Android4.2也能视频通讯啦!最新应用附代码分享

本文深入探讨了Android4.2系统下,一款名为AnyChatSDK的优秀即时通讯应用,详细介绍了其核心功能、运行环境及关键技术实现。包括音频包装类AnyChatAudioHelper的实现细节,以及如何在Android平台上完美运行。
Android 4.2是谷歌新一代移动操作系统,它沿用了4.1版“果冻豆”(Jelly Bean)这一名称,与Android 4.1相似性很高,但仍在细节之后做了一些改进与升级,比较重要的包括:Photo Sphere全景拍照;键盘手势输入;Miracast无线显示共享;手势放大缩小屏幕,以及为盲人用户设计的语音输出和手势模式导航功能等。尤其令人关注的是,谷歌在Android 4.2中新加入了新的恶意软件扫描功能。
过去一年,谷歌一直为在使用Android系统的只能手机和平板电脑上推出更具特色的应用和数字内容而努力。今年五月,谷歌重整推出了Google Play应用商店,目前其已有超过70万个应用,与苹果旗鼓相当,苹果应用商店的应用质量相对更高。今年第三季度,在中国地区Android系统智能手机的市场份额为87.7%,而在美国地区的市场份额为60.5%。
随着近些年社交通讯应用的崛起,传统的微信延时应用业务已经不能满足人们的日常使用需求,人们渴求的是一种更好的即时通讯。但是纵观国内外此类应用少之又少,优秀的更如凤毛麟角,但并不意味着没有。接下来小编要介绍的就是一款十分优秀的即时通讯应用,可以在Android4.2上完美运行的!
AnyChat SDK,支持Windows、Linux、Mobile、Android、iOS、Mac等操作系统平台,提供客户端SDK、服务器端SDK,可与第三方平台紧密集成。
AnyChat for Android采用JNI接口技术,提供纯JAVA接口,支持Android 2.1、Android 2.2、 Android 2.3以及Android 4.x等平台。
AnyChat for Android可与其它平台的AnyChat互联互通,连接同一个服务器程序,有关服务器的SDK可参考AnyChat Platform Core SDK开发包。
AnyChat for Android SDK包里面提供了Demo程序源代码(基于Eclipse工程)供参考,下面是部分代码段:
(来自AnyChatAudioHelper.java)
package com.bairuitech.anychat;

import android.media.AudioFormat;
import android.media.AudioManager;
import android.media.AudioRecord;
import android.media.AudioTrack;
import android.media.MediaRecorder;
import android.util.Log;


// AnyChat 音频包装类,实现音频采集、播放等
public class AnyChatAudioHelper {
private final static String TAG = "ANYCHAT";
private AudioTrack mAudioTrack = null;
private AudioRecord mAudioRecord = null;

private PlayAudioThread mPlayAudioThread = null; // 播放线程
private boolean mPlayThreadExitFlag = false; // 播放线程退出标志
private int mMinPlayBufSize = 0;
private boolean mAudioPlayReleased = false;

private RecordAudioThread mRecordAudioThread = null; // 采集线程
private boolean mRecordThreadExitFlag = false; // 采集线程退出标志
private int mMinRecordBufSize = 0;
private boolean mAudioRecordReleased = false;

// 初始化音频播放器
public int InitAudioPlayer(int profile) {
if(mAudioTrack != null)
return 0;
Log.d(TAG, "InitAudioPlayer, profile: " + profile);
int channel, samplerate, samplebit;
// 根据上层设定的profile来配置参数
if(profile==1) {
samplerate = 16000;
channel = AudioFormat.CHANNEL_CONFIGURATION_MONO;
samplebit = AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT;
}
else if(profile==2) {
samplerate = 44100;
channel = AudioFormat.CHANNEL_CONFIGURATION_STEREO;
samplebit = AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT;
}
else {
return -1;
}
try {
mAudioPlayReleased = false;
// 获得构建对象的最小缓冲区大小
mMinPlayBufSize = AudioTrack.getMinBufferSize(samplerate, channel, samplebit);
mAudioTrack = new AudioTrack(AudioManager.STREAM_MUSIC, samplerate, channel, samplebit, mMinPlayBufSize, AudioTrack.MODE_STREAM);

if (mPlayAudioThread == null)
{
mPlayThreadExitFlag = false;
mPlayAudioThread = new PlayAudioThread();
mPlayAudioThread.start();
}
Log.d(TAG, "mMinPlayBufSize = " + mMinPlayBufSize);
}
catch(Exception e)
{
return -1;
}
return 0;
}
完整代码包在附件。
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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