Android 开源库获取途径整理

本文介绍了获取Android开源库的各种途径,包括GitHub上的项目、专业网站、Twitter账号、App应用等,并提供了关注最新开源项目的建议。

Android 开源库获取途径整理

介绍目前收藏 Android 开源库比较多的 GitHub 项目、网站、Twitter、App 及如何获取最新的 Android 开源库。

1. GitHub

Android 开源项目汇总
Android 优秀开源项目实现原理解析
把这两个放在前面,是因为这两个项目我和一群小伙伴在精心维护,同时任何人都可以提交 PR 参与进来。其他网站或 App 都可以以此为数据源

AndroidElementals
西班牙一工程师整理的,目前项目数量和介绍上与 Android 开源项目汇总 还有一定差距  

awesome-android-libraries
awesome-android-ui
Aswsome Android 开源系列 最后别忘记了 Google,只要你要,它肯定有。  

2. 网站

Android Arsenal 囊括库最多的网站了,支持查找和分类选择

Android Libraries and Resources
最大的特点是按照“标签”区分,支持标题、标签、作者、关键字搜索 上面两个网站的源码也托管在了 GitHub 上

http://www.appance.com
这是个包含 Android、iOS、WinPhone 的开源库整理  

3. Twitter 微博

Android Arsenal@Twitter android-arsenal 的 twitter

codeKK@微博 每天发布 Android 和 iOS 开源项目介绍  

4. App

Libraries for developers
DevAppsDirect
23code
以上三个都是开源库汇总的 App,Libraries for developers 和 DevAppsDirect 为开发必备。  

5. 其他

Android Projects@Goole Code
托管在 Google Code 的项目,目前大多数在 GitHub 上都有副本

LIBRARIES & CODE@Android Weekly
每周的 Android 技术信息分享,看其中的 LIBRARIES & CODE 模块

Android Arsenal Rss  

6. 如何获取最新的开源库 Follow

Android-Dev-Com
Android-Dev-Cn
这些开发者的 Github 帐号,每天从自己的 News Feed 中看他们的动态  

以上所有不能访问内容,可使用:VPN——云梯,高性价比 全平台支持
对你有帮助的话,去知乎点个赞让更多人了解:优秀的 Android 开源项目、特效推荐

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值