Android基础

Android基础思维导图

1.Android系统架构

Android 的系统架构采用了分层的设计。共分为四层,从低层到高层分别是Linux 内核层、系统运行库层、应用程序框架层和应用层。

1.应用程序层

包括系统内置的应用也包括用户自己安装的应用

2.应用程序框架层

Android 系统中的每个应用都依赖于该框架提供的一系列服务和系统

3.系统运行库层

包含Libaries程序库和Android Runtime库

  • 程序库:包含一些C/C++库,这些库能被Android系统中不同的组件使用。它们通过Android应用程序框架为开发者提供服务
  • Android Runtime 库:
    • Core Libraries - 该核心库提供了Java 编程语言核心库的大多数功能
    • Dalvik Virtual Machine Dalvik 虚拟机

4.Linux内核层

提供驱动与Android 的核心系统服务

2.JVM与DVM虚拟机

JVM: Java Virtual Machine,简称JVM

DVM: Dalvik Virtual Machine,简称DVM

Dalvik和JVM的区别:

  • Dalvik 基于寄存器,而JVM 基于栈。基于寄存器的虚拟机对于编译后变大的程序来说,在它们执行的时候,花费的时间更短

  • Java虚拟机运行Java字节码;Dalvik虚拟机运行其专有文件Dex,Dex文件格式可以减少整体文件尺寸,提高I/O 操作的类查找速度

3.ART虚拟机

ART:Android runtime

  • ART模式最大的作用就是提升了Android系统流畅度
  • 优点
    • 在安装应用程序时,自动对程序进行代码预读取编译,让程序直接编译成机器语言,免去了Dalvik 模式要时时转换代码,实现高效率、省电、占用更低的系统内存、手机运行流畅
  • 缺点
    • ART模式可以降低手机硬件配置要求,减少RAM内存依赖,不过在安卓4.4系统中,安装应用的时间比安卓4.4以下版本系统更长,这主要由于应用安装过程中需要先执行编码导致,并且安装应用更占存储空间(ROM)

4.SDK的目录结构

  • add-ons:附加库
  • build-tools:编译需要用到的工具
  • docs:开发的离线文档
  • extras:额外工具,模拟器加速器,向下兼容的jar包
  • platforms:开发需要的平台
  • platform-tools:开发调试的工具 adb.exe调试桥
  • sources:android.jar的源码
  • system-images:模拟器创建需要的镜像
  • tools:开发辅助需要用到的工具

5.常见ADB命令

adb 是Android Debug Bridge

  • adb devices :列出当前连接上所有设备
  • adb install xxx.apk :将xxx.apk 安装到模拟器上
  • adb uninstall 包名 :卸载应用
  • adb kill-server :杀死adb 进程
  • adb start-server :启动adb 进程
  • adb shell :进入Linux shell 命令行

ADB挂掉的三种解决办法:

  • 利用eclipse重启adb:DDMS Devices 点击向下的小箭头 Reset adb
  • 使用adb指令:adb kill-server终结服务,然后运用adbstart-server或adb devices 重启adb,如果不管用,找到任务管理器 干掉adb的进程 然后重启Eclipse
  • 干掉占用了5037端口的其他应用程序 : dos 命令行 输入 netstat -aon|findstr “5037” 找到监听这个端口号的PID 在任务管理器干掉对应的程序

6.开发步骤

  • 在activity_main.xml中编写布局文件
  • 在src下的MainActivity中findViewById()找到控件
  • 设置业务逻辑
  • 在清单文件中添加权限

7.Android布局

1.LinearLayout

  • 线性布局
  • 直线排列、两个方向
  • 可以给子控件按照权重weight属性分配空间

2.RelativeLayout

  • 相对布局
  • 允许子元素指定它们相对于其父元素或兄弟元素的位置
  • 一个参照物、两条基准线

3.FrameLayout

  • 帧布局
  • 可以理解为div盒子,一层覆盖一层,后面的可以覆盖前面的子节点

4.TableLayout

  • 表格布局
  • 有行列,类似电子表格

5.绝对布局AbsoluteLayout

  • 坐标系x轴和y轴

8.gravity和layout_gravity

  • layout_gravity对外
  • gravity对内

9.部分控件

Button 按钮
    <Button
        android:id="@+id/bt_call"  //给控件起一个名字,供findViewById使用
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="match_parent"
        android:layout_centerHorizontal="true" //水平居中
        android:layout_centerVertical="true"   //垂直居中
        android:text="呼叫" />

TextView 显示文本
    <TextView 
        android:layout_width="300px"
        android:layout_height="300px"
        android:layout_gravity="center"
        android:background="#ff0000"   //背景颜色  />

ImageView 显示图片
    <ImageView
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:src="@drawable/qq"  //设置图片资源 />

EditText 文本输入框
    <EditText
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="wrap_content" />

CheckBox 选择框,checked-->是否选中
    <EditText
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="wrap_content" />
标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机(一种常见的8位微控制器)的程序示例,用于读取MPU6050传感器的数据,并通过其内置的数字运动处理器(DMP)计算设备的姿态角(如倾斜角度、旋转角度等)。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器,广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程用MPU6050的DMP功能,由DMP处理复杂的运动学算法,例如姿态融合,将加速度计和陀螺仪的数据进行整合,从而提供稳定且实时的姿态估计,减轻主控MCU的计算负担。最终,姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示,为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知,该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核,因编程简单、成本低而被广泛应用;MPU6050作为惯性测量单元(IMU),可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库,其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序,以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤:首先是硬件连接,将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接,同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上;接着是初始化设置,配置51单片机的I/O端口,初始化I2C通信协议,设置MPU6050的工作模式和数据输出速率;然后是DMP配置,启用MPU6050的DMP功能,加载预编译的DMP固件,并设置DMP输出数据的中断;之后是数据读取,通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据,数据通常以四元数或欧拉角形式呈现;再接着是数据显示,将姿态角数据转换为可读的度数格
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题,运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件,广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库,涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作,方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中,有几个关键文件: d题论文(1).docx:这可能是参赛队伍对D题的解答报告,详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m:这些是MATLAB源代码文件,每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如: D_1.m 可能是主要的建模代码; ratio.m 可能用于计算某种比例或比率; importfile.m 可能用于导入数据; Untitled.m 可能是未命名的脚本,包含临时或测试代码; changf.m 可能涉及函数变换; pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关; huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat:这是一个MATLAB数据文件,存储了变量或矩阵等数据,可能用于后续计算或分析。 D-date.mat:这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据,或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测,参赛队伍可能用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而,具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中,团队需深入理解问题本质,选择合适的数学模
以下是关于三种绘制云图或等高线图算法的介绍: 一、点距离反比插值算法算法的核心思想是基于已知数据点的值,计算未知点的值。它认为未知点的值与周围已知点的值相关,且这种关系与距离呈反比。即距离未知点越近的已知点,对未知点值的影响越大。具体来说,先确定未知点周围若干个已知数据点,计算这些已知点到未知点的距离,然后根据距离的倒数对已知点的值进行加权求和,最终得到未知点的值。这种方法简单直观,适用于数据点分布相对均匀的情况,能较好地反映数据在空间上的变化趋势。 二、双线性插值算法 这种算法主要用于处理二维数据的插值问题。它首先将数据点所在的区域划分为一个个小的矩形单元。当需要计算某个未知点的值时,先找到该点所在的矩形单元,然后用矩形单元四个顶点的已知值进行插值计算。具体过程是先在矩形单元的一对对边上分别进行线性插值,得到两个中间值,再对这两个中间值进行线性插值,最终得到未知点的值。双线性插值能够较为平滑地过渡数据值,特别适合处理图像缩放、地理数据等二维景中的插值问题,能有效避免插值结果出现明显的突变。 三、面距离反比 + 双线性插值算法 这是一种结合了面距离反比和双线性插值两种方法的算法。它既考虑了数据点所在平面区域对未知点值的影响,又用了双线性插值的平滑特性。在计算未知点的值时,先根据面距离反比的思想,确定与未知点所在平面区域相关的已知数据点集合,这些点对该平面区域的值有较大影响。然后在这些已知点构成的区域内,采用双线性插值的方法进行进一步的插值计算。这种方法综合了两种算法的优点,既能够较好地反映数据在空间上的整体分布情况,又能保证插值结果的平滑性,适用于对插值精度和数据平滑性要求较高的复杂景。
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