Android Things入门-控制GPIO

最新推荐文章于 2025-05-13 10:34:35 发布
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分类专栏： Things 文章标签： android Things 树莓派
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本文介绍了Android Things环境下如何控制GPIO。通过环境搭建，利用树莓派的GPIO接口，实现开关控制LED灯亮灭。在MainActivity中设置GPIO读写，采用轮询和中断两种方式检测输入，详细讲解了中断监听器的实现，并给出了回调类的实现方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

（1） Android Things入门-环境搭建

上一篇简单的叙述一下Android Things系统的安装和环境配置，在文章最后我们导入了一个模板样例，使用Android Studio进行了编译和下载。环境也搭建好了，应用也都可以正常下载了，那接着就该对树莓派已有的接口和Android Things的功能进一步学习了。

我还是在 new-project-template 这个空白模板里学习GPIO控制的，而没有直接去看官方的GPIO例程，是希望自己可以写几行代码，出错了之后也能明白哪里的问题。

先介绍一下硬件电路连接，开关的一端连接输入引脚GPIO7，另一端连接GND；LED发光二极管正极接GPIO0，负极接GND。（关于树莓派3引脚图可自行搜索）

连接图

我们要实现当开关按下之后LED亮，松开开关后LED灭，是嵌入式入门最基础的GPIO操作。

接着看程序，MainActivity继承Activity之后重写了父类的onCreate和onDestroy方法，如果打开调试窗口里的Android Monitor可以看到下载之后启动会打印onCreate方法里的输出提示，我们就在onCreate方法里面处理GPIO读写功能。

在MainActivity中加入两个私有成员变量

private Gpio inputPin; // 输入引脚
private Gpio outputPin; // 输出引脚

把鼠标停留在当前行，按Alt+Enter可导入包含Gpio的包。

在onCreate方法里对这两个引脚进行设置

PeripheralManagerService service = new PeripheralManagerService()
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优化MySQL的分页查询：提高limit offset性能
ThDebug的博客
09-24 316
通过使用上述优化技巧，可以显著提高MySQL分页查询的性能。缓存查询结果：如果数据不经常变化，并且查询结果可以被缓存，那么可以考虑将查询结果缓存在应用程序的缓存中，而不是每次都执行数据库查询。在许多Web应用程序中，常常需要对数据库中的数据进行分页查询，以便在用户界面上展示大量数据时进行分批加载。可以首先查询所需的主键列表，然后在外部查询中使用这些主键列表进行分页查询。通过使用基于范围的分页查询，可以避免大偏移量的性能问题。进行分页查询可能会变得很慢，因为MySQL需要扫描和跳过大量的记录。
mysql分页查询优化
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06-04 385
在数据量较大的情况下，使用LIMIT偏移量会导致查询效率低下。这种查询会读取 50050 条数据，并丢弃前 50000 条，只返回后 50 条。随着页码增大，查询的效率会显著降低。
如何优化深分页limit（深入精讲）
越努力越幸运。
01-03 1302
其中，offset 表示起始偏移量，row_count 表示要返回的行数。在执行 SELECT 查询时，MySQL首先会先扫描整个表或使用索引，找到所有符合 WHERE 条件的记录。这个过程需要将所有记录都读入内存，然后根据 LIMIT 子句的指定返回查询结果集中的一部分。例如以下语句表示从第 10001 条数据开始返回 10 条数据。从上面结果可以得出结论：数据量越大，花费时间越长。从上面结果可以得出结论：偏移量越大，花费时间越长。
sql 中 exists和 in如何选择
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09-09 1035
如果外部查询是“大”和内部查询是“小”，IN是一般效率比EXISTS好。 如果外部查询是“小”和内部查询是“大”，那么EXISTS是相当有效的。
MySQL 深度分页优化：从原理到实践
m0_57836225的博客
03-17 1029
MySQL 深度分页优化是一个综合性的问题，需要从数据库层面、代码层面以及业务层面多管齐下。通过减少回表、游标分页、借助其他技术以及业务限制等方法，可以有效提升深度分页的性能，为用户提供更流畅的体验。在实际开发中，要根据项目的具体情况选择合适的优化方案，确保系统的高效稳定运行。希望本文的内容能帮助大家在 Java 开发中更好地应对 MySQL 深度分页问题，记得关注我，获取更多实用干货知识。
MySQL 深度分页怎么优化？
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在这个“微信小程序开发项目实例-得物的租借平台代码”中，我们将深入探讨如何利用微信小程序的开发工具和框架构建一个类似得物的租借平台。 首先，我们需要了解微信小程序的基础架构。它采用了JavaScript作为主要...
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本文档针对mysql分页之limit慢的问题，使用联合索引在大数据量的情况下优化limit分页的性能
MySQL查询中LIMIT的大offset导致性能低下浅析
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前言 我们大家都知道，mysql查询使用select命令，配合limit，offset参数可以读取指定范围的记录,但是offset过大影响查询性能的原因及优化方法 我们在业务系统中难免少不了分页的需求。想到分页的时候，大家肯定会想到使用SQL中的LIMIT来实现。但是，如果不正确的使用LIMIT会导致性能问题（SQL执行得很慢、有可能会拖垮服务器），也会被领导批的；所以，我们来看看如何正确地使用LIMIT。 下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧 LIMIT OFFSET, ROW_COUNT 实现分页 存在性能问题的方式 SELECT * FROM myTable ORDER BY
如何解决MySQL 的深度分页问题？
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本文，我们分析了 MySQL 的深度分页问题以及解决方案。对于 MySQL 中的深度分页，我们可以通过合理的优化策略来提高查询效率。具体选用什么方案，我们需要具体场景具体分析，但是核心还是在于理解数据库的工作原理，利用索引、优化查询策略、使用标记分页、分区表、缓存结果等些优化技术。
Mysql limit查询原理和深度分页解决思路 & 索引下推
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这条sql语句中子查询会先执行，这个查询会使用到age二级索引，而排序字段也是age，就省去了filesort这一步，因为索引就是有序的。正是因为limit会扫描每条记录，因此如果我们查询的字段需要回表扫描，每一次查询都会拿着age列的二级索引查到的主键值去回表，limit 10000就会回表10000次，效率极低。不过这种优化方法还取决于子查询返回数据的条数，如果子查询条件区分度低，返回的数据很多以至于表连接规模过大，那么大量时间又会被用在数据的读取和发送，优化效率不会得到显著的提升。
MySQL limit N offset M 速度慢？来实际体验下
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在对大表进行LIMIT和OFFSET操作时，随着偏移量（OFFSET）的增加，性能会显著下降。由于 MySQL 必须首先跳过OFFSET之前的所有行，才能获取到LIMIT指定的数据量，因此当OFFSET值较大时，这会导致显著的性能开销，尤其是在没有对排序列添加索引的情况下。通过性能测试得出，即使LIMIT的值相同，越大的OFFSET会使 MySQL 扫描的行数越多，因此执行时间越长。当没有索引支持ORDER BY子句时，即使是小范围的LIMIT查询，随着OFFSET的增加，查询性能会急剧下降。
MySQL性能调优与深度分页优化策略
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在现代的Web应用和大数据环境中，MySQL作为一款广泛使用的开源关系数据库管理系统，其性能直接影响着应用程序的响应时间和用户体验。尤其是在面对海量数据的深度分页查询时，性能问题尤为突出。本文旨在探讨MySQL的性能调优策略以及深度分页查询的优化方法。MySQL性能调优是一个复杂的过程，涉及到数据库配置、查询优化、系统资源管理等多个方面。而深度分页查询的优化则需要结合具体的应用场景和数据特性，采用灵活的策略来实现高效的数据检索。通过上述的优化措施，可以显著提升MySQL在高并发和大数据环境下的表现。
【数据库】MySQL分页查询
学习笔记，人工智能，教程，技术分享！
04-19 995
比如：size=10那么, page 和 size 记录范围 和 起始记录索引值 limit。limit offset（开始记录索引,是从0开始的）,size（要取出的条数）；通用的分页查询写法(page:页数,size:每页显示的记录条数)记住每页的起始记录索引值：(page-1)*size。案例：（查询有奖金且工资最高的前10名的员工信息）案例：（查询第11条到第25条）2页：11-20条 10,10。案例：（查询前5条员工数据）1页： 1-10条 0,10。where ....等等。
Mysql 数据库中怎么实现分页
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05-21 2550
的性能会随着偏移量的增加而变得更差，因为它需要跳过指定数量的行。在处理大数据集时，可能需要考虑使用其他优化方法，例如基于游标的分页查询。在计算偏移量时，我们将页数减去 1，以得到正确的偏移量。另外，为了确保分页查询的结果是按照期望的顺序返回，通常需要在查询中包含适当的排序条件，例如使用。使用这个公式，可以将它应用到查询中，以获取特定页的数据。上述查询将返回从第 21 行开始的 10 条记录，即第 3 页的数据。这将返回结果集中第 21 行到第 30 行的数据。是结果集的偏移量，表示从第几行开始返回结果，
得物签名
03-12
<think>好的，我现在需要帮助用户了解或实现得物签名的相关技术，特别是签名算法的实现方式。首先，我需要收集已有的信息。根据用户提供的引用，特别是引用[4]和[5]，得物的签名算法可能涉及逆向工程分析，使用了JavaScript中的XMLHttpRequest重写来拦截请求，并在请求中包含特定的sign参数。这可能意味着签名生成是在客户端进行的，通常在前端JavaScript代码中完成。 接下来，我应该考虑常见的签名生成方法。常见的Web应用签名算法通常使用HMAC、AES、RSA或自定义的哈希组合。引用[1]提到了RSA算法，但得物的签名可能更倾向于使用HMAC-SHA256之类的哈希算法，结合时间戳、随机数和请求参数进行签名，以防止篡改和重放攻击。 用户可能需要具体的步骤，比如逆向分析得物的JavaScript代码，找到生成sign的函数，提取关键参数和加密逻辑。引用[5]中的代码片段展示了如何重写XMLHttpRequest的open方法来拦截请求，这可能用于调试和定位签名生成的代码位置。 此外，引用[4]提到使用Python进行算法还原，所以可能需要在Python中复现JavaScript的签名生成逻辑。这通常涉及分析请求参数如何排序、拼接，以及如何与密钥结合进行哈希或加密。需要注意反爬机制，如obfuscation（代码混淆）或动态密钥，这可能需要使用AST（抽象语法树）解析或动态执行来还原算法。 用户可能还需要了解如何应对反调试措施，比如在Chrome开发者工具中使用断点调试，或者使用工具如Frida进行Hook。同时，引用[3]和[4]强调了法律和合规问题，确保研究仅用于学习目的，不用于非法用途。 最后，应该提醒用户注意法律风险，遵循网站的使用条款，避免侵犯知识产权或违反计算机安全法律。总结起来，实现得物签名需要逆向工程分析前端代码，提取关键算法，处理可能的混淆和反调试，最后用目标语言如Python复现算法。</think>### 得物签名算法实现方式分析 得物签名算法主要用于接口请求的身份验证和防篡改保护，常见实现方式涉及以下技术点： #### 1. **签名参数组成** 签名通常由以下参数动态生成： - 请求参数（经排序、过滤空值后拼接） - 时间戳（如：$timestamp=1620000000$） - 随机数（如：$nonce=5a8s3d$） - 设备指纹（如：$device\_id=abcdef$） - 应用密钥（加密盐值，可能动态获取）[^4] 示例参数拼接逻辑： $$ \text{sign\_str} = \text{path} + \text{sorted\_params} + \text{timestamp} + \text{nonce} $$ #### 2. **加密算法类型** 根据逆向分析，得物可能采用以下组合： - **HMAC-SHA256**：对拼接字符串进行哈希运算 - **AES/Base64编码**：对结果二次处理 - **自定义位移/异或操作**：增加逆向难度[^5] #### 3. **JavaScript代码混淆** 关键函数可能被混淆，例如： ```javascript function _0x12ab5(a, b) { return a ^ b << 3; } // 需要AST解析还原控制流 ``` #### 4. **Python算法还原示例** ```python import hmac import hashlib def generate_sign(params, secret_key): # 1. 参数排序并拼接 sorted_str = '&'.join([f"{k}={v}" for k,v in sorted(params.items())]) # 2. HMAC-SHA256加密 sign = hmac.new(secret_key.encode(), sorted_str.encode(), hashlib.sha256).hexdigest() # 3. 自定义处理（示例） return sign.upper() + str(int(time.time())) ``` #### 5. **反爬对抗措施** - 动态密钥：通过接口定期更新加密盐值 - 环境检测：验证是否在真机环境运行 - 请求频率限制：异常高频触发验证码[^5]
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