android之乱七八糟

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android能够上手的入口非常多,可以从底层,Linux达人,可以从C/C++,可以从jave。一般来讲,如果想要做应用application,个人觉得如果从java入手最好。撇开底层,撇开工具,就单纯的把anroid作为java的一个版本来上手,最适合。


任何程序都是自上而下设计,有意图,有分块,有路径,有实现。而android,根据意图不同,涉及到的层次又不一样,比如最简单的,单机猜谜语,就是activity之间的跳转,是application和单个用户的简单交互,不涉及任何复杂的东西。但如果你这个猜谜语,要扩展到排行榜,就需要数据库了,如果再扩展到互相出谜语,就需要更多交互设计。


从个人乱七八糟的经历来看,循序渐进的写一个闹钟程序,是最好的入门手段。写好了,什么都会涉及到。


比如:

1、写一个闹钟按钮;

2、写一个可以弹出对话框的闹钟按钮;

3、写一个可以弹出日期选择对话框的闹钟按钮;

4、写一个可以设置并记录日期的按钮;

5、在4的基础上,再写一个定时弹出对话框的按钮;

6、在5的基础上,增加一个可以设置弹出对话框时间间隔的按钮;

7、在6的基础上,将定时弹出对话框,修改为定时播放铃声,增加对铃声的设定按钮;

8、在7的基础上,拓展为多个闹钟;

。。。

9、思考其他的UI实现方式?削减每个activity的交互元素使其小于2?给愿意接触电子设备的长辈使用提提意见?

10、闹钟到点后弹出相册中的随机相片&铃声?

。。。



等等,涉及到东西非常多,只要有心,能体现非常多的细节,以及对app对人的思考。




OpenELM:苹果端侧大模型与芯片-模型协同设计实践 端侧AI不是将云端大模型简单压缩移植,而是面向终端硬件约束的系统级重构。其核心在于模型轻量化、内存带宽优化与芯片算力深度协同,关键技术包括层感知缩放、闪存感知推理、多模态设备定向语音检测等。这类技术显著提升交互确定性与能效比,支撑实时翻译、UI理解、离线语音助手等低延迟高可靠场景。OpenELM作为典型代表,不仅提供小参数量模型,更交付了适配A16/M系列芯片的Metal推理描述、iOS语境微调数据及热管理联动机制,标志着端侧AI从‘能跑’迈向‘稳跑、快跑、冷跑’的工程成熟期。 阅读详情

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文章目录一、随机事件和概率1:互斥,对立,独立事件的定义和性质。2:概率,条件概率和五大概率公式3:古典型,几何型概率和伯努利试验 一、随机事件和概率 1:互斥,对立,独立事件的定义和性质。 互斥事件\color{red}\textbf{互斥事件}互斥事件 事件A和B的交集为空,A与B就是互斥事件,也叫互不相容事件。也可叙述为:不可能同时发生的事件。如A∩B为不可能事件(A∩B=Φ),那么称事件A与事件B互斥,其含义是:事件A与事件B在任何一次试验中不会同时发生。 则P(A+B)=P(A)+P(B)(这个公

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