Android introduce

本文详细介绍Android应用开发所需技能,包括Java基础、版本控制工具、HTML5交互页面开发、四大组件运用、性能优化技术等,同时介绍了项目实践中如何利用HTTP客户端进行轻量级数据交换。


1 扎实java基础,良好代码编写规范,在linux mac,平台进行项目开发,熟悉linux基本命令行操作 
2 熟练运用git命令行操作,svn等版本管理工具
3 熟练运用移动端APP中嵌入的HTML5交互页面的开发
4 熟练掌握Android四大组件,常用的布局文件,自定义控件等
5 熟悉常见android 优化技术,listview优化,获取网络图片异步加载,分批加载,分页显示,sd卡缓存等优化方式
6 熟练掌握recycleView viewPager
7 熟悉android 多线程机制,AIDL ,远程服务实现进程通信和数据传递
8 熟悉android hanlder 消息机制以及AsyncTask异步任务机制,异步查询框架AsyncQueryHandler
9 熟悉 图片缓存的处理,并能对图片进行优化处理
10 熟悉UML设计,可以设计程序的用例图、类图、活动图等
11 熟练掌握Eclipse,AndroidStudio,等开发工具,熟悉MySQL,Oracle,Sqlite数据库
12 熟练掌握Material design新特性
13 熟练掌握picasso,fresco,retrofit等第三方框架
14 熟练运用百度map,alipay支付,shareSDK,友盟统计等第三方工具
15 熟练掌握html5技术,独立webapp开发,hybrid混合开发。
16 了解android的JNI/NDK开发,通过JNI实现JAVA与C/C++程序间的调用及回调


项目职责:网络数据httpclient post请求,服务端返回轻量级数据交换JSON格式,客户端使用阿里巴巴FastJson进行数据解析,
并封装成javabean,提高数据交互处理能力。

 

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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