有关安卓屏幕上找色的可行性方法

移动开发 > Android [问题点数:50分,结帖人VsirSoft]
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黄花 2008年10月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
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android mode 全屏_Android 界面高亮,如何优雅实现呢?

本文作者作者:SoulQw链接:https://blog.csdn.net/u014626094/article/details/105430981本文由作者授权发布。导读:文章很快速的接验证了方案的原理,验证原理后,其实剩下的就是针对高亮这个需求,如何更好的设计...

Android屏幕适配最优方案

一、今日头条屏幕适配方案 今日头条屏幕适配方案的核心原理在于,根据以下公式算出density 当前设备屏幕总宽度(单位为像素)/ 设计图总宽度(单位为 dp) = density density的意思就是1 dp占当前设备多少像素 为...

什么是Android上的“下文”?

Android编程中, Context类到底是什么?它的用途是什么? 我在开发人员网站阅读了有关它的内容,但我不清楚。

Android 实现截屏和截长图功能的几种方法

一般情况下各种型号的手机都会有自带的截屏功能,也会有诸如“开关机键+音量键”的截屏快捷键,只要手机是亮屏状态,都会将手机屏幕的可视区域(包含状态栏)全部截取下来。 如果开发中想要调取系统的截屏功能,...

基于Windows手机的android移植可行性分析

一 网络成功移植案例1 Android在OMAP移植(国外)手机原系统:Linux kernel 2.6.23CPU处理器:OMAP5912移植完成部分:;mso-fareast-font-family:SimSun;mso-fareast-language:ZH-CN" mce_style="f

android屏幕相关知识

android 度量单位 dp sp px DPI 屏幕尺寸 分辨率 像素密度 术语和概念 屏幕尺寸 Screen size 即显示屏幕的实际大小,按照屏幕的对角线进行测量,(比如 2.8寸, 3.5寸)。为简单起见,Android把所有的屏幕大小分为...

Android面试,给正在工作的安卓攻城师们 ... ...

从java基础技能到安卓进阶技能,有你想象不到的全面。 ☆ JAVA技能 « 有良好的JAVA基础,熟练掌握面向对象思想: 理解面向对象: 面向对象是一种思想,是基于面向过程而言的,就是说面向对象是将功能等通过...

2019年Android中高级工程师部分面试题

一、中级面试题 1、Activity生命周期 2、onStart()与onResume()有什么区别? onStart()是activity界面被显示出来的时候执行的,但不能与它交互;...onResume()是当该activity与用户能进行交互时被执行,用户可以...

android accessibility 模拟键盘事件_Android无障碍应用开发铁规12条

为了让包括残障人士、老年人在内的所有人都能无障碍的使用Android应用,在开发应用的过程中应当遵循一些原则,以下讲解几个我们在为一些大厂APP提供无障碍支持时常遇到的问题,只要解决以下12条铁规,那你的应用虽说...

基于Windows手机的android移植可行性分析收藏

一 网络成功移植案例1 Android在OMAP移植(国外)手机原系统:Linux kernel 2.6.23CPU处理器:OMAP5912移植完成部分:;mso-fareast-font-family:Sim

项目经理才知道!Android快速转战Kotlin教程,年薪50W

应用卡顿,丢帧,屏幕画面撕裂,操作界面刷新缓慢,UI不美观,布局混乱…这些问题频发的话,年后可能就不用来了。 开发App的时候,你是否会觉得界面卡顿?尤其是自定义View的时候。 Android 应用的卡顿、丢帧等...

Android 7.0 新特性

Android 7.0 Nougat 为用户和开发者引入多种新功能。本文重点介绍面向开发者的新功能,多窗口支持,直接启动,支持VR等诸多新特性。

android基础面试题(一)

答:在Android上,如果你的应用程序有一段时间响应不够灵敏,系统会向用户显示一个对话框,这个对话框称作应 用程序无响应(ANR:Application NotResponding)对话框。 用户可以选择让程序继续运行,但是,他们在...

你应该知道的Android 7.0

Android 7.0 Nougat 为用户和开发者引入多种新功能。 要详细了解 Android 7.0 的消费者功能,请访问 www.android.com...现在,用户可以一次在屏幕上打开两个应用。 在运行 Android 7.0 的手机和平板

Android开发面试经典题目

下面是整理的Android知识点,可以平时巩固知识点,仅供复习使用。 ☆ JAVA技能 有良好的JAVA基础,熟练掌握面向对象思想: 理解面向对象: 面向对象是一种思想,是基于面向过程而言的,就是说面向对象是将功能等...

求职与面试(一):Android必备

前几天整理了Java面试题集合,今天再来整理下Android相关的面试题集合.如果你希望能得到最新的消息,可以关注https://github.com/closedevice/interview-about,我会不断的增加和修正相关问题的描述.

探讨Android6.0及以上系统APP常驻内存(保活)实现-复活篇

从开发者的角度来说,尤其是即时通信类应用,这将是毁灭打击。如果用户使用你的聊天软件,但在使用过程中总是不能及时收到对方的消息,那将是一种什么样的体验,因此,厂商"白名单"便应运而生了。正是因为如此,...

Android 7.0新特性译文

Android 7.0 开发者版本 Android 7.0 Nougat 为用户和开发者引入多种新功能。本文重点介绍面向开发者的新功能。 请务必查阅 Android 7.0 行为变更以了解平台变更可能影响您的应用的领域。 如需了解有关 Android...

Android大图片处理

移动设备对内存的要求还是很苛刻的,即便现在主流...图片来说更是OOM (OutOfMemoryError)的常见引发者,比如说系统图片库里展示的图片大都是用手机摄像头拍出来的,这些图片的分辨率会比我们手机屏幕的分辨率高得多。

安卓帧渲染数据获取方式小结

两种策略四种方式 Choreographer$FrameCallback 从 16ms 说起 GraphicsBinder Profile GPU FrameMetrics 通过 onDraw() 获取帧数据 性能指标 更多好文 ...截止到 8.0 系统,安卓原生提...

Android5.0-10.0各版本行为变更

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、...

Android性能优化-Android vitals

1.本文不涉及Android vitals工具的使用,仅是介绍相关检测项目,摘录其中对于影响性能的代码的诊断和避免/解决方式并补充一些方法,如有错误,望指出~ 2.持续更新~~ 2019.04.20 Android vitals - Core Vitals...

android9.0应该知道的事情

Android P 行为变更 Android P 对 Android 系统进行了多项变更。 其中大部分变更会影响所有应用,而不论应用针对的是何种版本的 Android。...在 Android P 运行的所有应用 当应用运行在 And...

探索Android 9.0 Pie新特性变更

北京时间 8 月 7 日上午,Google 正式发布 Android 9.0 正式版系统,并宣布系统版本 Android P 被正式命名为代号「Pie」。 目前,Google 已向全球 Pixel 设备推送了 Android 9.0 正式版的更新。 作为忠实Android...

Android高级进阶--插曲-从Android5.0到Android10各版本变化

Android5.0到Android10 一、Android51.ANDROID 5.0 行为变更: 声音和振动 (1)如果您当前使用 Ringtone、MediaPlayer 或 Vibrator 类向通知中添加声音和振动,则移除此代码,以便系统可以在“优先”模式中...

手把手讲解 Android hook技术实现一键换肤

前言 手把手讲解系列文章,是我写给各位看官,也是写给我自己的。文章可能过分详细,但是这是为了帮助到尽量多的人,毕竟工作5,6年,不能老吸血,也到了回馈开源的时候. 这个系列的文章: 1、用通俗易懂的讲解方式...

Android性能优化之内存优化

成为一名优秀的Android开发,需要一份完备的知识体系,在这里,让我们一起成长为自己所想的那样~。 Tips:本篇是《深入探索Android内存优化》的基础篇,如果没有掌握Android内存优化的同学建议系统学习一遍。 ...

Android 应用进程保活APP常驻内存研究方案

我们知道,在Android4.4之后的版本中,Android在硬件中支持内置计步传感器,例如微信运动等软件都是调用了Android中的Sensor.TYPE_STEP_COUNTER传感器服务,从而获取到每日的步数。 由于当时用户手机版本普遍偏低,...

必读的android 文章- 收藏集 - 掘金

写给 Android 开发者的混淆使用手册 - Android - 掘金 本文转自:点击打开链接 毫无疑问,混淆是打包过程中最重要的流程之一,在没有特殊原因的情况下,所有 app 都应该开启混淆。 首先,这里说的的混淆其实是包括...

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)。

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