鉴客 Android Intent 用法全面总结

安卓开发之Intent使用介绍(显式Intent和隐式Intent) Intent Intent是 Android程序中各组件之间进行交互的一种重要方式,它不仅可以指明当前组件想要执行的动作,还可以在不同组件之间传递数据。Intent一般可被用于启动活动、启动服务以及发送广播等场景,这次我们运用在启动活动上面。 Intent大致可以分为两种:显式Intent和隐式Intent,我们先来看一下显式Intent如何使用。 首先我创建了2个活动. 1.FirstActivity(第一个活动) package activitytest.example.administrator.ac 阅读详情

1. [代码]调用拨号程序    

1// 给移动客服10086拨打电话
2Uri uri = Uri.parse("tel:10086");
3Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_DIAL, uri);
4startActivity(intent);

2. [代码]发送短信或彩信    

01// 给10086发送内容为“Hello”的短信
02Uri uri = Uri.parse("smsto:10086");
03Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_SENDTO, uri);
04intent.putExtra("sms_body", "Hello");
05startActivity(intent);
06// 发送彩信(相当于发送带附件的短信)
07Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_SEND);
08intent.putExtra("sms_body", "Hello");
09Uri uri = Uri.parse("content://media/external/images/media/23");
10intent.putExtra(Intent.EXTRA_STREAM, uri);
11intent.setType("image/png");
12startActivity(intent);

3. [代码]通过浏览器打开网页    

1// 打开Google主页
2Uri uri = Uri.parse("http://www.google.com");
3Intent intent  = new Intent(Intent.ACTION_VIEW, uri);
4startActivity(intent);

4. [代码]发送电子邮件    

01// 给someone@domain.com发邮件
02Uri uri = Uri.parse("mailto:someone@domain.com");
03Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_SENDTO, uri);
04startActivity(intent);
05// 给someone@domain.com发邮件发送内容为“Hello”的邮件
06Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_SEND);
07intent.putExtra(Intent.EXTRA_EMAIL, "someone@domain.com");
08intent.putExtra(Intent.EXTRA_SUBJECT, "Subject");
09intent.putExtra(Intent.EXTRA_TEXT, "Hello");
10intent.setType("text/plain");
11startActivity(intent);
12// 给多人发邮件
13Intent intent=new Intent(Intent.ACTION_SEND);
14String[] tos = {"1@abc.com", "2@abc.com"}; // 收件人
15String[] ccs = {"3@abc.com", "4@abc.com"}; // 抄送
16String[] bccs = {"5@abc.com", "6@abc.com"}; // 密送
17intent.putExtra(Intent.EXTRA_EMAIL, tos);
18intent.putExtra(Intent.EXTRA_CC, ccs);
19intent.putExtra(Intent.EXTRA_BCC, bccs);
20intent.putExtra(Intent.EXTRA_SUBJECT, "Subject");
21intent.putExtra(Intent.EXTRA_TEXT, "Hello");
22intent.setType("message/rfc822");
23startActivity(intent);

5. [代码]显示地图与路径规划    

1// 打开Google地图中国北京位置(北纬39.9,东经116.3)
2Uri uri = Uri.parse("geo:39.9,116.3");
3Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_VIEW, uri);
4startActivity(intent);
5// 路径规划:从北京某地(北纬39.9,东经116.3)到上海某地(北纬31.2,东经121.4)
6Uri uri = Uri.parse("http://maps.google.com/maps?f=d&saddr=39.9 116.3&daddr=31.2 121.4");
7Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_VIEW, uri);
8startActivity(intent);

6. [代码]播放多媒体    

1Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_VIEW);
2Uri uri = Uri.parse("file:///sdcard/foo.mp3");
3intent.setDataAndType(uri, "audio/mp3");
4startActivity(intent);
5 
6Uri uri = Uri.withAppendedPath(MediaStore.Audio.Media.INTERNAL_CONTENT_URI, "1");
7Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_VIEW, uri);
8startActivity(intent);

7. [代码]拍照    

1// 打开拍照程序
2Intent intent = new Intent(MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE);
3startActivityForResult(intent, 0);
4// 取出照片数据
5Bundle extras = intent.getExtras();
6Bitmap bitmap = (Bitmap) extras.get("data");

8. [代码]获取并剪切图片    

01// 获取并剪切图片
02Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_GET_CONTENT);
03intent.setType("image/*");
04intent.putExtra("crop", "true"); // 开启剪切
05intent.putExtra("aspectX", 1); // 剪切的宽高比为1:2
06intent.putExtra("aspectY", 2);
07intent.putExtra("outputX", 20); // 保存图片的宽和高
08intent.putExtra("outputY", 40);
09intent.putExtra("output", Uri.fromFile(new File("/mnt/sdcard/temp"))); // 保存路径
10intent.putExtra("outputFormat", "JPEG");// 返回格式
11startActivityForResult(intent, 0);
12// 剪切特定图片
13Intent intent = new Intent("com.android.camera.action.CROP");
14intent.setClassName("com.android.camera", "com.android.camera.CropImage");
15intent.setData(Uri.fromFile(new File("/mnt/sdcard/temp")));
16intent.putExtra("outputX", 1); // 剪切的宽高比为1:2
17intent.putExtra("outputY", 2);
18intent.putExtra("aspectX", 20); // 保存图片的宽和高
19intent.putExtra("aspectY", 40);
20intent.putExtra("scale", true);
21intent.putExtra("noFaceDetection", true);
22intent.putExtra("output", Uri.parse("file:///mnt/sdcard/temp"));
23startActivityForResult(intent, 0);

9. [代码]打开Google Market    

1// 打开Google Market直接进入该程序的详细页面
2Uri uri = Uri.parse("market://details?id=" + "com.demo.app");
3Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_VIEW, uri);
4startActivity(intent);

10. [代码]安装和卸载程序    

1Uri uri = Uri.fromParts("package", "com.demo.app", null); 
2Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_DELETE, uri); 
3startActivity(intent);

11. [代码]进入设置界面    

1// 进入无线网络设置界面(其它可以举一反三) 
2Intent intent = new Intent(android.provider.Settings.ACTION_WIRELESS_SETTINGS); 
3startActivityForResult(intent, 0);
Android Intent 的全部用法总结 Intent(意图) 是 Android 应用程序中一个消息传递对象,它用于在不同的组件(Activity、Service、BroadcastReceiver)等之间传递消息,以及在应用程序之间进行通信。它描述了应用程序希望执行的操作。Intent本质上是一个抽象的动作描述,它可以被系统解析并找到合适的组件来执行这个动作。它实现了 Android 各组件之间的松耦合,使得组件无需知道彼此的具体实现细节就能进行交互。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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转载记录 原文地址: [https://blog.youkuaiyun.com/berber78/article/details/7278408

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网上学习 Android的资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。网上学习 Android的资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。网上学习 Android的资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。学习方向很容易规划,但是如果只通过碎片化的学习,对自己的提升是很慢的。调用发送短信 的程序****发送SMS/MMS。

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