Android开发处理小节

本文总结了Android开发中常见的问题及解决方案,包括Back键处理、软键盘管理、ListView优化、内存管理和环境配置等方面的经验分享。

鉴于开发时经常出现同样的错误忘记之前是如何处理的,特开一个专题博客,记录每次遇到问题如何处理的,以及写应用时体验方面应该考虑的地方,而且觉得博文应该重质不重量,总结性的博文比到处转载更有价值,故本博文会时常更新。



一. Back键处理注意:

1、  APK程序更新安装的时候,下载完了点击安装,弹出系统的安装界面,这时候点击Back键返回应用时应该加入检测本地是否已下载过的判断,进行直接安装。

2、  Loading页,如果没有请求数据的,点击Back键时,Back键点击不做任何处理。

如果有请求数据的,点击Back键时,直接关闭应用,并杀进程。

3、  所有错误信息的提示框不可点Back键取消。

4、  等待框可点Back键取消,注意线程打断的处理。属于购买等交易的不可打断,避免重复提交表单操作(可能后台不在我们这边,如***,并不清楚他们是否有这种操作。)

5、   

 

二. 软键盘处理:

1、  提交表单时,输入框事件结束后,注意关键软键盘.调用MyUtils类的closeInputMethodWindow方法。

2、  首次进入界面自动弹出软键盘问题.

在root布局(最外层布局)属性里面添加android:focusableInTouchMode="true"即可.

 

三. ListView处理:

1、  Adapter绑定数据集是绑定数据集的内存地址,而不是绑定对象,所以绑定的数据集要是重新New对象了地址会变,会导致notifyDataSetChanged()数据显示不出来。

2、   

四. 内存处理:

1、  基于android为每个应用分配了固定的内存使用大小,有必要养成良好的编程习惯,不用的对象置Null。其实更好是,不用的图片直接recycle。因为通过置Null。让gc来回收,有时候还是会来不及。

2、  SoftReference弱引用,程序申请大内存,虚拟机内存不够用了gc由可能会释放弱引用的这个图片内存。

3、  怎么查看APP内存分配情况?

         (1)通过DDMS中的Heap选项卡监视内存情况:

         Heap视图中部有一个叫做dataobject,即数据对象,也就是我们的程序中大量存在的类类型的对象。

在data object一行中有一列是“Total Size”,其值就是当前进程中所有java对象

 

         (2)Runtime.getRuntime().freeMemory();

                   Runtime.getRuntime().totalMemory();

4、  关闭Activity A图片recycle后,跳至ActivityB,再进入A时,报引用已回收的图片问题。需弄明白本地drawable包里的图片如何加载的,是应用一启动就加载的还是怎么?

 

五. 环境:

1、Android  SDK  Manager设置 tools-->options 将Force https://... sources to be fetched using http://...选项打勾,以便解决下载资源时因为中国国情导致下载不了的问题

六. 其他问题:

1、  关于滑动(横,竖向)是否到边缘精确判断的问题。

在view的computeScroll()函数里面获取当前滑动偏移值。

 

2、  关于ActivityGroup切换Activity引起的内存溢出问题

  可以在子Activity的几个生命周期函数体中释放占用内存资源。例如(onstart(),onstop())。

  

3、  关于改变自定义对话框大小无效问题。

  需要先调用show(),然后getWindow().setLayout(int w,int h)设置大小.

4、  关于自定义控件问题.

  Android系统自定义控件主要采用的是装饰模式,就是先继承系统控件然后实现自定义功能.关键是要注意触屏事件拦截问题.

当TouchEvent发生时,首先Activity将TouchEvent传递给最顶层的View, TouchEvent最先到达最顶层 view 的dispatchTouchEvent ,然后由  dispatchTouchEvent 方法进行分发,如果dispatchTouchEvent返回true ,则交给这个view的onTouchEvent处理,如果dispatchTouchEvent返回 false ,则交给这个 view 的interceptTouchEvent 方法来决定是否要拦截这个事件,如果 interceptTouchEvent 返回 true ,也就是拦截掉了,则交给它的 onTouchEvent 来处理,如果 interceptTouchEvent 返回 false ,那么就传递给子 view ,由子 view 的 dispatchTouchEvent 再来开始这个事件的分发。如果事件传递到某一层的子 view 的 onTouchEvent 上了,这个方法返回了 false ,那么这个事件会从这个 view 往上传递,都是 onTouchEvent 来接收。而如果传递到最上面的 onTouchEvent 也返回 false 的话,这个事件就会“消失”,而且接收不到下一次事件。

5、  Loading页

6、  若混淆的项目里用到反射了,需将反射代码在配置文件里忽略

7、 0xffff00ff 分组时 0x|ff|ff00ff 分别表示 整数|透明度|颜色值

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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!
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