Android开发历程

基于STM32设计的智能水母投喂器(华为云IOT)_170 本项目利用STM32单片机控制各种传感器和水泵等设备,能够自动检测和调整水温和水质等参数,自动换水,自动供氧等等,充分满足了水母的养殖要求和需要。同时,根据水母喜欢的光环境,添加了RGB氛围灯,以及可以手动控制的喂食器等功能,提升了水母养殖的便利性和趣味性。 阅读详情
前言

        谁无年少时,对于一门技术而言,大家都是在”Hello world”学起来的,让我们困惑的是,在过去的一年中,有些人的技术提升是100%,有些人是20%,有些人或许悲催的没有什么变化.是智商的原因吗?在我看来,可能是你的学习方法不对而已.前几天结婚休假,我一直在写一些自己的博客,在找资料的过程中发现,光光使用百度来说,效率太低下了,一般来说至少有一半的时间浪费在了无用页面上.我准备花几个晚上的时间整理一下我收集的资料,同时尽可能的保证都在国内可以访问.以下将列举初中级开发的一些资料整合,至于高级的,我大约还没有什么发言权(U •́ .̫ •̀ U)

Android初学者

        对于初级开发者来说,我一般更推荐购买一本基础书,泛泛的浏览一下Android的基础知识点,市面上的各种Android其实都差不多,大家都算是半斤八两,图灵的质量还算是不错,比如郭霖的第一行代码,还有上次图灵妹子 @图灵教育 送的这本Android编程权威指南,我自己买的Android 4高级编程,随便一本都好,放桌子上没事翻翻的.如果你英语尚可,并且能够翻墙,请直接使用API GUIDER,大部分图书你都可以看做是对这部分的翻译且扩展
        编程新手,一定要多动手,我当初学习的时候就是把eoe实例区的代码从头写了一遍,当然,这个是夸张的说法,我总不能蛋疼的把这几千个例子自己全写一遍吧✧*。(´☯ ف ☯),隐约记得我当时大约写了几百个例子.
当你能够写一些个简单的应用的时候,比如像我是先从对一个开源的课程表修复大量BUG放出,别人的代码中做起,一点点阅读,一点点修改掉Bug,这样你会稍微有点成就感,不会轻易的放弃掉编程这项有意思的运动.
然后,你会慢慢的发现你能读懂大部分代码的意思的时候,你需要了解一下Android的设计Google Design,官方的一个训练集合,注意这个是一个4.x的版本,最新请参阅Google Material Design这里我也希望一些设计师也能看看这个系列,请访问经过翻译的国内能访问的地址link,第一次可能有点慢,因为页面中引用了googleapi的font.

  • 开始这部分,讲述了Android的基本特征以及Android对界面的标准称呼
  • 风格这部分,讲述了很多设计原则,能够让你明白很对布局的写法,对屏幕适配很有用,比如,一个icon都要做多大了,间隔做多大,不同分辨率的图片放到那个文件夹等等
  • 模式这部分,讲述了很多Android元素的使用方式,比如一个通知用在在什么场景下使用
  • 控件这部分,讲述了一些基本控件的使用方式,比如对于进度条和活动指示器作为向用户给出的信号用以提示某个操作会花费较长的时间。

Android中级开发者

       这个时候写一个一般的应用对你来说就像是喝口水一样了,需要的是时间,不再是技术了.这个时候你可能熟练的使用Android的大部分API,会数据库,懂网络请求,会写几个自定义的的View,这个时候你可以看看博客提升自己,以下是我收集的一些博客资源

优快云部分


源码部分


其他


Android高级开发者
    这里我竟然没有写的,逼格要low掉怎么办


装备
     我建议程序员不是.net开发的选手最好使用mac,可以关注一下池建强,我觉得最大的优势就是有

  • 命令行
  • 各种工具类软件齐全
  • 环境配备简单,可以顺手写个ios什么的
  • 关键是电力啊,9个小时的持久啊

     对于IDE大部分公司可以还是使用eclipse+jdk 1.6,其实我个人更推荐使用Android studio+jdk 1.8,这个是趋势.

备注
      以上所有资源均由我验证过,保质保量,转发的时候附上不附上连接无所谓,我发这个帖子的目的就是提高大家的阅历,这么多链接我是整理了差不多一个下午,希望能帮助到每一个Android开发者,另外我们eoe总有一些不道德的搬运工,也希望这些人尊重以上博主的劳动成果,自己努力之后哪怕是分享一个简单的activity那也有自己的骄傲,谢谢
YOLOv11 损失函数进阶:Varifocal Loss 让正负样本精度双升 创建self.alpha = alpha # 正样本权重系数self.gamma = gamma # 聚焦系数self.lambda_reg = lambda_reg # 回归损失权重# 分类损失:Varifocal Classification Loss# 正样本权重:基于预测置信度# 计算 BCE 损失并加权cls_loss = cls_loss.sum() / (cls_true.sum() + 1e-6) # 按正样本数归一化。 阅读详情

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2401_84563465的博客 603
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猿小二
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