Android Weekly #203 中文版

本文精选了一系列Android开发技巧和工具,包括使用RenderScript处理图片、理解命名规范、解决库和SDK性能问题、掌握网格布局、接口隔离原则、技术审核指南、易用性测试方法、方向变化处理、RESTMock介绍、RxJava与Agera比较等内容。

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文章 & 教程

使用RenderScript 对图片进行简单快速处理 (medium.com)

想用几行代码就简单快速地编辑图片吗?想只使用你手机中GPU的运算能力而不使用复杂的OpenCL吗?好吧,RenderScript正是你想要的。

理解Android的命名规范(tir38.com)

本文探究了Task, Process, Activity, Fragment, Context等的涵义。

库和SDK的性能问题(blog.nimbledroid.com)

许多库和软件开发工具包(SDK)会导致严重的启动延迟和其他性能问题。这些延迟很难被追踪,因为开发者通常对库和SDK的执行很少一无所知。

Android的网格布局(medium.com)

Dmytro Danylyk之所以写这篇文章是因为GridLayout布局被不恰当地忽视了,但是它在某些场合却相当有用。

接口隔离原则(realm.io)

Donn Felker继续着他的系列文章,这次是论述接口隔离原则。

Android审核(karumi.github.io)

操作系统(iOS)和Android应用的技术审核已经成为Karumi团队日常工作中不可或缺的内容。本文中他们回顾了那些按技术区域划分需要核查的我们认为最重要的事情。

Android的易用性测试(robots.thoughtbot.com)

如果拥有好的工具,忽略易用性就不再是你不得不做的妥协。这里有一些方法帮助你的团队确保将易用性加入进去,成为你最终产品测试的一部分的。

Keddit—第8部分:Kotlin中的方向变化 (medium.com)

在第8部分中,作者回顾了如何正确处理设备中的方向变化,并且审视了如何处理运行时的改变以便使我们不会丢失已经请求的消息,所有这些都位于一个可用的Kotlin app中。

ITDD - Android 使用RESTMock做Instrumentation TDD (medium.com)

介绍了一种新型REST mocking库以及它的使用

高级RxJava: Google Agera与ReactiveX的比较 (akarnokd.blogspot.hu)

Dávid Karnok详细阐述了Google的新型响应实现工具Agera的执行细节。

支持Android N开发者的Android Studio 2.1预览(android-developers.blogspot.com)

Google发布了Android Studio 2.1,它支持Android N开发。

Android中使用SQLDelight(blog.alexsimo.com)

Alexandru Simonescu详细论述了如何在你的应用中使用SQLDelight库。

库 & 代码

Agera(github.com)

Google刚刚发布了Agera,一组类和接口用来帮助书写函数型、异步、响应式的Android应用。你会在wiki上发现相关介绍并能找到与RxJava进行比较的论述。

Flaggr-android (github.com)

一个库,允许你根据上下文使一些特性(连同/或者)部分代码(有效/失效)。

Retrolambda (jake wharton fork) (github.com)

Retrolambda是针对Java 7, 6以及5的Java 8的lambda表达式补丁。这是一个Jake Wharton制作的专用fork,它包含了数个优化帮助减少了每个lambda产生的方法的数量。

RxDrive (github.com)

针对Google Drive Android API的RxJava 封装。

RESTMock (github.com)

RESTMock是运行于Square的okhttp/MockWebServer顶端的一个库。它允许你指定Hamcrest匹配器以匹配HTTP请求,并可以指定返回何种响应。

新闻

Android Studio v2.1发布稳定版(www.androidpolice.com)

这次发布包括对Android N的支持,许多Java 8中的语言特性,向Jack编译器的半官方转换,一个最新的新项目向导,对新的更快速的Android模拟器的进一步改进。

视频&播客

What’s New in Android Studio 2.1 (www.youtube.com)

在Android Tool Time里和Reto Meier一起进一步学习Android Studio 2.1。

Android with Rebecca Franks (soundcloud.com)

Kenneth, Kevin和Len与Rebecca Franks一起讨论全球Android系统的手机开发,Google开发者平台和她最近获得的谷歌开发专家(Google Developer Expert)称号。

Decompress 1 (fragmentedpodcast.com)

在本次的Decompress第一期里播放了人们谈论他们喜欢使用的字体,对Xcode的厌恶,测试的烦恼以及针对Google最新发布的库Agera的热烈讨论。

理解AutoValue - Value types minus the boiler plate (caster.io)

介绍了AutoValue,简单创建不变值类型的Java库,还介绍了它如何帮助你更好更快的编写代码。

Android对话:Roberto Orgiu (www.youtube.com)

Huyen对话Roberto Orgiu,Turin-based Android开发者,Droidcon Italy crew的成员,谈论 Zeroconf和Droidcon Italy

特刊

开发者调查(vmob.me)

目的是发现你与本国其他开发者相比较境况如何,基于编程语言,使用的开发工具,或者软件类型。参与VisionMobile的15分钟的开发者工具标准调查,说说你所使用的工具有多么出色或者多么糟糕,描述你在构建什么,为什么,以及你从哪里发现的,它是怎样的。

英文原文:Android Weekly #203
中文翻译:http://www.open-open.com/lib/view/open1462154300125.html
译者:青岛海边 校对:OPEN编辑
本译文仅用于学习和交流,转载请注明文章译者、出处、和本文链接
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内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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