Android SDK文档离线打开慢问题

本文介绍了解决Android SDK文档离线浏览速度慢的方法,包括修改Firefox、Chrome和IE浏览器设置,以及使用Chrome插件AndroidOfflineDoc,同时提供了国内镜像网站链接。

Android SDK文档 下载

下载后的目录 D:\xxxxx\Android\Sdk\docs

D:/xxxxx/Android/Sdk/docs/index.html

Android SDK文档离线打开

离线打开慢的问题原因

Android SDK 文档虽然都是本地文件,但是有很多地方需要连接Google的服务器,因此造成打开速度很慢。
比如随便打开一个html文件,即可看到有如下引用:
(这里以Android\Sdk\docs\reference\android\animation\Animator.html为例)

<link rel="alternate" href="http://developer.android.com/" hreflang="en" />
<link rel="alternate" href="http://developer.android.com/intl/es/" hreflang="es" />
<link rel="alternate" href="http://developer.android.com/intl/id/" hreflang="id" />
<link rel="alternate" href="http://developer.android.com/intl/ja/" hreflang="ja" />
<link rel="alternate" href="http://developer.android.com/intl/ko/" hreflang="ko" />
<link rel="alternate" href="http://developer.android.com/intl/pt-br/" hreflang="pt-br" />
<link rel="alternate" href="http://developer.android.com/intl/ru/" hreflang="ru" />
<link rel="alternate" href="http://developer.android.com/intl/vi/" hreflang="vi" />
<link rel="alternate" href="http://developer.android.com/intl/zh-cn/" hreflang="zh-cn" />
<link rel="alternate" href="http://developer.android.com/intl/zh-tw/" hreflang="zh-tw" />

<script src="http://www.google.com/jsapi" type="text/javascript"></script>

解决方法:

Firefox浏览器

在浏览离线文档时,在File(文件)菜单中勾上"Work Offline"(脱机工作)

Chrome浏览器

它本身没有Offline Mode,通过Chrome浏览器插件Android Offline Doc实现,安装方法:

到https://github.com/xesam/android_offline_doc_plugin下载整个zip包解压到一个目录。
打开Chrome,"Tools" -- "Extension",勾选"Developer mode",点击"Load unpacked extension"按钮,找到刚才解压的目录下的plugin目录,插件安装完毕。
使用时,请点击Android机器人图标,等它上面叠加了"ON"字样后就屏蔽了对google的访问,相当由于离线浏览,但只对Google网站生效。

IE浏览器

勾选"File" -- "Work Offline"

 

浏览国内的镜像网站

https://developer.android.google.cn/docs

https://android-doc.com/training/index.html

 

 

 

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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