2B4G最近几年的android编程感悟与经验总结

本文分享了作者在Android编程领域的多年心得与经验,强调了思考过程的重要性、UI设计与功能实现的比例、知识库建立的价值,以及英语学习对于开发者的重要性和技术深度提升的必要性。此外,还详细探讨了HTTP协议和Socket的深入理解,为开发者提供了宝贵的技术指导。

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2B4G最近几年的android编程感悟与经验现总结一下,看大家有没有类似感受。这里主要我主要是抛个砖,有玉的尽管上哈……

1.客户端的功能逻辑不难,UI界面也不难,但写UI花的时间是写功能逻辑的两倍.

2.写代码前的思考过程非常重要,即使在简单的功能,也需要在本子上把该功能的运行过程写出来.

3.要有自己的知识库,可以是一个工具类,把写过的,看过的好的代码放进去,也可以是一个笔记本软件.因为只有放在知识库里的东西,才是你最重要的财富.

4.如果你想做自由职业者,你需要学英语,因为在国外的盈利比国内多很多.如果你想进大公司,好公司,你需要学英 语.你想深入学习android,但中文的android文章太少了,你查查百度,到处都是copy来copy去的hellword,所以,你需要学英 语.如果你想出国,你需要学英语.

5.Http协议要研究透彻.http的信息头有什么信息,分别代表什么,信息体有什么信息,代表什么,都要搞的明明白白.scoket也是一样.

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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