Zxing二维码:

解锁未来:探秘Zxing二维码技术的神奇世界 Zxing是一项由Google开发和维护的开源二维码处理库,旨在为开发者提供强大而灵活的二维码识别、生成和解析功能。作为业界领先的二维码技术之一,Zxing在各个领域都有着广泛的应用。背景和起源:Zxing最初于2006年由Google工程师Sean Owen和其他贡献者创建,并于2007年开源发布。其名字来源于“zebra crossing”,意味着像斑马线一样将信息从纸质世界转移到数字世界。Zxing的初衷是为了简化二维码的处理和识别过程,使其更加普及和便捷。 阅读详情

介绍:
这是叽里咕噜对ZXing的第三次封装,功能很简单,代码也很简洁,各位看友若有不满意的地方,请见谅。
功能:
1.扫描 2.图库中的二维码 3.生成有Log的二维码 4.生成没有Log的二维码

话不多说,直接上代码了!

首先先在Application中初始化:

//初始化ZXing  (记得在清单文件中给个name)
 @Override
    public void onCreate() {
        super.onCreate();
        ZXing3.init(this);
    }

功能1:扫描二维码

 ZXing3.openCamera(this, 2);

功能2:扫描图库中的二维码

   ZXing3.openImage(this, 1);

功能一与功能二需要:onActivityResult(记得给相机与读写内存的权限)

if (requestCode == 2) {
            String dispose = ZXing3.dispose(data);
            Toast.makeText(this, "" + dispose, Toast.LENGTH_SHORT).show();
        } else if (requestCode == 1) {
            ZXing3.identify(this, data, new ZXing3Callback() {
                @Override
                public void onAnalyzeSuccess(Bitmap mBitmap, String result) {
                    Toast.makeText(MainActivity.this, ""+result, Toast.LENGTH_SHORT).show();
                }

                @Override
                public void onAnalyzeFailed() {

                }
            });
        }

功能3:生成有Log的二维码

  Bitmap bitmap1 = ZXing3.newQRCode(this, "有LOG的二维码", R.mipmap.ic_launcher);
  img_.setImageBitmap(bitmap1);

功能4:生成没有Log的二维码

Bitmap bitmap = ZXing3.newQRCode(this, "二维码");
img_.setImageBitmap(bitmap);
Kotlin: ZXing生成二维码 1. 引包 implementation "com.google.zxing:core:3.3.2" implementation "com.journeyapps:zxing-android-embedded:3.6.0" 2. 调用类QrCodeUtil的封装方法createQRImage ,获得二维码的Bitmap: object QrCodeUtil { ... 阅读详情

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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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feng___chen
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