Android开发中的一些问题

Android面试官,面试安卓开发十大问题 基本情况 本人普通本科,Android开发岗。 此文主要是秋招面试经验汇总,最终拿到了百度、腾讯的offer。 主要包括阿里三面,腾讯四面,百度三面,网易三面,美团一面。 学习知识汇总 1、Java se基础 1).Java基本数据类型与表达式,分支循环。 2).String和StringBuffer的使用、正则表达式。 3).面向对象的抽象,封装,继承,多态,类与对象,对象初始化和回收;构造函数、this关键字、方法和方法的参数传递过程、static关键字、内部类。 4).对象实例化过程、方法的覆盖、f 阅读详情

1、AndroidStudio运行项目提示:解析软件包错误

把图片中箭头所指的地方不勾选

[外链图片转存失败(img-dRAahIpe-1563245029386)(https://github.com/androidzhoufeng/image/blob/master/blog_image/instant_run.png?raw=true)]

2、使用ARouter报错:there’s no route matched the path

一般是不同的module使用了相同的一级路径。

ARouter要求path必须有两级路径/app/xxx,第一级路径是Group的名称,在Arouter第一次寻找到route的时候便删除了这个一级路径的group,因为一级路径的重复,再调用另一个module的一级路径是”app”的路由时,由于之前Warehouse.groupsIndex已经删除,便导致了there’s no route matched的错误。

3、Dialog在使用ContentProvider的时候不显示

Dialog在使用ContentResiver导入通讯录的时候不显示
解决办法:开启子线程,把导入过程放入子线程中操作
原因:暂且不知

4、调整AndroidStudio内存

在AndroidStudio安装目录下的bin文件夹里找到studio64.exe.vmoptions文件:

-Xms512m
-Xmx3072m
-XX:MaxPermSize=1024m
-XX:ReservedCodeCacheSize=240m
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=50
-Dsun.io.useCanonCaches=false
-Djava.net.preferIPv4Stack=true
-Djna.nosys=true
-Djna.boot.library.path=

-da

修改其中的Xms、Xmx、XX:MaxPermSize。

其中-Xms 是JVM启动的起始堆内存,堆内存是分配给对象的内存。一般默认设置是128m,建议改成512m
其中-Xmx 是 Java 虚拟机启动时的参数,用于限制最大堆内存。所以这里也需要更改。这里的更改根据电脑的实际情况进行分配。笔者这里设置了3072m。
其中-XX:MaxPermSize 是指定最大的Permanent generation大小。Permanent generation space,实际上就是方法区,存储了Class的信息以及一些其他信息。有时开发时出现的错误如Permgen Space方面的,就是指这个内存溢出了。所以一般这个可以不改,也可以加大一点。

5、ViewPager+Fragment,Fragment销毁后重新加载页面空白

两种情况:
1、重写FragmentPagerAdapter的destroyItem()方法:

    @Override
    public void destroyItem(ViewGroup container, int position, Object object) {
    }

跳转到ViewPager页面时直接定位到第三个页面(或后面几个页面)时,切换到第一个页面,第一个页面空白。

2、不重写FragmentPagerAdapter的destroyItem()方法,当ViewPager页面显示过后被销毁然后再次显示时页面空白。

原因:
Fragment是绑定在Activity中的,Viewpager切换销毁Fragment时并没有走onDestroy()方法。Fragment中的全局变量也同样没有被释放回收。但是View已经被重新替换了:

    if (mAdapter == null) {
        mAdapter = new XiaoTookenAdapter(totals);
        mAdapter.setOnItemClickListener(XiaoTookenFragment.this);
        mAdapter.setLoadMoreView(new XiaoMeiLoadMoreView());
        mAdapter.bindToRecyclerView(mRecyclerView);
        mAdapter.setOnLoadMoreListener(XiaoTookenFragment.this, mRecyclerView);
    } else {
        mAdapter.notifyDataSetChanged();
    }

mAdapter不为空走else,但是mRecyclerView已经重新findViewById了。

解决:
在onDestroyView()方法中释放资源,清空数据。或者在onCreateView()初始化数据。或者将contentView也保存下来,不要每次都重新inflate一个View。

6、DataBinding 使用泛型报错

与元素类型 "variable" 相关联的 "type" 属性值不能包含 '<' 字符。

要使用 ‘<’ 的转义字符:<

7、DataBinding 使用ObservableMap进行数据绑定报错

Found data binding errors.
****/ data binding error ****msg:Cannot find the setter for attribute 'android:text' with parameter type V on android.widget.TextView.
file:E:\demo\DataBindingDome\app\src\main\res\layout\activity_main.xml
loc:46:28 - 46:41
****\ data binding error ****

layout 布局中声明ObservableMap需要添加泛型。否则使用的时候报错。

8、解决阿里云SDK出现的Stream closed

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_33721427/article/details/87466839

9、CoordinatorLayout 嵌套Recyclerview再嵌套Recyclerview滑动出现冲突解决办法

给最里层的RecyclerView设置 nestedScrollingEnabled=“false”

CoordinatorLayout实现了NestedScrollingParent,纵向RecyclerView是CoordinatorLayout的子View,RecyclerView的滑动能通知到CoordinatorLayout,继而由CoordinatorLayout协调让CollapsingToolbarLayout发生折叠。

上面出bug的原因也能理解了,横向RecyclerView的父View是纵向RecyclerView,而RecyclerView只实现了NestedScrollingChild,无法像CoordinatorLayout一样响应。所以要关闭横向RecyclerView的嵌套滑动功能,让横向RecyclerView如同其他嵌入纵向RecyclerView的view一样,触发折叠。

10、Fragment点击事件穿透问题

通过FrameLayout布局添加Fragment,然后控制布局的显示和隐藏时会出现点击事件穿透的问题,即点击显示的Fragment下层隐藏的Fragment会响应点击事件。解决方法:在每个Fragment的根布局上添加android:clickable=“true”

11、JSON转义字符去除

依赖:“org.apache.commons:commons-text:1.7”
方法:StringEscapeUtils.unescapeJava(it)
eg:"{\"IsAnonym\": 1,\"Contents\": \u003Cp>回家姐姐聚义堂\u003C/p>,\"Title\": 哥古古惑惑}"
转换之后:"{"IsAnonym": 1,"Contents": <p>回家姐姐聚义堂</p>,"Title": 哥古古惑惑}"

12、Android5.0以下手机在请求接口的时候报 java.lang.NoClassDefFoundError 异常

我使用的是Retrofit2.0网络请求框架。
原因:我在项目中还是用了一个 com.liulishuo.okdownload:okhttp 下载框架,它里面包含了okhttp4.3.1,它仅支持Android5.0+。使用时Retrofit2中的okhttp3.10.0会被高版本覆盖,所以会报错。
解决:剔除 com.liulishuo.okdownload:okhttp 中的okhttp3包

	api (com.liulishuo.okdownload:okhttp:1.0.5){
        exclude group: 'com.squareup.okhttp3'
    }

13、Application onCreate()方法重复执行

部分第三方工具初始化时的时候会另起一个进程(如环信聊天),当app中有多个进程时,每个进程启动时都会初始化一次Application。

解决方法:获取当前进程名,与主项目包名比较判断是不是主进程。将只需要在主进程中初始化的操作放到这里进行。

/**
  * 获得当前进程的名字
  *
  * @param context
  * @return 进程号
  */

public static String getCurProcessName(Context context) {

    int pid = android.os.Process.myPid();

    ActivityManager activityManager = (ActivityManager) context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE);

    for (ActivityManager.RunningAppProcessInfo appProcess : activityManager
            .getRunningAppProcesses()) {

        if (appProcess.pid == pid) {
            return appProcess.processName;
        }
    }
    return null;
}

14、ViewGroup down事件不被消费则不会产生其他事件

ViewGroup down事件没有被自己和子view消费,不会产生其他任何事件(其实是产生其他事件的时候被拦截了,不会传递到viewGroup的dispatchTouchEvent方法中)。
处理办法:可以在ViewgGroup中重写onTouchEvent()方法 return true 自己消费

@Override
public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) {
    switch (event.getAction()) {
        case MotionEvent.ACTION_DOWN:
            return true;
    }
    return super.onTouchEvent(event);
}

15、Activity#onResume() 方法中调用startService()报错

java.lang.IllegalStateException: Not allowed to start service Intent { cmp=com.example.servicedemo/.MyService }: app is in background uid UidRecord{66764c0 u0a86 LAST bg:+1m2s714ms idle change:idle procs:1 seq(0,0,0)}

分析:Android8.0后不允许app后台通过startService()去启动服务
文档连接:https://developer.android.google.cn/about/versions/oreo/background
但是我这里是在Activity#onResume()中启动的,按理说不会有问题,但是查看线上日志发现偶尔会出现崩溃。网上查找有人说是系统的一个bug。
处理:通过try{}cache(){}捕获这个异常,然后在cache中延迟1秒钟启动。

未完待续…
Unity3d 安卓开发问题总结 开发了半年基于Unity的安卓应用,项目也基本快完结了。在开发过程中遇到了很多坑,然而Unity的技术支持几乎都在英文论坛里。直接百度,真的很难解决问题。本篇对这半年的开发经历做一个总结,希望能帮助其他开发者。 https://forum.unity.com/这个是Unity的官方论坛,个人认为解决技术问题很好的途径,就是回复不是很稳定,看情况,然后网络访问也不是很稳定。下面就从我在上面的提问... 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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gitblog_06723的博客 696

安卓开发中小米手机android studio调试问题

安卓开发中,小米手机调试总会出现各种原因无法连接调试,下面个人自己总结了一下成功开启小米手机调试方法. 1、点击点击设置中MIUI版本,连续点击直至出现提示成功开启开发者调试模式为止。 2、进入更多设置中,找到开发者选项进入,打开USB调试和USB安装,同时关掉底部的“启用MIUI优化”。 3、进入跟多设置中,进入系统安全,打开“未知来源(允许安装来自未知来源的应用)”选项。 一般

ciganxian的专栏 2596

android开发中的问题总结

一,java.lang.NoClassDefFoundError: okhttp3.OkHttpClient异常。 1,

wang_yong_hui_1234的博客 806

安卓Android开发中的屏幕适配问题

原文链接:https://blog.csdn.net/ccit0519/article/details/77945954 1 为什...

timekeeper 652

android开发经典难题,今年安卓开发中碰到的几个稀奇古怪的问题

1.SIGBUS和SIGSEGV首先是这两个名词的说明:SIGBUS(Bus error)意味着指针所对应的地址是有效地址,但总线不能正常使用该指针。通常是未对齐的数据访问所致。SIGSEGV(Segment fault)意味着指针所对应的地址是无效地址,没有物理内存对应该地址。有人一看,什么指针不指针的,对于大多数开发人员来说,不涉及NDK这方面的开发。所以可以想到的就是我们使用的so库。我这里...

weixin_39560207的博客 494
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azhoufeng
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