[Android]一些细节注意点和代码

完整安卓项目开发过程和一些细节问题 不过相信这些对一个刚刚出来菜鸟会有些用的一、项目开始工作1, 整体浏览一遍,问设计(或产品经理)哪些地方的流程和设计是确定了的 因为很多外包公司里有时候全部的设计是还没全部确认下来,就已经开始写些代码了,所以从设计已经确认的模块开始做。 2, 然后搭建框架,再把首页几个主要页面的大概搭建出来(就先不用写页面里面的内容,先把主要的Activity或Fragment建出来) 这个框架就是平常自己用的,把 阅读详情

随时更新一些编写应用中遇到的细节注意点

  • 1 . 对返回键的处理,如实现长按返回键退出:
@Override
public boolean onKeyDown(int keyCode, KeyEvent event) {
    if (keyCode == KeyEvent.KEYCODE_BACK && event.getRepeatCount() == 0) {
        Toast.makeText(this, "长按返回键退出", Toast.LENGTH_SHORT).show();
    } else if (keyCode == KeyEvent.KEYCODE_BACK && event.getRepeatCount() == 2) {
        //do something else
        System.exit(0);
    }
    return false;
}

一些键(MediaKey,BackKey)在系统分发时,做了特殊处理:当按下时,发送Message去调用KeyEvent.changeTimeRepeat。长按时会发多次调用DOWN。经过对event.getRepeatCount()==0的判断,可以避免长按多次调用onKeyDown

  • 2. 使用DialogFragment需要注意,当使用setStyle方法设置DialogFragment的显示尺寸时,会丢失Fragment的View的根布局(root),所以需要将xml布局文件外再套一层wrap_content的根布局

  • 3. 一个匹配100000以内实数(小说点后一位、两位的浮点数或者整数)或者以小数点为结尾的字符串 = ^(\d){1,5}(.([0-9]|\d[0-9]){0,1})?$ 其中{1,5}的数字意味着最小1位最大5位数字,可以根据需要自行更换。其中{0,1}的数字意味着可以有小数点也可以不要小数点

  • 4. RecyclerView在局部刷新时入调用notifyItemRangeChanged等方法时必须给Adapter重写getItemId方法,原因是Adapter会调用该方法将Item和position绑定起来,如果没有重写会导致复用的Item没有调用onBindViewHolder方法进而无法更新数据

  • 5. ViewPager中添加View的高度必须确定,否则会导致View显示不全的问题,不能使用match_parent或者wrap_content

  • 6. 手指点击和键盘OK键点击都会触发OnClick事件,但是这两种触发方式的触发起点是不同的,手指点击是通过dispatchTouchEvent传递下去的,而键盘OK键是通过dispatchKeyEvent传递下去的。同时需要了解,dispatchKeyEvent事件会判断当前屏幕中是否有聚有焦点(hasFocuse)的View存在,如果不存在则不会继续走onKeyDown事件

  • 7. 设置ViewGroup(ListView或RecyclerView)完全展开的代码:

@Override
protected void onMeasure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec) {
    super.onMeasure(widthMeasureSpec
            , MeasureSpec.makeMeasureSpec(Integer.MAX_VALUE >> 2, MeasureSpec.AT_MOST));
}
  • 8. 更合理的MVP代码结构:

M(Model):数据封装模块和业务逻辑模块。用于对数据进行直接处理,并且实施主要业务逻辑
V(View):视图展示和监听注册。用于直接展示试图,设置事件监听器
P(Presenter):处理视图发出的请求以及控制业务流程。作为M和V的纽带,处理试图发出的请求,控制试图事件的处理,将M层的数据返回P层

  • 9. 关于权限:
    关于targetSdkVersion

  • 10. 关于编译Task报错:
    类似于“aapt”之类的错误,复制报错的Task名称,在控制台输入脚本:
    gradlew Task名称 -debug
    编译完成后可以根据失败的原因去处理,可能是少了某个资源文件,也有可能是资源文件有错

  • 11. 关于SurfaceView初始化闪烁:
    SurfaceView有自己的缓冲以及数据存取机制,系统对他有特殊处理。当SurfaceView第一次在当前Activity上添加的时候,系统会给WindowManager重新排布局,relayout,这样就会黑一下,这个只会出现在第一次,以后再添加SurfaceView时就不会黑屏了。

SurfaceView sfvTrack = (SurfaceView)findViewById(R.id.sfvTrack);
sfvTrack.setZOrderOnTop(true);
SurfaceHolder sfhTrackHolder = sfvTrack.getHolder();
sfhTrackHolder.setFormat(PixelFormat.TRANSPARENT);
Android Fragment的一些使用细节 作为Android基本组件之一,介绍Android Fragment基本用法的文章已经非常多了,但是Fagment在使用时有很多的细节需要注意。文本主要列举Fragment在使用时需要注意的各种细节。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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