安卓rxjava面试，2022阿里Android笔试总结

普通网友 普通网友 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 200+累计阅读 235平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄5年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-05-08 16:10:41 发布 235 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Android之Fragment简介和使用实例(1) 动态添加Fragment上面我们已经通过XML方式成功将fragment嵌入到Activity中(这种嵌入方式我们称为静态添加)，但这种添加方式依然不够灵活.于是Android提供了另一种更加灵活的添加方式，也是我们日常开发中用的最多的一种添加方式----动态添加。动态添加顾名思义就是在程序运行时根据不同的情况动态地添加我们所需的fragment，下面我们将通过实例来学习如何动态添加Fragment。 阅读详情

01

34岁的年纪，在正常情况下来说绝谈不上“高龄”。但是在程序员这个特殊的行业来说，34岁已经是临近退休的年龄了。

泽林今年已经34岁了，原本是一名Android移动应用开发高级工程师。疫情爆发后，经济不景气，作为大龄程序员，薪资又身居高位，便不出意外的被公司优化了。

疫情好转复工后，也趁着金三银四黄金季出去找过工作，但也是各种碰壁，要么就是嫌弃年纪大了，要么就薪资达不到期望不愿意去，就在家闲着了。

前几天，他突然给我发微信，说自己考进编制了。

Activity基础相关

说下Activity生命周期 ？

Activity A 启动另一个Activity B 会调用哪些方法？如果B是透明主题的又或则是个DialogActivity呢 ？ 说下onSaveInstanceState()方法的作用 ? 何时会被调用？

说下 Activity的四种启动模式、应用场景 ？

了解哪些Activity常用的标记位Flags？

说下 Activity跟window，view之间的关系？

横竖屏切换的Activity生命周期变化？

如何启动其他应用的Activity？

Activity的启动过程？（重点）

Fragment基础相关

谈一谈Fragment的生命周期 ？

与Activity生命周期的不同 ？

谈谈Activity和Fragment的区别？

Fragment中add与replace的区别（Fragment重叠） getFragmentManager、getSupportFragmentManager 、getChildFragmentManager之间的区别？

FragmentPagerAdapter与FragmentStatePagerAdapter的区别与使用场景

Service基础相关

谈一谈Service的生命周期？

Service的两种启动方式？区别在哪？

如何保证Service不被杀死 ？ 能否在Service开启耗时操作 ？怎么做 ？

用过哪些系统Service ？

了解ActivityManagerService吗？发挥什么作用（重点）

Broadcast Receiver基础相关

广播有几种形式 ? 都有什么特点 ？

广播的两种注册方式 ？

广播发送和接收的原理了解吗 ？（Binder机制、AMS）

ContentProvider基础相关

ContentProvider了解多少？

ContentProvider的权限管理？

说说ContentProvider、ContentResolver、ContentObserver 之间的关系？

数据存储相关

描述一下Android数据持久存储方式？

SharedPreferences的应用场景？注意事项？

SharedPrefrences的apply和commit有什么区别？

了解SQLite中的事务操作吗？是如何做的 使用SQLite做批量操作有什么好的方法吗？

如何删除SQLite中表的个别字段？

使用SQLite时会有哪些优化操作？

IPC（重点）

Android中进程和线程的关系？区别？

如何开启多进程 ？应用是否可以开启N个进程 ？

为何需要IPC？

多进程通信可能会出现的问题？

Android中IPC方式、各种方式优缺点，为什么选择Binder？

Binder机制的作用和原理？

Binder框架中ServiceManager的作用？

Bundle传递对象为什么需要序列化？Serialzable和Parcelable的区别？

讲讲AIDL？原理是什么？如何优化多模块都使用AIDL的情况？

View相关

讲下View的绘制流程？

MotionEvent是什么？包含几种事件？什么条件下会产生？

描述一下View事件传递分发机制？

如何解决View的事件冲突 ？举个开发中遇到的例子 ？

scrollTo()和scollBy()的区别？

Scroller是怎么实现View的弹性滑动？

invalidate()和postInvalidate()的区别 ？

SurfaceView和View的区别？

自定义View如何考虑机型适配 ?

Handler相关

谈谈消息机制Handler ? 作用 ？有哪些要素 ？流程是怎样的 ？

一个线程能否创建多个Handler，Handler跟Looper之间的对应关系 ？

软引用跟弱引用的区别 Handler 引起的内存泄露原因以及最佳解决方案

为什么系统不建议在子线程访问UI Looper死循环为什么不会导致应用卡死

使用Handler的postDealy后消息队列会有什么变化 ？

可以在子线程直接new一个Handler吗 ？怎么做 ？

Message可以如何创建 ？哪种效果更好 ？为什么 ？

线程（重点）相关

线程池的好处？

线程池的几个参数的理解，四种线程池的使用场景 Android中还了解哪些方便线程切换的类？

讲讲AsyncTask的原理 IntentService有什么用 ？

直接在Activity中创建一个thread跟在service中创建一个thread之间的区别

ThreadPoolExecutor的工作策略 ？

Handler、Thread和HandlerThread的差别？

ThreadLocal的原理 多线程是否一定会高效（优缺点） 多线程中,

让你做一个单例,你会怎么做

除了notify还有什么方式可以唤醒线程

什么是ANR ? 什么情况会出现ANR ？如何避免 ？

在不看代码的情况下如何快速定位出现ANR问题所在 ？

Bitmap相关

Bitmap使用需要注意哪些问题 ？

Bitmap.recycle()会立即回收么？

什么时候会回收？如果没有地方使用这个Bitmap，为什么垃圾回收不会直接回收？

一张Bitmap所占内存以及内存占用的计算 Android中缓存更新策略 ？

LRU的原理 ？

性能优化（重点）

图片的三级缓存中,图片加载到内存中,如果内存快爆了,会发生什么？怎么处理？

内存中如果加载一张500*500的png高清图片.应该是占用多少的内存?

WebView的性能优化 ?

Bitmap如何处理大图，如一张30M的大图，如何预防OOM 内存回收机制与GC算法(各种算法的优缺点以及应用场景)；GC原理时机以及GC对象

内存泄露和内存溢出的区别 ？

AS有什么工具可以检测内存泄露

性能优化,怎么保证应用启动不卡顿?

黑白屏怎么处理?

强引用置为null，会不会被回收？

ListView跟RecyclerView的区别， ListView的adapter是什么adapter ？

LinearLayout、FrameLayout、RelativeLayout性能对比，为什么？

JNI相关

对JNI是否了解 如何加载NDK库 ？

如何在JNI中注册Native函数，有几种注册方法 ？

你用JNI来实现过什么功能 ？怎么实现的 ？（加密处理、影音方面、图形图像处理）

设计模式相关

你所知道的设计模式有哪些？

谈谈MVC、MVP和MVVM，好在哪里，不好在哪里 ？

封装p层之后.如果p层数据过大,如何解决 是否能从Android中举几个例子说说用到了什么设计模式 ？

装饰模式和代理模式有哪些区别 ？

实现单例模式有几种方法 ？

懒汉式中双层锁的目的是什么 ？两次判空的目的又是什么？

用到的一些开源框架，介绍一个看过源码的，内部实现过程。

Fragment如果在Adapter中使用应该如何解耦？

Android进阶资料

以下的资料是近年来，我和一些朋友面试收集整理了很多大厂的面试真题和资料，还有来自如阿里、小米、爱奇艺等一线大厂的大牛整理的架构进阶资料。希望可以帮助到大家。

Android进阶核心笔记

百万年薪必刷面试题

最全Android进阶学习视频

oid进阶资料

以下的资料是近年来，我和一些朋友面试收集整理了很多大厂的面试真题和资料，还有来自如阿里、小米、爱奇艺等一线大厂的大牛整理的架构进阶资料。希望可以帮助到大家。

Android进阶核心笔记

[外链图片转存中…(img-BEAVobJY-1650267471290)]

百万年薪必刷面试题

[外链图片转存中…(img-p1abHQ8C-1650267471291)]

最全Android进阶学习视频

收录于
Android

当前文章被收录于：

Android
130 篇文章 1 人学习
订阅专栏 查看详情
标签
#经验分享 #面试 #android
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
【Android笔记64】Android之Fragment常用方法介绍及其使用 Android中，要创建一个Fragment只需要自定义一个类，接着继承自【androidx.fragment.app.Fragment】该类（注意不要导错包了），然后重写【onCreateView()】方法，加载自定义的布局文件即可。 阅读详情

相关推荐

Android Fragment动态添加与交互实战项目

有时需要拦截返回键，比如确认表单未保存。} else {或者手动控制回退：} else {finish()还可结合实现标题栏同步更新：为了实现通信，首先应在Fragment中定义一个公共接口，用于声明需要由宿主Activity实现的方法。该接口通常位于Fragment类内部作为静态抽象类或独立接口存在，便于组织代码结构。// 回调接口定义= null} else {): View?listener?listener?listener = null // 防止内存泄漏。

weixin_36487018的博客 1320

android中activity怎么向adapter中传数据,adapter给activity与给fragment传递数据方式

1. 概述在开发过程中，在activity、fragment、adapter等之间肯定都会有数据传递，通用的方式是用EventBus，用EventBus可以在这三者之间都可以传递数据，还有其余的方式，这里记录下自己用的其它方式：1>：adapter给activity传递数据：直接在activity中写一个方法，然后从adapter中传递参数，然后在activity中取出数据即可；2&g...

weixin_39629617的博客 2805

集成学习之GBDT

GBDT

joejoeqian的博客 1256

Android activity或者fragment向adapter传数据

初始化适配器时传数据,数据就是自己解析的范型 适配器接收时也是一样的类型,初始化范型列表,然后调用addall添加数据进去,mData记得用final

weixin_44911775的博客 885

5G R18标准：AI/ML如何重塑空口优化与网络架构

人工智能与机器学习正逐步成为通信网络优化的核心技术。其核心原理在于通过数据驱动模型，从海量网络数据中学习信道变化、用户行为等统计规律，替代传统的基于固定规则的优化方法。这一技术范式能显著提升网络性能与效率，尤其在空口资源管理、干扰协调和能耗控制等场景中价值突出。在5G Advanced（R18）标准化框架下，AI/ML被系统性地引入空口设计，聚焦于信道状态信息反馈增强、波束管理与预测等关键用例。通过定义网络侧AI、终端侧AI及联合学习的标准化接口与流程，R18旨在实现跨厂商设备的智能协同，推动无线网络向自适

weixin_35671843的博客 242

带挂牵引车倒车运动模型推导及仿真实现

半挂牵引车在倒车时，由于鞍座主销的连接限制，其运动方式与乘用车有显著差异。例如，乘用车在右侧倒车入库时，只需确定泊车起点并将方向盘向右打死。相反，牵引车在倒车时需要先向左转方向盘，当铰接角达到防折叠的临界值时，再将方向盘向右转回，以调整牵引车与挂车至直线状态，完成泊车入库。本研究旨在建立一个基于牵引车带挂车倒车运动学模型，该模型基于以下假设： 道路在车辆行驶过程中保持平坦，无凹凸不平； 车辆以低速行驶，且在运行过程中车身不发生侧倾或俯仰； 行驶过程中，轮胎无变形，无侧向滑动，且不产

jianmo的博客 2697

Activity 之间，linearout和Activity，Adapter和Activity之间的传值方式

1、Activity之间传值直接通过onActivityResult的方式进行回调 （1）Activity A发送数据的方法： Intent intent=new Intent(); intent.setClass(MainBuildingActivity.this, CitySelectActivity.class); startActivityForResult(intent,1001)...

会飞的鱼儿的博客 1059

HA集群 执行 hdfs haadmin -transitionToActive 失败

最近把一个单NameNode集群变更为HA集群，过程中都很顺利，nn1和nn2两个NameNode都显示standby状态，但是把nn1或者nn2切换到active状态时就会报错抛异常。 查看master上namenode启动日志，如下： Incompatible clusterID for journal Storage Directory /home/hadoop-zero/bigdat...

qq_34727158的博客 1763

activity与适配器动态传值，传操作

做了一个demo,在收件箱这样的收件列表左滑删除 删除之后如何刷新当前页面让我研究了一天最终使用观察者模式解决了，对观察者模式运用的不好； 不多说 上代码 /** * 用于activity监听适配器等的变化 * 不要再增加方法和属性，有传值需要自行写接口 * Created by Jeff on 2016/5/16. */ public interface CommonList...

来敲代码了。 4597

告别两个电源模块！用UCD3138+四开关Buck-Boost，一个电路搞定电池充放电（附原理图分析）

本文详细介绍了采用UCD3138数字控制器和四开关Buck-Boost拓扑的双向DC/DC变换器设计，实现单一电路完成电池智能充放电管理。该方案显著降低BOM成本和PCB面积，提升系统效率至96.2%，适用于UPS、通信基站和储能系统，具有高效、紧凑和成本优势。

weixin_30256901的博客 397

SpringBoot如何正确连接SqlServer（亲测可用）

对于SpringBoot连接SqlServer的方式和常见的错误的汇总。1、驱动程序无法通过使用安全套接字层(SSL)加密与 SQL Server 建立安全连接。2、com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException: 对象名 ‘DUAL‘ 无效。

黄团团的个人博客 2万+

android中activity怎么向adapter中传数据,关于activity之间及activity与baseAdapter,activity与Fragment的数据传...

本人的androidapk是这样设计的，从ProInfoListAdapter(extendsBaseAdapter)里面启动一个UserRegActivity(extendsActivity)，然后在这个UserRegActivity里面输入一个数据，再将这个数据传递到ProInfoListAdapter里面，怎么做，本人图片UserRegActivity里面那个代码不能用，但可以从Ba...

weixin_36062602的博客 1095

SAP RAP学习系列合集介绍

《SAP RAP学习系列合集：从入门到部署的完整指南》摘要： 本文介绍了作者创建的SAP RAP学习系列合集，涵盖RAP开发从基础概念到实战部署的全流程。系列目前包含17篇文章，系统讲解了RAP核心开发技术：从数据建模、UI构建到行为定义（包括并发控制、草稿功能、授权验证等），最后详细演示了应用部署到Fiori Launchpad的两种方案（OP版和ES版）。

DeveloperMrMeng的博客 1490

android fragment 开启线程,【android安卓】一个注解搞定线程切换，基于AOP的线程转换框架...

最简单的使用方法：模拟进度展示：@RunOnIOThreadpublic void progress() {for (int i = 0; i <= 100; i++) {showProgress(i);SystemClock.sleep(1000);}}@RunOnUIThreadprivate void showProgress(int progress) {mTvTest.setTex...

weixin_29317963的博客 1416

用一张分析型 CDS Query 看清争议案件新增与结案节奏：C_OpenClosedDisputeCase 深度解读

应收账款争议管理中的关键CDS视图分析 摘要：C_OpenClosedDisputeCase是SAP系统中用于监控应收账款争议案件的重要CDS视图，提供三个时间窗口（当日、近5天、当月）的新增与结案数据。该视图通过"创建vs解决"的净变化指标，帮助财务团队实时掌握争议管理趋势，特别适用于多币种跨国企业的现金流管理。其核心价值在于将争议管理从被动"救火"转变为可量化运营，通过统一汇率换算和关键日期参数，为管理层提供标准化的运营仪表盘。视图采用特权访问模式，需通过上层应用

2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年 122

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具

android 回退 activity,activity回退finish关闭后，fragment开启的线程导致空指针错误？...

activity回退finish关闭后，fragment开启的线程导致空指针异常？？我在fragment被添加到一个activity中，并且fragment中开启了一个线程：线程代码如下：newThread(newRunnable(){@Overridepublicvoidrun(){//TODOAuto-generatedmethodstubupdate();}}).star...

weixin_42350940的博客 1057

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

android服务开启线程,用service在后台开线程+广播做一个计时器

1.首先写一个服务，在onStartCommand方法里开启线程，每次startService就会调一次onStartCommand方法import java.util.List;import android.app.Notification;import android.app.NotificationManager;import android.app.PendingIntent;import...

weixin_32822089的博客 1192

假人有限元模型

假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员，提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列，各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性，请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息，请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

Android倒计时功能实现

- 介绍 在Android开发中倒计时功能还是比较常见的，实现方式网上有人有总结过，大概有Timer、Handler、Thread + Handler等实现方式，下面是我使用Thread + Handler方式实现的倒计时功能，开启新的线程可以减少主线程的阻塞。 - 代码实现public class CountTimer { private int mCount; privat

wchicho的专栏 1305

Android社招最全面试题

Android中进程和线程的关系？区别？如何开启多进程？应用是否可以开启N个进程？为何需要IPC？多进程通信可能会出现的问题？Android中IPC方式、各种方式优缺点，为什么选择Binder？Binder机制的作用和原理？Binder框架中ServiceManager的作用？Bundle传递对象为什么需要序列化？Serialzable和Parcelable的区别？讲讲AIDL？原理是什么？如何优化多模块都使用AIDL的情况？

2401_83412285的博客 495

android md 跳转动画,ViewPager实现带引导小圆点与自动跳转的引导界面

实现引导小圆点的方法其实很简单，可直接在布局上放置与引导页面等量的ImageView，然后在切换页面的时候更改图片资源就好了。这里顺便提一下，有些APP是干脆在制作引导页面图片的时候加上引导小圆点，这种方式显然最简单不过了，但是既然是附在图片上的，在切换的时候也是随着图片滑动的，显然看起来效果并不是很好，甚至在我们需要加入小圆点的切换动画时，那就更不能这么去做了。首先我们先来看看实现效果这里我们的...

weixin_31105189的博客 556

Android-Fragment的使用

关于Fragment的使用，网上有很多关于它的文章。一般的使用过程和生命周期之类的，就不在这讲述了，下附的demo也会对这些方面有所展示。这里主要讲讲我在开发使用Fragment的过程中遇到的一些问题和使用时注意的要点。 首先要说的是，Fragment中有一个getActivity()的方法。这个方法会返回当前Fragment所附加的Activity。当fragment生命周期结束并销毁时，ge

Java上下求索的专栏 1万+

android为什么不允许新开启一个线程来更新UI，而是用handler来更新界面

android为什么不允许新开启一个线程来更新UI，而是用handler来更新界面 操作是很有可能并发的，而界面只有一个 这个和买票排队是一回事 买票的人太多了，卖票的只有一个，只能一个一个来 如果你开多线程，让100个人同时去买票，而且不排队，那么后果会怎么样- - 同理，你开多线程，让100个线程去设置同一个TextView的显示内容，每个显示内容都不一样，它该听谁的？ 那

qq_22266217的博客 772

android线程等待和线程唤醒和Fragment简单使用

1.效果图：打开app，会自动执行线程，自动增加进度条，直到加满停止 点击restart，清空进度条，重新开始 点击wait，暂停线程，进度条不在增加 点击start，开启线程，进度条在刚才停止的地方，继续启动线程 2. ui_fragment <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns...

cf8833的博客 1573

Android Fragment

我们会在Activity的onCreate()里或者Fragment的onCreateView()里加载根Fragment，如在这里没有进行页面重启的判断的话，就可能导致重复加载Fragment引起重叠;系统在页面重启前，帮我们保存了Fragment的状态，但是在重启后恢复时，视图的可见状态没帮我们保存，而Fragment默认的是show状态，所以产生了Fragment重叠现象。onCreateView()：当Fragment的UI被创建时调用，可以在该方法中返回Fragment的布局。

Code857 的博客 711

Android开发笔记 ：理解Fragment

本篇文章产生的原因很简单，就是我在了解Android Jetpack中的Lifecycle框架时发现Lifecycle具体时间和状态的更新都是由一个名为的Fragment来跟踪的，为了更好的了解Fragment是如何追踪Activity生命周期状态的变化我们有必要对Fragment组件进行更深入的探讨。

Tai_Monster的博客 1053
上一篇： 大厂安卓面试真题精选，程序员真的是吃青春饭吗
下一篇： 安卓面试题2022对kotlin的要求，字节跳动历年校招Android面试真题解析
点赞 0
评论 0
书签 书签 0
普通网友
普通网友
博客等级 码龄5年 4697粉丝 610原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值