android小知识

基于企业微信客服与GPT-3构建合规微信AI助手:从原理到部署实践 在人工智能与即时通讯融合的浪潮中,自然语言处理(NLP)与API集成成为构建智能对话系统的核心技术。其原理在于通过API网关接收用户输入,调用云端大语言模型进行处理,再将结果返回给用户,实现自动化交互。这项技术的核心价值在于将前沿AI能力无缝嵌入到日常高频应用场景中,极大地提升了客服自动化、智能问答与个性化服务的效率与体验。企业微信作为官方认可的企服平台,其开放的客服API接口为开发者提供了稳定、合规的消息通道,是连接微信生态与外部AI服务的理想桥梁。本文聚焦于如何利用企业微信客服API与OpenAI的GP 阅读详情

1、资源文件drawable中创建selector布局时资源放置的位置会影响是否存在按下效果:

<span style="font-size:14px;"><span style="font-size:14px;"><item android:drawable="@mipmap/biz_navigation_tab_discovery_selected" android:state_checked="true"/>      //设置按下的效果,必须放在下行正常设置的前面,不然没有效果
    <item android:drawable="@mipmap/biz_navigation_tab_discovery"/>      //正常状态</span></span>


2、list的item选项点击使选中item置顶的动态效果,只需要在onitemClicklistener中引用listview对象实例设置setSelection(int position)这样就会出现item向上移动置顶的动态效果了



3、身份证匹配(正则表达式):

一、15位身份证号

二、18位身份证号(前17位位数字,最后一位为字母x)

三、18为身份证号(18位都是数字)

<span style="font-size:14px;">public boolean personIdValidation(String text) {
        Pattern idNumPattern = Pattern.compile("^[1-9]\\d{7}((0\\d)|(1[0-2]))(([0|1|2]\\d)|3[0-1])\\d{3}$|^[1-9]\\d{5}[1-9]\\d{3}((0\\d)|(1[0-2]))(([0|1|2]\\d)|3[0-1])\\d{3}([0-9]|X)$");
        //通过Pattern获得Matcher
        Matcher idNumMatcher = idNumPattern.matcher(text);
        //判断用户输入是否为身份证号
        return  idNumMatcher.matches();
    }</span>

  • 4、手机号匹配:
  • /**
       * 手机号码
       * 移动:134[0-8],135,136,137,138,139,150,151,157,158,159,182,187,188
       * 联通:130,131,132,152,155,156,185,186
       * 电信:133,1349,153,180,189
       */
  • <span style="font-size:14px;">public static boolean isMobileNO(String mobiles){
    
        Pattern p = Pattern.compile("^1(3[0-9]|5[0-35-9]|8[025-9])\\d{8}$");
    
        Matcher m = p.matcher(mobiles);
    
    
        return m.matches();
    
        }
    </span>

    5、自定义(shape)画边框,在drawable中创建xml文件:
  • <span style="font-size:14px;"><?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <layer-list xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" >
        <!-- 连框颜色值 -->
        <item>
            <shape>
                <solid android:color="#E5D8B0" />
            </shape>
        </item>
        <!-- 主体背景颜色值 -->
        <item android:bottom="3dp"> <!--设置只有底部有边框-->
            <shape>
                <solid android:color="#343949" />
            </shape>
        </item>
    </layer-list></span>


  • 6、listivew中item布局设置margin属性无效解决办法

  • 在item最外层布局多添加一层父布局,在子布局中设置就可以了:

  • <span style="font-size:14px;"><?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
    <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="100dp">
    
        <RelativeLayout
            android:layout_width="match_parent"
            android:layout_height="100dp"
            android:layout_marginLeft="@dimen/margin_20dp"                //在此处设置margin属性就有效果了,放在最外层是无效的
            android:layout_marginRight="@dimen/margin_20dp"
            android:background="@color/write_color">
    
            <ImageView
                android:id="@+id/head_zixun_item"
                android:layout_width="100dp"
                android:layout_height="80dp"
                android:layout_alignParentRight="true"
                android:layout_margin="@dimen/margin_10dp"
                android:scaleType="centerCrop" />
    
            <TextView
                android:id="@+id/index_name"
                android:layout_width="match_parent"
                android:layout_height="wrap_content"
                android:layout_gravity="center"
                android:layout_margin="@dimen/margin_10dp"
                android:layout_toLeftOf="@id/head_zixun_item"
                android:text="上证指数"
                android:textSize="@dimen/activity_vertical_margin" />
    
            <TextView
                android:id="@+id/index_num"
    
                android:layout_width="wrap_content"
                android:layout_height="wrap_content"
                android:layout_alignParentBottom="true"
                android:layout_gravity="center"
                android:layout_marginBottom="@dimen/margin_15dp"
                android:layout_marginLeft="@dimen/margin_10dp"
                android:text="12:24" />
    
            <TextView
                android:id="@+id/index_persent"
                android:layout_width="wrap_content"
                android:layout_height="wrap_content"
                android:layout_alignParentBottom="true"
                android:layout_gravity="center"
                android:layout_margin="@dimen/margin_10dp"
                android:layout_toLeftOf="@id/head_zixun_item"
                android:drawablePadding="@dimen/margin_8dp"
                android:drawableRight="@mipmap/pinglun"
                android:text="13245" />
        </RelativeLayout>
    </RelativeLayout></span>
    7、java editText 设置密码显示与否
  • mPassword.setInputType(InputType.TYPE_TEXT_VARIATION_PASSWORD);     //显示密码
    <pre name="code" class="java">mPassword.setInputType(InputType.TYPE_CLASS_TEXT | InputType.TYPE_TEXT_VARIATION_PASSWORD);     //显示小圆点

    8、scroolView与listview连用抢占焦点(每次进入的时候都是默认焦点在listview默认选项中)
  • (1)在Scroolview布局中最外层中添加一行代码即可
  • <pre name="code" class="html"><ScrollView xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="match_parent"
    
        >
    
        <!--android:descendantFocusability="blocksDescendants"  Scrollview与listview一进入就抢占焦点解决-->
        <RelativeLayout
            android:layout_width="match_parent"
            android:layout_height="match_parent"
            android:descendantFocusability="blocksDescendants">


    
    
  • <pre name="code" class="html"><ListView
                android:id="@+id/class_listview"
                android:layout_width="match_parent"
                android:layout_height="match_parent"
                android:layout_below="@id/my_class_txt" />

    
      (2)在listview的item中设置两个属性(但是listview也变为了不可点击,效果不好)
  •  android:focusable="true"
            android:focusableInTouchMode="true"
    

    9、

    代码里中文显示正常,真机运行后中文显示乱码,解决办法:

    build.gradle中添加一句

    android {
        compileOptions.encoding = "GBK"
    }

    10、使用edittext软件盘往上顶的问题
  • (1)在    manifest中  添加(打开页面是自动弹出软键盘)
    android:windowSoftInputMode="adjustResize"
     (2)在    manifest中  添加(打开页面是不弹出软键盘)
  • android:windowSoftInputMode="adjustUnspecified|stateHidden"
  • xml文件中 想让哪部分往上顶就在外部添加一个scrollView,例如我只让edittext往上顶,示例代码如下:

  • <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
    <RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
        android:layout_width="match_parent"
        android:layout_height="match_parent"
        >
        <RelativeLayout
            android:id="@+id/title_layout"
            android:layout_width="match_parent"
            android:background="@android:color/holo_orange_dark"
            android:layout_height="wrap_content">
            <TextView
                android:layout_width="wrap_content"
                android:layout_height="wrap_content"
                android:layout_centerHorizontal="true"
                android:padding="10dp"
                android:text="标题栏"/>
        </RelativeLayout>
        
                <ScrollView
                    android:id="@+id/scroll_layout"
                    android:layout_width="match_parent"
                    android:layout_alignParentBottom="true"
                    android:layout_height="wrap_content">
                <EditText
                        android:id="@+id/edit_txt"
                        android:layout_width="match_parent"
                        android:layout_height="wrap_content" />
                </ScrollView>
                <ListView
                    android:id="@+id/list_test"
                    android:layout_below="@+id/title_layout"
                    android:layout_above="@+id/scroll_layout"
                    android:layout_width="match_parent"
                    android:layout_height="wrap_content"/>
    </RelativeLayout>
    

    11、自定义view中绘制矩形,继承View(我继承过Textview和EditText都绘制不出来)
  • /**
             * 以左上角为坐标原点(左边为y起始边(点),上边为x轴起始边(点)),
             * left  距离左边的y轴线   (矩形的左边)
             * top,  距离顶部的x轴线  (矩形的上边)
             * right   距离左边的y轴线 (矩形的右边)
             * bottom   距离顶部的x轴线(矩形的下边)
             *
             * 以此画矩形
             */
            RectF rectF = new RectF();
            rectF.left = 100;
            rectF.top = 100;
            rectF.right = 470;    //
            rectF.bottom = 200;
            canvas.drawRoundRect(rectF,0,0,mPaint);
    12、Android 跳转界面出现闪一下的问题(我这儿出现这个问题的原因是:在子线程中调用了startActivity(),并且finish造成闪一下的原因)
  • 解决办法:
  • 跳转界面时放在主线程中跳转。



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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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布局和视图: XML 布局文件,常用布局(LinearLayout, RelativeLayout, ConstraintLayout),自定义视图。Jetpack: 了解和使用 Jetpack 组件,如 ViewModel, LiveData, Navigation, Paging 等。MVC/MVP/MVVM: 了解常见的架构模式,特别是 MVVM 在 Android 中的应用。项目介绍: 能够清晰描述自己参与的项目,包括项目架构、技术选型、遇到的挑战和解决方案。

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