Otto (Eclipse中直接下载jar包导入) 跟之前介绍的其他的框架一样，它只需要简单地在build.gradle中配置下面一行红色字体即可 dependencies { compile fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar']) compile 'com.android.support:app
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OTTO是Square推出的基于Guava项目的Android支持库，otto是一个事件总线，用于应用程序的不同组件之间进行有效的通信。OTTO是基于Observer的设计模式。它有发布者，订阅者这两个主要对象。OTTO的最佳实践就是通过反射牺牲了微小的性能，同时极大的降低了程序的耦合度。 Why和应用场景 1. Why Otto框架的主要功能是帮助我们来降低多个组件通信之间的耦合度的(解耦)。
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目录 一.SVM基础部分 1.工具 2.读取数据 3.准备数据 4.模型训练 默认参数的SVC 线性SVM正则参数调优 找到最佳参数后，用全体训练数据训练模型 二.SVM中的RBF核部分 1.读取数据 2.准备数据 3.模型训练 RBF核SVM正则参数调优 最佳超参数： 找到最佳参数后，用全体训练数据训练模型 一.SVM基础部分 1.工具 import pandas as pd import
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让我们跳进 API 获取事件总线 你获取到事件总线的引用，如下所示: EventBus eb = vertx.eventBus(); 还有每个 Vert.x 实例事件总线的单个实例。 注册处理程序 这个最简单的方法来注册一个处理程序用consumer。下面是一个示例: EventBus eb = vertx.eventBus(); eb.consumer("news.uk.sport", mess
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注：本节未经校验，如有问题欢迎提issue 最初设想是为了提供一种向多个actor群发消息的方法，之后EventBus被一般化为一组实现一个简单接口的可组合的特质: /** * Attempts to register the subscriber to the specified Classifier * @return true if successful and false if not
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是否有任何方法可以暂停EventBus从guava库发布的事件。 我有一个发布事件的方法（例如，SomethingChangedEvent）。现在，这个方法在循环中被另一个方法调用。问题是，每次调用时都会发布，即使只有最后一次更改才重要。由于事件的处理程序执行一些重计算，因此应用程序的性能会快速下降。 最后一次执行后，我想告诉guava恢复事件处理。 有没有办法告诉番石榴，除了最后一个，不要理会所
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本文向大家介绍基于jQuery拖拽事件的封装，包括了基于jQuery拖拽事件的封装的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了基于jQuery封装的拖拽事件，供大家参考，具体内容如下 HTML代码： 封装的jQuery拖拽事件： 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持呐喊教程。
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我一直在考虑使用Apache Kafka作为事件源配置中的事件存储。发布的事件将与特定的资源相关联，传递到与资源类型相关联的主题，并按资源ID分片到分区中。因此，例如，创建类型为Folder和id 1的资源将产生一个FolderCreate事件，该事件将通过在主题中的分区总数中对id 1进行分片来传递到给定分区中的“Folders”主题。即使我不知道如何处理使日志不一致的并发事件。 最简单的场景是
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我想捕获多个事件，以防运行带有多个参数的方法。有没有可能在不编写自己的调度程序将我的事件粘合在一起的情况下实现这一点？