Android SDK开发

本文记录了一次SDK集成过程中的bug排查经历。通过更换网络请求框架和事件总线库,最终定位到两个不同库间的冲突,并给出了有效的解决方案。
  • 说下最近遇到的一个bug。我写了一个sdk,接入一个游戏的时候,点击sdk界面上的按钮,出现了崩溃。
    最开始排查到是使用retrofit+okhttp框架导致的,换成volley、okhttp、原生httpClient都不会崩溃。但是使用Eventbus进行跳转的时候又崩溃了。最后在一个技术大牛的指导下,发现是我的sdk的eventbus库和游戏中一个音频sdk的eventbus库冲突导致,将eventbus换成音频sdk的eventbus库就解决问题了。
    崩溃日志如下:
    这里写图片描述
    没有显示java层sdk的崩溃,而是系统的dvm库崩溃,无从查起。后来在大牛的指导下,0x0003000a可能是栈溢出,或者申请内存出现导致的,后来才想到可能是eventbus导致的递归调用导致栈溢出崩溃的。最后下载eventbus源码,然后放到自己的应用中,变成自己的包名下的EventBus,这样就不会导致冲突了。

  • 总结:写sdk尽量使用原生的api,少用第三方框架,容易导致冲突。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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