[Android开发学习] day01

Android系统与开发环境搭建
本文介绍了Android系统的发展历程,包括其由Andy Rubin创立、被Google收购、与开放手机联盟的合作,以及Android 1.0 Beta版的发布。此外,文章详细阐述了Android的架构层次及其各组件的功能,如ApplicationFramework、View组件、ContentProviders等。同时,提供了搭建Android开发环境的步骤,包括安装JDK、Android SDK、Eclipse IDE和ADT插件,以及配置路径、AVD模拟器的设置等。最后,文章总结了Eclipse IDE的常用快捷键,帮助开发者提高开发效率。

Android系统介绍

ß2003年10月,AndyRubin创立Android科技公司
ß2005年8月,被Google收购
ß2007年11月,Google牵头,成立开放手机联盟,共同研发和改进Android系统
ß2007年11月,Android的1.0Beta版问世
ß2010年末成为全球第一大智能手机操作系统


Application Framework

组件:

View组件:Button,Editview,textview,list。

Content Providers(内容提供商):android应用的数据都是private,contentprovider就是提供服务应用程序之间可以实现数据的共享。

ResourceManager:资源包括:图像,用户界面(layout xml),字体,颜色,UI组件的ID,通过resourcemanager进行统一管理。

NotificationManager(消息通知管理):在状态栏上提供消息的提示。例如有短信来的时候,android自动的将消息提示在状态栏。

ActivityManager(活动管理):管理应用程序的生命周期,并且控制着应用的导航,扮演控制器的角色。

WindowManager(窗口管理)管理所有启动的窗口

LocationManager(位置管理):管理地图服务相关功能

TelephoneyManager(电话管理)用来管理电话相关功能。

PackageManager(包管理):管理所有的安装在android系统内的应用程序。

 

Android的架构层次清晰分工明确。分层的最大优势:使用下层提供的服务并为上层提供统一的服务,屏蔽本层及以下层的差异,当本层及下层发生了变化而不会影响到上层,从而保证整个系统的架构稳定。



搭建环境

1.      安装和配置android sdk

2.      安装eclipse快捷键

3.      创建并运行项目

 

JDK:java开发工具包,1.6版本以上

Android SDK( software development kit)

Eclipse IDE

ADT插件


配置过程:

方法1:下载安装JDK->eclipse->android SDK->安装并配置ADT

方法2:安装好JDK,从android官网直接下载一大包好的android开发工具包。


环境配置
1,jdk 配置 C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_11\bin
2,我的电脑右键属性-->高级系统设置--->选择高级标签-->环境变量-->系统变量--->搜索path
注意不要删除已有变量
敲home 或者end 粘贴bin目录
注意和其他变量用";"隔开


sdk 配置 

D:\adt-bundle-windows-x86_64-20131030\sdk\tools
D:\adt-bundle-windows-x86_64-20131030\sdk\platform-tools

找到如上路径,复制粘贴到path变量中

 

 AVD模拟器的配置

配置好后,打开eclipse.exe文件执行,进行AVD模拟器的配置

一般开发过程中选择:

Nexus S(4‘ -480*800hdpi),

android 4.0(API level 14)

RAM 768 

Internal Storage 200M,

SD card 200M


创建好之后,选中,start即可开启AVD模拟器。


Eclipse IDE的常用快捷键

•Ctrl+1   快速修复
•Ctrl+D   删除当前行
•Ctrl+Alt+↓   复制当前行到下一行
•Ctrl+Alt+↑   复制当前行到上一行
•Alt+↓   当前行和下面一行互换位置
•Alt+↑   当前行和上面一行互换位置
•Alt+Enter   显示当前选择资源的属性
•Shift+Ctrl+Enter   在当前行插入空行
•Ctrl+/   注释当前行,再按则取消注释
•Ctrl+O   快速显示类结构
•Ctrl+T   快速显示当前类的继承结构
•Ctrl+K   参照选中的单词快速定位到下一个
•Ctrl+E   快速显示当前编辑区的下拉列表
Ctrl+Shift+J   反向增量查找
Ctrl+Shift+F4   关闭所有打开的编辑区
Ctrl+Shift+X   将当前选中的文本全部变为大写
Ctrl+Shift+Y   将当前选中的文本全部变为小写
Ctrl+Shift+F   格式化当前代码
Ctrl+Shift+P   定位到对于的匹配符
Ctrl+Shift+/  多行注释
Alt+Shift+R   重命名
Alt+Shift+M   抽取方法
Alt+Shift+C   修改方法签名
Alt+Shift+L   抽取局部变量
Alt+Shift+V   移动方法和变量
Ctrl+F11   运行项目


创建并运行Android项目

IDE Eclipse环境开启后,在左侧栏右击,New->Android Application Project->输入项目相关信息

%NewAndroid Project对话框中输入项目说明如下:

Application name — 是指程序安装在模拟器上所显示名称
Project Name — 是指在Eclipse中显示的项目名称
Package name — 每个Android应用程序都有属于自己的包名,包的形式就是Java包
Minimum Required SDK — 程序最低支持的SDK版本
Target SDK — 程序的目标SDK版本
Compile With — 程序的编译SDK版本,通常与TargetSDK版本相同
Theme — 应用程序界面的主题,使用默认即可


新建的项目中的各个文件说明



 在真机上进行调试,用DDMS模式




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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