Android应用开发进阶

  • 基于Android Studio 3.0
  • 本书对自定义控件进行了深入剖析,帮助读者理解和使用自定义控件
  • 本书对常用第三方组件的使用和原理由浅入深地进行了讲解,知其然也知其所以然
  • 本书对Android应用各种架构进行了介绍,通过示例展示架构的使用
  • 实战项目AndroidPlus将各个知识点进行串联,展示一个完整Android应用的架构和实现
  • 实战项目包括Java版和Kotlin版
  • 其他开发技巧,如Android Studio中Git的使用

本书内容

第一章介绍了自定义控件的基本原理,包括View的绘制流程和触摸事件的处理;总结了自定义控件中常用的一些方法;通过案例来展示如何完成一个自定义控件;最后介绍了自定义控件中性能优化的问题。

第二章介绍了在实际开发中常用轮子的使用方法以及其实现的原理。这些轮子包括Butter Knife、EventBus、Dagger、OkHttp、Retrofit、Volley、RxJava。

第三章通过Google官方的架构示例项目To-Do,详细介绍了Android的应用架构,包括MVP,MVP-Clean,MVP-Dagger,MVP-RxJava,MVVM-DataBinding,MVVM-Live。

第四章介绍了实战项目AndroidPlus ,AndroidPlus是一个专注于Andriod领域的知识问答与分享平台,遵循Material Design,使用了MVP-Dagger架构,提供Java版本和Kotlin版本的实现。

第五章介绍了Android开发中的一些实践,包括Android Studio中的Git操作,Android屏幕适配的解决方案,常用视频播放器的使用,声网直播的实践。

本书目录

第1章 自定义控件
1.1 View的绘制流程
1.1.1 View和ViewGroup
1.1.2 View的绘制流程
1.1.3 ViewGroup的绘制流程
1.1.4 View绘制流程深入解析
1.2 View的触摸事件
1.2.1 触摸事件的类型
1.2.2 触摸事件的传递过程
1.2.3 事件传递细节
1.3 自定义控件常用方法总结
1.3.1 绘制流程相关
1.3.2 事件处理相关
1.3.3 其他
1.4 自定义控件案例
1.4.1 柱状图
1.4.2 折线图
1.4.3 曲线图
1.4.4 渐变圆弧进度条
1.4.5 卡片滑动切换
1.4.6 ViewPager圆形指示器
1.5 自定义控件性能优化
第2章 轮子
2.1 AppBrain平台
2.2 Butter Knife
2.2.1 编译时注解
2.2.2 Element
2.2.3 编译时注解案例
2.2.4 Butter Knife源码分析
2.2.5 Butter Knife Zelezny插件的实现
2.3 EventBus
2.3.1 EventBus的使用
2.3.2 EventBus源码分析
2.3.3 EventBus 3.0索引加速
2.4 Dagger2
2.4.1 Dagger2的使用
2.4.2 Dagger2源码分析
2.4.3 Dagger2进阶
2.4.4 Component之间的关系
2.4.5 Dagger.Android
2.5 Okh t t p
2.5.1 Okh t t p的使用
2.5.2 Okh t t p源码分析
2.6 Retrofit
2.6.1 Retrofit的使用
2.6.2 Retrofit源码分析
2.7 Volley
2.7.1 Volley的工作流程
2.7.2 Volley的使用
2.7.3 Volley的封装
2.7.4 Volley源码分析
2.8 RxJava
2.8.1 RxJava的使用
2.8.2 RxJava的源码分析
第3章 Android应用架构
3.1 todo—mvp
3.1.1 MVP
3.1.2 todo—mvp的实现
3.2 todo—mvp—clean
3.2.1 Clean架构
3.2.2 Clean架构的Android实现
3.2.3 todo—mvp—clean的实现
3.3 todo—mvp—dagger
3.3.1 AppComponent
3.3.2 依赖注入
3.4 todo—mvp—rxjava
3.5 todo—mvvm—databinding
3.5.1 MVVM
3.5.2 Data Binding Library
3.5.3 todo—mvvm—databinding的实现
3.6 todo—mvvm—live
3.6.1 Architecture Components
3.6.2 todo—mvvm—live的实现
第4章 AndroidPlus项目实战
4.1 需求分析
4.2 产品设计
4.2.1 Material Design
4.2.2 思维导图
4.2.3 架构设计
4.3 Java实现
4.3.1 项目准备
4.3.2 Dagger集成
4.3.3 欢迎界面
4.3.4 登录注册
4.3.5 主界面
4.3.6 首页
4.3.7 问题详情
4.3.8 回答详情
4.3.9 评论
4.3.10 分享文章
4.3.11 文章
4.3.12 个人中心
4.3.13 用户详情
4.3.14 异常上报、运营统计和应用升级
4.3.15 代码混淆
4.4 Kotlin实现
第5章 开发实践
5.1 Android Studio中的Git实践
5.1.1 创建远程仓库
5.1.2 .gitignore
5.1.3 提交和推送
5.1.4 分支
5.1.5 获取(Fetch)
5.1.6 拉取(Pull)
5.1.7 衍合(Rebase)
5.1.8 Git Flow
5.1.9 分支合并
5.1.10 移动HEAD
5.1.11 贮藏(Stash)
5.1.12 重置(Reset)
5.1.13 遴选(Cherry Pick)
自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

深知大多数初中级Android工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则近万的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

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DQN(Deep Q-Network)是一种使用深度神经网络实现的强化学习算法,用于解决离散动作空间的问题。在PyTorch中实现DQN可以分为以下几个步骤: 1. 定义神经网络:使用PyTorch定义一个包含多个全连接层的神经网络,输入为状态空间的维度,输出为动作空间的维度。 ```python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class QNet(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim): super(QNet, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 64) self.fc3 = nn.Linear(64, action_dim) def forward(self, x): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x ``` 2. 定义经验回放缓存:包含多条经验,每条经验包含一个状态、一个动作、一个奖励和下一个状态。 ```python import random class ReplayBuffer(object): def __init__(self, max_size): self.buffer = [] self.max_size = max_size def push(self, state, action, reward, next_state): if len(self.buffer) < self.max_size: self.buffer.append((state, action, reward, next_state)) else: self.buffer.pop(0) self.buffer.append((state, action, reward, next_state)) def sample(self, batch_size): state, action, reward, next_state = zip(*random.sample(self.buffer, batch_size)) return torch.stack(state), torch.tensor(action), torch.tensor(reward), torch.stack(next_state) ``` 3. 定义DQN算法:使用PyTorch定义DQN算法,包含训练和预测两个方法。 ```python class DQN(object): def __init__(self, state_dim, action_dim, gamma, epsilon, lr): self.qnet = QNet(state_dim, action_dim) self.target_qnet = QNet(state_dim, action_dim) self.gamma = gamma self.epsilon = epsilon self.lr = lr self.optimizer = torch.optim.Adam(self.qnet.parameters(), lr=self.lr) self.buffer = ReplayBuffer(100000) self.loss_fn = nn.MSELoss() def act(self, state): if random.random() < self.epsilon: return random.randint(0, action_dim - 1) else: with torch.no_grad(): q_values = self.qnet(state) return q_values.argmax().item() def train(self, batch_size): state, action, reward, next_state = self.buffer.sample(batch_size) q_values = self.qnet(state).gather(1, action.unsqueeze(1)).squeeze(1) target_q_values = self.target_qnet(next_state).max(1)[0].detach() expected_q_values = reward + self.gamma * target_q_values loss = self.loss_fn(q_values, expected_q_values) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() def update_target_qnet(self): self.target_qnet.load_state_dict(self.qnet.state_dict()) ``` 4. 训练模型:使用DQN算法进行训练,并更新目标Q网络。 ```python dqn = DQN(state_dim, action_dim, gamma=0.99, epsilon=1.0, lr=0.001) for episode in range(num_episodes): state = env.reset() total_reward = 0 for step in range(max_steps): action = dqn.act(torch.tensor(state, dtype=torch.float32)) next_state, reward, done, _ = env.step(action) dqn.buffer.push(torch.tensor(state, dtype=torch.float32), action, reward, torch.tensor(next_state, dtype=torch.float32)) state = next_state total_reward += reward if len(dqn.buffer.buffer) > batch_size: dqn.train(batch_size) if step % target_update == 0: dqn.update_target_qnet() if done: break dqn.epsilon = max(0.01, dqn.epsilon * 0.995) ``` 5. 测试模型:使用训练好的模型进行测试。 ```python total_reward = 0 state = env.reset() while True: action = dqn.act(torch.tensor(state, dtype=torch.float32)) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state total_reward += reward if done: break print("Total reward: {}".format(total_reward)) ``` 以上就是在PyTorch中实现DQN强化学习的基本步骤。需要注意的是,DQN算法中还有很多细节和超参数需要调整,具体实现过程需要根据具体问题进行调整。
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