Android 开发常用代码片段

本文提供了一站式的开发技术指南,涵盖了前端、后端、移动、游戏、大数据、开发工具等领域的关键知识和技术。从入门到进阶,为你打造全面的技术栈。

1. 图片旋转

Bitmap bitmapOrg = BitmapFactory.decodeResource(this.getContext().getResources(), R.drawable.moon);
Matrix matrix = new Matrix();
matrix.postRotate(-90);//旋转的角度
 
Bitmap resizedBitmap = Bitmap.createBitmap(bitmapOrg, 0, 0,
                    bitmapOrg.getWidth(), bitmapOrg.getHeight(), matrix, true);
BitmapDrawable bmd = new BitmapDrawable(resizedBitmap);


2. 格式化string.xml 中的字符串

// in strings.xml..
<string name="my_text">Thanks for visiting %s. You age is %d!</string>

// and in the java code:
String.format(getString(R.string.my_text), "oschina", 33);

3. 设置全屏的方法

(1) 在java代码中设置

/** 全屏设置,隐藏窗口所有装饰 */
requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE);
getWindow().setFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_FULLSCREEN,
                WindowManager.LayoutParams.FLAG_FULLSCREEN);

(2) 在AndroidManifest.xml中配置
<activity android:name=".Login.NetEdit"  android:label="@string/label_net_Edit" 
		          android:screenOrientation="portrait" android:theme="@android:style/Theme.Black.NoTitleBar.Fullscreen">
	<intent-filter>
		<action android:name="android.intent.Net_Edit" />
		<category android:name="android.intent.category.DEFAULT" />
	</intent-filter>
</activity>

4. 设置Activity为Dialog的形式

在AndroidManifest.xml中配置Activity节点是配置theme如下:

android:theme="@android:style/Theme.Dialog"

5. 检查当前网络是否连上

ConnectivityManager con=(ConnectivityManager)getSystemService(Activity.CONNECTIVITY_SERVICE);   
boolean wifi=con.getNetworkInfo(ConnectivityManager.TYPE_WIFI).isConnectedOrConnecting();  
boolean internet=con.getNetworkInfo(ConnectivityManager.TYPE_MOBILE).isConnectedOrConnecting(); 
在AndroidManifest.xml 增加权限:
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE" />

6. 检测某个Intent是否有效

public static boolean isIntentAvailable(Context context, String action) {
    final PackageManager packageManager = context.getPackageManager();
    final Intent intent = new Intent(action);
    List<ResolveInfo> list =
            packageManager.queryIntentActivities(intent,
                    PackageManager.MATCH_DEFAULT_ONLY);
    return list.size() > 0;
}

7. android 拨打电话

try {
   Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_CALL);
   intent.setData(Uri.parse("tel:+110"));
   startActivity(intent);
} catch (Exception e) {
   Log.e("SampleApp", "Failed to invoke call", e);
}

8. android中发送Email

Intent i = new Intent(Intent.ACTION_SEND);  
//i.setType("text/plain"); //模拟器请使用这行
i.setType("message/rfc822") ; // 真机上使用这行
i.putExtra(Intent.EXTRA_EMAIL, new String[]{"test@gmail.com","test@163.com});  
i.putExtra(Intent.EXTRA_SUBJECT,"subject goes here");  
i.putExtra(Intent.EXTRA_TEXT,"body goes here");  
startActivity(Intent.createChooser(i, "Select email application."));

9. android中打开浏览器

Intent viewIntent = new 
    Intent("android.intent.action.VIEW",Uri.parse("http://vaiyanzi.cnblogs.com"));
startActivity(viewIntent);

10. android 获取设备唯一标识码

String android_id = Secure.getString(getContext().getContentResolver(), Secure.ANDROID_ID);

11. android中获取IP地址

public String getLocalIpAddress() {
    try {
        for (Enumeration<NetworkInterface> en = NetworkInterface.getNetworkInterfaces(); 
		en.hasMoreElements();) {
            NetworkInterface intf = en.nextElement();
            for (Enumeration<InetAddress> enumIpAddr = intf.getInetAddresses(); 
		enumIpAddr.hasMoreElements();) {
                InetAddress inetAddress = enumIpAddr.nextElement();
                if (!inetAddress.isLoopbackAddress()) {
                    return inetAddress.getHostAddress().toString();
                }
            }
        }
    } catch (SocketException ex) {
        Log.e(LOG_TAG, ex.toString());
    }
    return null;
}


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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