Android开发者必知的开发资源

本文为Android开发者提供了一系列宝贵的资源,包括官方文档、StackOverflow问答、博客文章、Google+社区及精选开源库等,旨在帮助开发者深入了解Android开发的最佳实践。

     developer.android.com 官方开发者站点推荐资源

        在动手编写第一个 Android 应用之前,用心读一读 Android Design 章节。尤其是下面的这些文章:

        同时也请下载 Downloads 部分的代码,这些代码囊括了 Android 图标和控件的设计模板,源文件,样式以及无样式图标等等。

        那么读完了这些以后就可以开始编程了么?不,最好连下面的东西也一起读:

        StackOverflow 推荐资源

        很多 Android 核心框架的工程师,开发者布道师以及 Android 开发专家都会经常到stackoverflow.com 上助人为乐。以下是关于 Android 最热门问题的清单。我已经订阅了很多高手的 RSS feeds, 例如:CommonsWare (Mark Murphy), Dianne HackbornRomain GuyReto MeierTrevor JohnsRoman NurikAdam Powell (感谢, @remdroid!).

        Blogs 推荐资源

        很多博客能够提供给你最好最新的 Android 开发资源

        Google+ 推荐资源

        在 Google+ 尚未成为社交网络的时候,它就已经是 Android 开发资源的一块瑰宝了。以下是一些你应该关注的 Google+ 账号: Tor Norbye (他是 ADT 的开发者之一), Dianne HackbornRomain GuyChris BanesRoman NurikNick ButcherAdam PowellRich HyndmanCyril MottierPaul BurkeJeff Gilfelt.

        记住一定要关注 Jake Wharton 这个人,他是 ActionBarSherlock,ViewPageIndicator,NineOldAndroid 以及其他很多著名的开源 Android 库的作者。

        同时也请考虑加入 Google+ 上的一些社区,例如:

        开源库推荐

        以下是一些最有用的开源库项目:

  • ActionBarSherlock,作者是 Jake Wharton。这个库在 Android 4.0+ 版本上通过本地 action bar 实现了 action bar 设计模式,并通过单个 API 和主题在 4.0 之前的版本上做出了一个自定义 action bar 实例。
  • ViewPagerIndicator,作者同样是 Jake Wharton。Paging indicator 组件与 ViewPager 都来自于 Android 支持库和 ActionBarSherlock。他们的最初原型是来自于 Åkerfeldt 的 ViewFlow。
  • NineOldAndroids,作者是 Jake Wharton。这个 Android 库使用 Honeycomb 版本的动画 API,对直到 1.0 版本的 Android 系统全部适用。
  • Universal-Image-Loader,作者 Sergey Tarasevich。这个库具有强大的功能和灵活性,可支持图像的异步加载,缓存和显示。
  • UrlImageViewHelper,作者 Koushik Dutta。 UrlImageViewHelper 可以根据一个 URL 来找到图形,并填充到 ImageView 里,还能实现对图像的自动下载,存储以及位图缓存。
  • Android-BitmapCache,作者 Chris Banes。这是一个很有特色的缓存库,用于缓存 Android 位图对象。
  • DiskLruCache,作者 Jake Wharton。这是一个基于磁盘系统的 LRU 缓存库,主要针对于 Android 平台,用 Java 实现。

        在 github 上搜索[android] 项目,你可以找到更多的开源库。而且,DevAppsDirect 应用提供了很好的功能,去归纳目前已有的开源视图,组件和工具库。


原文:http://blog.youkuaiyun.com/zhaoyazhi2129/article/details/40111643

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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