三方 - (9) - 插件化

本文深入探讨了插件化技术在Android应用中的实现方案,包括解决插件dex加载、组件生命周期管理和资源id冲突等问题,同时介绍了DroidPlugin、Small、VirtualAPK和RePlugin等主流插件化框架。

一、插件化需解决的问题

1、插件dex加载问题

通过反射拿到DexClassLoader,解析插件dex与宿主dex合并后,重新插入宿主DexPathList中。

 

2、插件组件生命周期问题

提前占坑注册代理组件, 在校验前保存真实跳转信息,利用代理组件通过系统校验, 校验后拦截h跳转,取出信息完成启动。

 

3、插件之间资源id冲突问题

  • 重写Context的getAsset、getResource的方法,偷换概念,让插件读取插件里的资源,但缺点就是宿主和插件的资源 id 会冲突,需要重写AAPT.
  • 重写AMS中保存的插件列表,让宿主和插件分别加载各自的资源而不会冲突.
  • 就是打包后,执行一个脚本,修改生成包中资源id

 

二、市面上主流插件化技术

1、DroidPlugin  -  https://github.com/Qihoo360/DroidPlugin

2、Small  -  https://github.com/wequick/Small

3、VirtualAPK   -  https://github.com/didi/VirtualAPK

4、RePlugin   -  https://github.com/Qihoo360/RePlugin

参考:

插件化的思考:https://www.cnblogs.com/cr330326/p/7222489.html

插件化知识详细分解及原理:https://blog.youkuaiyun.com/yulong0809/article/details/56842027

插件化原理:http://weishu.me/page/2/

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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