Android 检测Temperature,过高或者过低则进行关机,如何实现?

移动开发 > Android [问题点数:20分,结帖人jinlu7611]
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android 9.0 自动关机问题】sdm660 底板未引出电池脚,暂时绕过低电量自动关机流程

背景:底板暂未引出电池脚,无法检测到电池电量,android起来后会走低电量关机流程。138s以后自动关机。 adb log 12-30 07:50:33.416 1345 1345 W Looper : Slow delivery took 58531ms main h=android.os....

Android7.0 BatteryService

BatteryService与PMS之间的关系比较密切,提供接口用于获取电池信息、充电状态等。 为了对Android的功耗控制有更深入的了解,我们有必要分析一下BatteryService。

电量自动关机时无关机动画

电量自动关机时无关机动画电量自动关机时无关机动画 问题描述 分析 solution 总结 1. 问题描述 DEFECT DESCRIPTION: No shutdown animation in the electricity display only 1%. REPRODUCING PROCEDURES: ...

Android 热缓解框架解析

随着手机功能的不断丰富,算法复杂性、系统核心频率和集成水平不断提高,而设备的形制和尺寸不断缩小,手机热缓解的重要性日益凸显。为了在手机开始热时进行有效的热缓解,Android 引入了热...

Android开发笔记(一百一十七)app省电方略

PowerManager是Android的电源管理类,用于管理电源操作如睡眠、唤醒、重启以及调节屏幕亮度等等。 PowerManager的对象从系统服务POWER_SERVICE中获取,它的主要方法如下: goToSleep : 睡眠,即锁屏。 wakeUp : 唤醒...

android 4.4 电池电量显示分析(电量提醒与电池图标)Java 层

最近工作方面

Android电池管理系统系统分析

电池管理在Android系统中的主要作用是检测我们的电池状态,剩余电量实时更新,高温报警,电量关机等。Android的电池管理模块,从Android的应用层到底层内核分为了4层来理解,从上到下依次为,应用层,framwork层,...

Android adb shell命令详解及实例

Android的内核本身就是Linux,所以Android本身也支持Linux命令,但是因为是手机系统,所以进行了一定的删减,部分命令不支持,而不支持的部分,我们可以通过安装busybox这个软件进行填补。 认识使用android adb命令...

高通平台android开发总结

http://blog.csdn.net/mirkerson/article/details/7691029 http://blog.csdn.net/mirkerson/article/details/7691029

[RK3288][Android6.0] TS-ADC驱动流程小结

OS: Android 6.0 Kernel: 3.10.92 RK3288使用TSADC(Temperature-Sensor ADC)来测量CPU温度,支持两种模式: 用户自定义模式: 主动控制读取温度. 自动模式: 自动检测温度,达到阀值就自动报告. rk3288.dtsi中的device...

Android设备研发术语表

A 术语 简介 APSS Applications Subsystem ACDB Audio Calibration Database ADC Analog-to-Digital Conversion,模拟 - ... ...

Android系统升级全流程

项目基于高通Android 7.0.1实现, 主要有以下内容: 正常模式下,升级的处理流程 Recovery模式下,升级处理流程 完整包与增量包的制作 其他模块的升级(单片机) Recovery的UI显示 基本概念 ...

Android Battery 架构

Android系统对电池的管理驱动继承了linux的power supply class。在用户层在BatteryService.java中通过广播的方式将电池相关的属性报给app使用,并且注册了uevent监听电池状态变化,以实时获取电池状态。 frameworks...

android 4.4 batteryservice 电池电量显示分析

最近工作接触到这么的东西,这是我对整个电池管理方面Java 层的分析。如果想了解底层的话,请看我的博客: ...android 4.4 电池电量管理底层分析(C\C++层) (http://blog.csdn.net/daweibalang717/article/d

Android Battery 架构【转】

Android Battery 架构 Android电源 android中和电源相关的服务有两个他们在/frameworks/base/services/core/java/com/android/server/ 一个是BatteryService.java,另一个是在目录powe下的PowerManagerService.java...

MT6580 Android N Battery框架总结

MT6580 Android N Battery框架总结1.概念2.相关文件关系3.硬件原理图4.充电框架总结 1.概念 ZCV:开路电压 OCV: 开路电压 VC:闭路电压 CAR:库伦计 DOD: 放电深度,100-DOD 即电容容量 Cmax/Qmax: 电池容量 ...

android电池驱动(四)(自用)

关键词:android 电池 电量计 MAX17040 任务初始化宏 power_supply 平台信息: 内核:linux2.6/linux3.0 系统:android/android4.0  平台:samsung exynos 4210、exynos 4412 、exynos 5250 ...

Qualcomm平台android开发总结

1、高通平台android开发总结 1.1 搭建高通平台环境开发环境 在高通开发板上烧录文件系统 建立高通平台开发环境 高通平台,android和 modem 编译流程分析 高通平台 7620 启动流程分析 qcril 流程分析,设置sim...

Android8.0.0-r4——BatteryService

电池服务的启动过程BatteryService是在...在SystemServer中启动BatteryService服务 代码路径:/frameworks/base/services/java/com/android/server/SystemServer.java (http://androidxref.com/8.0.0_r4/xref/fram...

Android电池管理体系(一)

电池管理在Android系统中是一个重要的组成部分,它起的主要作用是检测我们的电池状态,剩余电量实时更新,高温报警,电量关机等功能的实现Android的电池管理模块,从内核层到Android的应用层我大概分为了4层来...

【1】14种Android Sensor

1、Android sensor   Android4.0系统内置对传感器的支持达13种,它们分别是:(1)加速度传感器 (accelerometer)、(2)磁力传感器(magnetic field)、(3)方向传感器(orientation)、(4)陀螺仪(gyroscope)、(5...

高通平台android 环境配置编译及开发经验总结

1、高通平台android开发总结 1.1 搭建高通平台环境开发环境 在高通开发板上烧录文件系统 建立高通平台开发环境 高通平台,android和 modem 编译流程分析 高通平台 7620 启动流程分析 qcril 流程分析,...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包.zip

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包,不包含民间数据集,民间数据集在博客中给出大佬github地址。

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。

OpenGL ES2.0基础

初级学习OpenGL ES2.0的课程,从无到有,从进本的函数讲起,每一课时都附带一个例子程序。深入浅出的讲解可编程管线技术,令人费解的文理,以及混合技术,各种优化技术:顶点缓冲区,索引缓冲区,帧缓冲区,介绍精灵的使用,并使用shader制作粒子特效。 掌握OpenGL ES2.0可编程管线,以及OpenGLES2.0的特性,带领初学者入门。

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Qt项目实战之网络电子白板

本课程使用Qt技术实现了网络电子白板,支持直线、矩形、椭圆、三角形、涂鸦等图形元素。本课程实现的电子白板,可以在多人之间共享,每个人都可以进行任意绘制,每个人的绘制都可以同步显示在其它人的白板上。服务器端使用Qt Network开发,客户端使用Qt Network和Qt Graphics View Framework开发,数据传输使用JSON数据格式。 本课程一步一步演示了网络电子白板的实现,通过不断迭代的方式,综合展示了Qt框架中Network、GraphicsView Framework、JSON等多种技术的运用。通过本课程的学习,一方面可以学习到如何使用Qt的网络和图形视图模块进行综合性项目开发,另一方面也可以了解如何进行实战项目开发,丰富实战项目开发经验。

数据结构—成绩单生成器

该程序用于生成成绩单,需要用户输入各科成绩,程序将自动生成成绩单(总分、平均分、排名)

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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