值得关注的 25 个新 Android 库和项目(下篇)

话不多说 我们继续更新

17. daggraph

如果你使用 Dagger 的话, 你可能会发现自己的依赖在一张图上看起来挺有趣的。 Daggerph 就是为你提供此项功能的一个工具。

它的文档相当地简短,但是足够你入手这个项目了,它是以 Apache-2.0 许可发行的。

PS :有兴趣的加入Android工程师交流QQ群:752016839 主要针对Android开发人员提升自己,突破瓶颈,相信你来学习,会有提升和收获。

18. ToastCompat

这是一个用来勾住 Toast 的 BadTokenException 并进行修复的 Android 库。 

这个库的目的就是为应对从 API 25 开始,一个新的参数被添加到了供 Toast#handleShow() 使用的 IBinder 的 windowToken 方法,而它会导致 BadTokenException 异常。该库就是用来尝试去解决这个问题的。

你可以在 Github 上找到更多信息。该项目是以 Apache-2.0 许可发行的。

 

19. RecyclerBanner

这并非一个库,而是一个示例应用,向你展示了如何使用 RecyclerView 创建轮播视图。

不幸的是,该项目并没有英语文档,不过你可以参考这篇文章(教程)然后翻译它。

20. FancyToast-Android

这个库使用了原生的 Android Toasts Fancy。它将标准的 Android Toast 带到了一个新的级别,使其拥有大量的样式选项。它也提供了使用代码来控制 Toast 样式的能力。

该库拥有良好的文档,而且也包含了一个示例应用。支持的最低 SDK 版本是 19,而整个项目是以 Apache-2.0 许可发行的。

 

21. RecyclerViewCardGallery

这个类库 fork 自 RecyclerViewCardGallery。与使用 ViewPager 不同的是,作者使用了 RecyclerView,通过滑动来达到刷新的效果。

这项目有基本的文档、app 样例,并且它是在 Apache-2.0 许可下发布的。

22. ig-lazy-module-loader

这个类库有助于在 Android 程序中在每当需要时按需加载模块(功能)。在使用这个类库前,需要编译为一个单独的 jar/dex 或者 apk 文件,才能作为模块使用。

现在这个类库有 Java 的和 Andriod 的,Android 的不需要依赖于 Android 资源。

这个类库的作者也提到了延迟加载特性 VS 在主可执行文件中具有(延迟加载)特性的好处:

  • 只有在真正需要时把功能加载到内存中。它可在主执行文件中卸载代码(offloads code),该文件仍然较小,以保证有更好的冷启动时间。在 Dalvik 上,它卸载了主要的 dex 文件,降低了多 dex 的性能损失。

  • 因为它在一个文件中,所以功能代码在内存中集中在起来,它在内存访问方面提供了最优的方案。

  • 如果某些功能未使用则只占用较少的磁盘空间,因为代码不是未压缩的。

  • 通过在功能之间提供非常严格的隔离,可以提高开发人员的速度,其中许多开发人员都同时在相同的代码库上工作的。

  • 模块的热插拔(hotswapping)可能可实现允许更快地开发而不用重启 app。

23. retrofit2-kotlin-coroutines-adapter

这是用于 Kotlin 协程的 Deferred 的实验性 Retrofit 2 CallAdapter.Factor。在 Apache 2.0 许可下发布。

 

24. CalendarPicker

这个库是另一个日历和日期选择器。它可以预设一个选定的日期,并可以深度定制 - 你可以自定义几乎所有的文字大小和颜色、背景颜色和月份标题。

该库使用 MIT 许可发行,并有基本的文档。

25. avdo

这是一个优化 Android VectorDrawable(VD) 和 AnimatedVectorDrawable(AVD) xml 文件的命令行工具(类似于 svgo)。
它由 Alex Lockwood 创建并在 MIT 许可下发布。

它确切的功能如下:

avdo 使用最少数量的 <group> 和 <path> 来重写 VectorDrawable,从而减少文件大小,并使其能在运行时更快地解析和绘制。下面的例子显示了在运行 avdo 之前和之后的 VectorDrawable 的内容

 

就这些了。希望你能喜欢这份清单。

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创之处。第2章相关理论总结评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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