百度地图SDK3.0 代码混淆后 地图功能不能正常使用 也不报错

移动开发 > Android [问题点数:50分]
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WPF开发教程

------WPF开发教程 目录 WPF基础入门....... 1. WPF基础之体系结构......2. WPF基础之XAML....3. WPF基础之基元素......4. WPF基础之属性系统......5. WPF基础之路由事件......6. WPF基础之布局系统......7. WPF基础之样式设置和模板...

Android 代码混淆语法讲解及常用模板

前言混淆对于每一个开发者来说都陌生,对于大多数 APP 而言,在上线之前,通常会进行代码混淆,加固,防止自己的 APP 被别人轻易破解。一般来说,混淆有以下好处 提高自己 APP 的安全性,防止被别人轻易破解 在...

Android项目的代码混淆

欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦: Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 ...

Android 代码混淆语法讲解及常用模板(转)

混淆对于每一个开发者来说都陌生,对于大多数 APP 而言,在上线之前,通常会进行代码混淆,加固,防止自己的 APP 被别人轻易破解。 一般来说,混淆有以下好处 提高自己 APP 的安全性,防止被别人轻易破解 在...

Android Studio 3.0功能解析和旧项目适配

上周四,Google 终于在经历大半年的打磨锤炼之后正式发布 Android Studio 3.0 版本,给广大安卓开发人员一份满意的答卷。如往常一样,每次新版开发工具的发布,很多谨慎点的朋友仍担心稳定性、是否存在坑等问题,...

Bugly Android SDK 使用指南

Bugly支持自动集成和手动集成两种方式,如果您使用Gradle编译Apk,我们强烈推荐您使用自动接入方式配置库文件。 自动集成(推荐) Bugly支持JCenter仓库和Maven Central仓库。为了实现更加灵活的配置,Bugly SDK...

Android 代码混淆常见问题及解决方案

1.什么是混淆?...重写代码中的部分逻辑,将其变成功能上等价,但是更难理解的形式。比如将for循环改写成while循环,将循环改写成递归,精简中间变量,等等。打乱代码的格式。比如删除空格,将多行代码挤到一行

android代码混淆

proguard-rules.pro代码混淆文件配置规则如下: # To enable ProGuard in your project, edit project.properties # to define the proguard.config property as described in that file. # # Add project ...

混淆代码总结

混淆代码网址很棒的网址: ...2.Android Studio(十一):代码混淆及打包apk 3.Android代码混淆之混淆规则 4.Error:warning: Ignoring InnerClasses attribute for an anonymous inner class 5.An

GreenDAO3.0具体使用

随着移动端的业务量的增大和用户体验的提高,SQLite的需求很明显了,...在他看来,缓存是如此简单的一件事情,当然,缓存其实并难,就是有点麻烦而已! 之前我一直是用Realm,目前Realm被人称为移动端的新一代王者...

proguard.cfg和proguard-project.txt 混淆文件的用法与配置

前言注意事项 在新版本的ADT创建项目时,混码的文件不再是proguard.cfg,而是project.properties和proguard-project.txt。 如果需要对项目进行全局...“# proguard.config=${sdk.dir}/tools/proguard/proguard-a

Android混淆

Android混淆Proguard功能哪些应该混淆配置文件踩过的坑proguard-common.proproguard-module.proproguard-third-party.pro Proguard功能 1、压缩(shrink):没有被调用的代码删除 2、优化(optimize):优化java...

从零开始教你制作cocos2dx-3.0 版本FlappyBird(可上架版本)(包括添加广告等)完整制作过程

本文原创:转载请注明地址:一、coco2dx-3.0环境搭建这个网上很多参考教程属于基础部分我就不再敷述,这里给大家提供csdn博客上的大家可以参考一下,我大概看了一下比较全面了;参考地址:...

Android 项目混淆系列2

这篇接着上篇,上篇文章已经大概介绍了一些常见的坑,以及需要混淆的地方,这篇文章是对上篇的补充,是最近碰到的一些坑。 首先,讲一下这次遇到的坑,就是环信的。开始已经按官方的混淆,结合网上的一些文章做的...

EventBus 3.0 使用介绍

EventBus3.0(greenrobot),它是一款针对Android的发布/订阅事件总线。它可以很方便的让我们在各个组件之间,组件和线程之间进行通信,并具有很好的解耦特性。 Publisher 就是发布者、Subscriber 就是订阅者 ,它的...

AS升级到3.0之后的遇到的问题与解决办法

Android Studio升级到3.0以后,原来工程的gradle配置文件会有一些匹配的地方,会出现一些错误,主要如下:1.gradle必须升级到4.0以上我们在AS中用到的Gradle其实应该被叫做 Android Gradle Plugin,就是安卓项目...

Android Studio 3.0~3.x正式版填坑之路

在逛论坛时候,无意间发现Android Studio 3.0正式版本推送更新了,早听说AS 3.0添加了许多新功能,然后手贱迫不及待地想先睹为快,结果正中下怀。下载和更新Gradle,半天无响应,只好结束进程强制关闭AS,手动离线...

【环信集成指北】Android SDK 的两种导入方式

 线上导入方便快捷,直接使用环信最新版SDK,但是线上的SDK不支持easeui库线上导入,还是需要自己手动导入(当然可以选择不使用这个库)。  首先在你的项目的根目录build.gradle文件的allprojects...

迁移至Android3.0遇到一些问题

一、AS3.0新增功能此处略(自行Google )官方文档二、迁移速度对比 gradle2.2 gradle3.0 首次 770s 260s 修改代码(一行) 291s 123s 修改代码(一行) 250s 140s 修改代码(一行) 252s 119s 迁移后3.0后...

我的Android进阶之旅------>经典的大牛博客推荐(排名分先后)!!

今天看到一篇文章,收藏了很多大牛的博客,在这里分享一下(转载于:http://blog.csdn.net/wujxiaoz/article/details/8237096) Android中文Wiki AndroidStudio-NDK开发-移动开发团队谦虚的天下 - 博客园gundumw100...

阿里云Sophix 3.0热修复(使用流程)

阿里云Sophix 3.0热修复(使用流程)使用前的文档:阿里热修复:点击打开链接快速接入:点击打开链接稳键接入:点击打开链接项目里使用的是 稳键接入 下面介绍稳定接入的流程使用准备工作:在app中gradle文件中添加...

Android studio升级3.0.1遇到的坑及Android Studio 3.0功能解析和旧项目适配

近日将Android studio升级到3.0.1,Gradle升级到了4.1,升级好之后发现遇到了不少问题,具体如下:一、APK打包批量修改APK名称导出功能报错Cannot set the value of read-only property 'outputFile' for ...

Gradle 使用指南 -- 基础配置

Gradle是一种构建工具,它抛弃了基于XML的构建脚本,取而代之的是采用一种基于Groovy的内部领域特定语言(DSL),建议可以先熟悉一下Groovy脚本。 Gradle API 文档 Android 配置构建 Android 插件 DSL 扩展 ...

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)。

EasyUI框架从入门到实战

本课程介绍了EasyUI常用控件的使用,EasyUI操作简单,能实现页面布局和元素操作,适合开发网站管理后台。学习本课程,可以掌握使用EasyUI+ssm开发网站管理后台、文件上传、权限菜单管理等实用技能。 本课程介绍了EasyUI常用控件的使用,EasyUI操作简单,能快速实现页面布局和元素操作,适合开发网站管理后台。

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微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

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。

Java基础核心技术:多线程(day16-day17)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

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