【Android】Mini Google Map

最新推荐文章于 2024-05-24 02:11:33 发布
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#Google #Android

本文介绍了作者基于stevenosborn的CommonFooter组件进行二次开发，创建了一个名为MapToolbar的工具栏，并承诺后续会分享源代码。

参考了steven osborn的CommonFooter做了自己的Map Toolbar，先贡献上截图，迟点再把source补上去，占个地方先。

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X书的tiny风控代码，成功运行x-mini-sig|x-mini-mua。
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【Android】mini-google map（0.9.1版）基本功能完成（含source）
lordhong
12-03 136
:lol: 终于完成个可以拿得出手的东东，基本上都是东抄西抄，完成后也就open source GPLV2呵呵。。。 功能简介： 一个小型的地图查看工具，包括缩放（zoom in/out），卫星图，路况（traffic），还有记录查询过的地址，并提供autocomplete的功能。地址转换成geocode是通过yahoo的geo api。 今天没时间细写，先把截图和source提供...
Android 天气APP（二十四）地图天气（上）自动定位和地图点击定位
2401_85239992的博客
05-24 393
在拿到定位监听到之后首先判断是自动定位，还是点击地图定位。然后赋值给一个全局的经纬度变量，再把这个变量放到定位数据里，再设置成地图中心坐标，最后渲染出来，就可以做到，我点那里就定位到哪里了，指哪打哪。先来说一下实现的业务逻辑，当我一进入这个页面时，是自动定位的，这是要隐藏自动定位按钮，当我点击定位按钮时，清除标点回到当前定位地址。当点击地图时，或者经纬度，然后清除当前的图层，再配置标点的坐标和图标，然后添加到地图上，这时候重新定位一下，定位到标点的这个地方，所以要在监听的回调里面中修改原来的代码。
深入探索Android稳定性优化
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前言 成为一名优秀的Android开发，需要一份完备的知识体系，在这里，让我们一起成长为自己所想的那样~。 众所周知，移动开发已经到了后半场的阶段，为了能够在众多开发者中脱颖而出，我们需要对某一个领域有深入地研究与心得，对于Android开发者来说，目前，有几个好的细分领域值得我们去建立自己的技术壁垒，如下所示： 1、性能优化专家：具备深度性能优化与体系化APM建设的能力 2、架构师：具有丰富的......
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1 移植环境： Target:友善之臂mini2440 HOST OS:Fedora 8 kernel Version：Linux-2.6.25 编译器：mini2440光盘所提供的编译器 2 内核移植（一）： 2.1 参考资料 感谢一下大侠提供的资料，链接如下. http://blog.chinaunix.net/u/26691/showart_468007html http:
Android内核的编译和调试
墨鱼菜鸡
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Rockchip Android13 GKI开发指南
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08-06
A mini map for your Android Wear smart watch, pannable like Google Maps and powered by the Google Static Maps API. When opened, it should jump to your current GPS location if you have signal. Double-...
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对于Android进行dex分包的原因以及策略，这里就不再进行详细的叙述，具体的可以参考这篇文章，是我转载自美团技术分享的文章： http://blog.youkuaiyun.com/gitzzp/article/details/51691097 文章中，美团的大神已经将几种不同策略的优缺点说的非常的详尽，然后对于普通的小公司而言，并没有太多的人员精力来投入到其中，综合来说，使用google的MultiDe
【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）
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【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）内容概要：本文档介绍了基于DQN（深度Q网络）算法的无人机在三维城市空间中的航线规划方法，结合PyTorch框架和CUDA加速实现Python代码编程。该方案利用深度强化学习技术，使无人机能够在复杂的城市环境中自主学习最优飞行路径，有效避开障碍物并实现高效导航。文中涵盖了算法设计、环境建模、奖励机制设定、神经网络结构搭建及训练过程等关键技术细节，并通过仿真实验验证了方法的有效性和鲁棒性。此外，文档还提及相关路径规划、强化学习及其他科研领域的多种算法与应用场景。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，熟悉强化学习或路径规划方向的研究生、科研人员及从事无人机导航、智能交通等领域开发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于三维城市环境下无人机自动避障与路径优化；②为深度强化学习在实际工程中的落地提供参考案例；③帮助读者掌握DQN算法在连续状态空间中的建模与实现技巧； 阅读建议：建议读者结合提供的代码资源进行实践操作，重点关注DQN网络结构设计、状态-动作空间定义以及奖励函数的构建逻辑，同时可对比其他路径规划算法（如A*、RRT、PSO等）以加深理解。
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本项目是一个基于硬件描述语言Verilog实现的高效最大公约数计算模块专为数字电路设计与嵌入式系统优化而开发_详细实现了包括欧几里得算法二进制GCD算法以及多周期流水线架构在内.zip
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【Java支付集成】支付宝与微信支付SDK接入技术详解：移动端应用开发中支付功能实现与安全验证全流程
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第三方支付功能的技术人员；尤其适合从事电商、在线教育、SaaS类项目开发的工程师。; 使用场景及目标：① 实现微信与支付宝的Native、网页/APP等主流支付方式接入；② 掌握支付过程中关键的安全机制如签名验签、证书管理与敏感信息保护；③ 构建完整的支付闭环，包括下单、支付、异步通知、订单状态更新、退款与对账功能；④ 通过定时任务处理内容支付超时与概要状态不一致问题：本文详细讲解了Java，提升系统健壮性。; 阅读应用接入支付宝和建议：建议结合官方文档与沙微信支付的全流程，涵盖支付产品介绍、开发环境搭建箱环境边学边练，重点关注、安全机制、配置管理、签名核心API调用及验签逻辑、异步通知的幂等处理实际代码实现。重点与异常边界情况；包括商户号与AppID获取、API注意生产环境中的密密钥与证书配置钥安全与接口调用频率控制、使用官方SDK进行支付。下单、异步通知处理、订单查询、退款、账单下载等功能，并深入解析签名与验签、加密解密、内网穿透等关键技术环节，帮助开发者构建安全可靠的支付系统。; 适合人群：具备一定Java开发基础，熟悉Spring框架和HTTP协议，有1-3年工作经验的后端研发人员或希望快速掌握第三方支付集成的开发者。; 使用场景及目标：① 实现微信支付Native模式与支付宝PC网页支付的接入；② 掌握支付过程中核心的安全机制如签名验签、证书管理、敏感数据加密；③ 处理支付结果异步通知、订单状态核对、定时任务补偿、退款及对账等生产级功能； 阅读建议：建议结合文档中的代码示例与官方API文档同步实践，重点关注支付流程的状态一致性控制、幂等性处理和异常边界情况，建议在沙箱环境中完成全流程测试后再上线。
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