47、移动应用中的位置、上下文感知与地图功能实现

最新推荐文章于 2025-11-02 15:08:55 发布
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分类专栏： 探索Android开发的深度与广度 文章标签： 移动应用 位置服务 上下文感知
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移动应用中的位置、上下文感知与地图功能实现

1. 概述

移动设备的便携性使得与用户物理位置、环境和上下文相关的 API 极具吸引力。这些 API 能帮助开发者实现查找、关联和映射用户位置等功能。本文将介绍如何安装和使用 Google Play 服务，以利用这些强大而高效的 API，包括确定和更新设备物理位置、使用模拟器测试基于位置的功能、设置和监控地理围栏、使用地理编码器查找地址和地址位置、添加交互式地图、改变地图相机位置、在地图上显示用户位置、添加标记和图像覆盖物，以及使用上下文感知快照和围栏了解用户上下文等内容。

2. Google Play 服务介绍

2.1 Google Play 服务概述

Google Play 服务 SDK（常称为 Play Services 或 GMS）是一组库，可让开发者在项目中访问 20 多种 Google 专有功能，如位置服务、Google 地图和感知 API。它常替代或扩展框架 API 功能，能提供持续更新的用户体验，同时利用新特性、修复漏洞和提高效率。新的 Google Play 服务客户端库通过 Android SDK 管理器发布，且更新频率远高于 Android 平台 SDK。

2.2 Google Play 服务的可用性

Google Play 服务并非在所有 Android 设备上都可用，因为其 SDK 依赖于通过 Google Play 商店分发的 Google Play 服务 APK。如果计划通过其他渠道发布应用，可能需要为依赖 Google Play 服务的功能提供替代实现。若仅通过 Google Play 商店分发应用，可假定 Google Play 服

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2025年AI原生应用上下文理解技术趋势预测
2501_92132293的博客
07-24 1105
在人工智能技术迅猛发展的今天，上下文理解已成为衡量AI系统智能水平的核心指标，也是构建真正智能的AI原生应用的关键所在。本文深入剖析了上下文理解技术的演进历程、当前挑战与突破方向，前瞻性地预测了2025年AI原生应用中上下文理解技术的五大关键趋势：从有限上下文窗口到无限情境感知的突破、多模态上下文融合的普适化、个性化上下文建模的深度定制、上下文推理能力的显著增强，以及上下文安全与隐私保护机制的成熟。
基于位置的推荐：LBS应用中的推荐策略
AI天才研究院
08-18 1277
1. 背景介绍 1.1 LBS 应用的兴起 随着移动互联网的快速发展和智能手机的普及，基于位置的服务 (Location-Based Services, LBS) 已经深入到我们日常生活的方方面面。从导航、外卖、打车到社交、购物、旅游，LBS 应用为用户提供了更加便捷、高效的服务体验。
自动驾驶感知升级：上下文工程带来的5大突破
AI 算法实战派
08-29 831
上下文工程是指利用场景中的各种关联信息来提升系统对目标物体的感知与理解能力。在自动驾驶场景中，上下文信息涵盖了车辆周围的环境特征、交通规则、历史行驶数据等多方面内容。例如，在城市街道场景中，道路标识、建筑物布局以及其他车辆和行人的行为模式都构成了上下文信息的一部分。
上下文感知机器人的隐私框架
eee77的博客
10-08 1035
本文提出一种面向家用社交机器人的隐私框架，结合设计保护隐私（PbD）原则与风险管理周期，涵盖风险识别、分析与缓解。通过区分七类隐私和六大保护目标，框架强调在开发中系统评估传感器、数据处理及服务集成带来的隐私风险，尤其关注服务提供商滥用数据的内部威胁，而不仅是外部攻击。用例对比娱乐与医疗场景，突出情境感知下隐私优先级差异。
3D Touch交互技术在iOS开发中的实现与应用
weixin_42360846的博客
10-03 1679
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：3D Touch是苹果公司开发的交互技术，为iPhone 6s及以上型号的设备提供更深层次的触摸操作。用户可以通过不同的按压力度来触发“peek”和“pop”手势，实现快速预览和深层次操作。iOS9引入了丰富的API支持3D Touch，允许开发者创建更加动态和直观的用户界面。本文将介绍如何在iOS开发中实现和利用3D Touch，包...
iOS应用中Swift实现定位功能的全解析
weixin_36474966的博客
08-11 983
基站定位是一种基于移动通信基站信号的定位技术。这种方法不需要用户的设备具有GPS功能，而是通过分析手机信号在不同基站之间的传输特性，结合移动通信网络中的信号塔位置信息来实现定位。基站定位通常由运营商提供，或者使用第三方定位服务提供商的数据。定位的基本原理是通过手机与周围基站的信号强度差异，使用三角测量法或其他复杂的算法（如多边测量法）估算手机的位置。因为不同基站间的信号在传播过程中会有衰减，而手机到各个基站的距离不同，导致信号强度的差异，这些信息可以用来进行定位计算。
关键洞察！提示工程架构师谈上下文感知计算对智能穿戴意义
AI 算法实战派
08-08 1021
上下文感知计算(Context-Aware Computing)最早由Schilit和Theimer于1994年提出，定义为"能够根据环境、用户状态或两者的变化，自动调整行为的系统"。通过多源数据融合感知用户情境（包括物理环境、生理状态、行为活动、社会关系和时间空间等维度），并基于情境理解主动提供适配服务的智能计算范式。情境数据。
Gemini、Kimi 超长上下文秘密，100 万超长上下文如何实现？从 Scaling Law 到 超长上下文 的大模型优化
Debroon
02-10 5008
SRAM 是 GPU 的一级缓存（L1 cache）和二级缓存（L2 cache）的基础，它存储计算过程中非常频繁访问的数据，例如某些局部计算结果或重要的计算参数，其速度非常快。这样做的好处是，当计算一个小块时，计算所需要的数据可以更容易地存储在 GPU 的高速缓存（比如 SRAM，计算速度提高 20 倍）中，而不必每次都从内存中读取整个大矩阵。它使得在推理过程中，生成模型能够在每一步的计算中重复利用先前的计算结果，而不需要重新计算整个输入序列的注意力矩阵，从而加速计算和减少内存占用。
C#在ArcEngine中实现鹰眼功能的实战指南
weixin_42418754的博客
06-02 987
ArcEngine 是Esri公司开发的一款功能强大的地理信息系统（GIS）应用开发平台，它允许开发者集成地理空间能力到定制的应用程序中。该平台提供了一组丰富的ArcObjects组件，开发者可以通过这些组件访问地图制图、地理分析、数据管理及其它GIS相关功能。与其它GIS平台相比，ArcEngine具有更高的灵活性和控制度，使开发者可以精确地满足特定应用需求。在实际应用中，ArcEngine常被用于开发地理信息系统、地图服务以及进行空间数据分析。
未来之路：大模型技术在自动驾驶的应用与影响
黎国溥
11-12 3965
本文深入探讨了大模型技术在自动驾驶领域的应用和影响。文中首先概述了大模型技术的发展历程，自动驾驶模型的迭代路径，以及大模型在自动驾驶行业中的作用。接着，详细介绍了大模型的基本定义、基础功能和关键技术，特别是Transformer注意力机制。文章还探讨了大模型在任务适配性、模型变革和应用前景方面的潜力。在自动驾驶技术的部分，详细回顾了从CNN到RNN、GAN，再到BEV和Transformer结合的技术迭代路径，以及占用网络模型的应用。最后，文章重点讨论了大模型如何在自动驾驶的感知、预测和决策。
3、移动旅游服务中的上下文感知与功能需求挖掘
mac99的博客
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本文探讨了移动旅游服务中上下文感知与功能需求挖掘的重要性，分析了移动服务在无处不在、即时可用、本地化和个性化方面的优势及其面临的挑战。通过对比Biella Mobile与主网站的使用数据，结合日志分析验证了上下文因素对用户行为的影响，并提出了功能设计与交互设计的优化建议。研究还构建了日志分析流程与系统设计流程的可视化模型，最后展望了未来在理论框架、技术应用和用户体验方面的研究方向，旨在推动智能化、个性化的移动旅游服务发展。
18、移动云计算中的上下文感知视角
tree8的博客
09-24 26
本文探讨了移动云计算中上下文感知的关键作用，分析了上下文感知在智能移动应用中的实现机制与架构趋势。文章介绍了上下文感知的定义、处理任务及典型架构，并重点讨论了云计算在上下文管理中的优势与挑战，包括计算资源利用、通信开销、隐私安全等问题。同时，提出了基于云的上下文处理中间件架构和实现流程，强调应用逻辑与上下文管理的解耦以及多方协调的重要性。最后，文章指出了未来研究方向，如高效上下文管理、移动性支持、隐私保护和服务自适应优化，为开发可扩展、健壮的智能移动应用提供了理论基础和技术路径。
47、移动应用中的位置、上下文感知与地图功能集成
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11-02 2
本文详细介绍了如何在移动应用中集成位置、上下文感知和地图功能。通过引入 Google Play 服务，使用 Fused Location Provider 获取设备位置，结合 Geocoder 实现地址与坐标转换，并利用 Google Maps API 展示交互式地图、添加标记与覆盖物。同时，文章还讲解了如何通过 Awareness API 获取用户上下文信息（如活动状态和天气），提升应用的智能化体验。涵盖了权限处理、模拟器测试、依赖配置等关键开发步骤，帮助开发者构建功能丰富、个性化的基于位置的服务应用。
AI原生应用中的多模态交互：上下文感知技术
AI天才研究院
07-15 581
在AI原生应用（AI Native Apps）中，多模态交互已从“加分项”变为“刚需”：用户不再满足于单一的文字或语音输入，而是期待机器能像人类一样，结合对话历史、环境信息、情感状态等多维度数据，提供“懂前因后果”的智能响应。本文将深入解析“上下文感知技术”这一多模态交互的核心引擎，通过生活化比喻、技术原理解析、代码示例和真实案例，带您理解如何让机器“记住”交互上下文，实现更自然、更智能的人机对话。回想2010年代的智能助手（如Siri初代版），用户问“附近有好吃的餐厅吗？”，它会机械返回地图结果；
多功能仿真软件Multisim中MC1496信号乘法混合电路仿真资源
最新发布
11-27
本资源包含了一个使用Multisim仿真软件实现的MC1496信号乘法混合电路的工程文件。此电路是根据网络上的电路图自主绘制的，旨在帮助电子爱好者、工程师及学生更好地理解和学习信号乘法混合电路的原理及其在实际应用中的表现。 文件描述 文件名：multisim仿真MC1496实现的信号乘法混合.rar 内容：Multisim仿真工程文件，包含电路图和相关仿真设置。 注意事项 本资源为仿真文件，运行前请确保已安装Multisim仿真软件。 电路图仅供参考，如有任何疑问或需要帮助，请根据个人学习途径寻求解答。 本资源中所包含的电路图是根据网上资料自主绘制，如有不准确之处，请以实际应用为准。 使用说明 解压下载的文件至指定文件夹。 打开Multisim软件，选择“打开工程”功能，找到并打开解压后的工程文件。 根据个人需求进行仿真实验或修改电路参数。
基于PyQt5的Python图书管理系统开发实践
11-27
采用PyQt5框架与Python编程语言构建图书信息管理平台 本项目基于Python编程环境，结合PyQt5图形界面开发库，设计实现了一套完整的图书信息管理解决方案。该系统主要面向图书馆、书店等机构的日常运营需求，通过模块化设计实现了图书信息的标准化管理流程。 系统架构采用典型的三层设计模式，包含数据存储层、业务逻辑层和用户界面层。数据持久化方案支持SQLite轻量级数据库与MySQL企业级数据库的双重配置选项，通过统一的数据库操作接口实现数据存取隔离。在数据建模方面，设计了包含图书基本信息、读者档案、借阅记录等核心数据实体，各实体间通过主外键约束建立关联关系。 核心功能模块包含六大子系统： 1. 图书编目管理：支持国际标准书号、中国图书馆分类法等专业元数据的规范化著录，提供批量导入与单条录入两种数据采集方式 2. 库存动态监控：实时追踪在架数量、借出状态、预约队列等流通指标，设置库存预警阈值自动提醒补货 3. 读者服务管理：建立完整的读者信用评价体系，记录借阅历史与违规行为，实施差异化借阅权限管理 4. 流通业务处理：涵盖借书登记、归还处理、续借申请、逾期计算等标准业务流程，支持射频识别技术设备集成 5. 统计报表生成：按日/月/年周期自动生成流通统计、热门图书排行、读者活跃度等多维度分析图表 6. 系统维护配置：提供用户权限分级管理、数据备份恢复、操作日志审计等管理功能 在技术实现层面，界面设计遵循Material Design设计规范，采用QSS样式表实现视觉定制化。通过信号槽机制实现前后端数据双向绑定，运用多线程处理技术保障界面响应流畅度。数据验证机制包含前端格式校验与后端业务规则双重保障，关键操作均设有二次确认流程。 该系统适用于中小型图书管理场景，通过可扩展的插件架构支持功能模块的灵活组合。开发过程中特别注重代码的可维护性，采用面向对象编程范式实现高内聚低耦合的组件设计，为后续功能迭代奠定技术基础。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
理工科研究生学习课程-最优化理论与方法
11-27
文档主要为最优化理论与方法学习过程中的笔记记录，包含各类题型，牛顿法，最速下降法，单纯形法，动态规划法，大M法等
【硕士论文完美复现】【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估（Python代码实现）
11-27
【硕士论文完美复现】【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估（Python代码实现）内容概要：本文档是一份关于“基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估”的硕士论文复现资源，重点围绕价格型需求响应展开，结合Python代码实现，对配电网在考虑用户侧响应情况下的供电能力进行建模与评估。内容涵盖电力系统中需求响应机制的设计、负荷调整模型的构建、优化算法的应用以及供电能力的量化分析，旨在通过仿真手段提升配电网运行效率与可靠性，并验证所提方法的有效性。文档还附带完整的代码资源链接，便于读者复现实验结果。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Python编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于学习和复现硕士论文中的需求响应模型与供电能力评估方法；②支撑科研项目中对配电网灵活性与用户侧互动机制的研究；③为微电网、虚拟电厂等领域的优化调度提供技术参考。; 阅读建议：建议结合文中提供的网盘资源下载完整代码与数据，边运行代码边理解模型细节，重点关注需求响应建模与供电能力计算的实现逻辑，同时可扩展应用于其他优化场景。
解锁编程技能：从零基础开启你的Python编程之旅
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