Android中的杂七杂八

  1. 生命周期方法onPause如果在500ms内还未执行完,ActivityManagerService就会强制关闭这个Activity。
  2. 两个Activity相互切换,A->B->A,A的生命周期应该是onPause->onStop->onStart->onResume,但是如果切换速度快,那么A Activity可能来不及执行onStop与onStart,即A的生命周期会是onPause->onResume。
  3. ListView与数据库绑定数据有两种方式:一种是先取出数据保存在List中,然后使用Adapter对ListView进行数据解析;另一种是直接使用Cursor,Adapter对Cursor机型数据解析。
  4. getScrollY/getScrollX返回值为当前屏幕左上角的view到当前父布局左上角之间的距离;getHeight/getWidth返回值为view在屏幕上显示的高度或者宽度;getMeasuredHeight/getMeasuredWidth == getScrollY/getScrollX + getHeight/getWidth 条件成立,则说明view已经滑动到最底部; getScrollY == 0 滑动到最顶部
  5. WebView混合开发过程中遇到不同版本再html页面打开系统图片选择页面都需要重写WebChromeClient的方法,但是不同版本Android系统WebChromeClient需要重写的方法不同:

android版本<3.0:public void openFileChooser(ValueCallback<Uri> uploadMsg) {}

5.0>android版本>3.0:public void openFileChooser(ValueCallback<Uri> uploadMsg, String acceptType) {}

android版本>5.0:public boolean onShowFileChooser(WebView webView, ValueCallback<Uri[]> filePathCallback, WebChromeClient.FileChooserParams fileChooserParams) {}

6. Android操作数据库查询:

 Cursor c = db.rawQuery("select * from user where username=? and password = ?",new Stirng[]{"用户名","密码"});

db.query("表名", new String[]{"字段1,字段2"}, "条件1=? and 条件2=?", new String[]{"条件1的值,条件2的值"},null,null,null)

7.Android Studio获取应用SHA1

应用包名为:applicationId

keytool -v -list -keystore keystore_path

8.android项目集成高德地图遇到的问题。

在使用高德地图周边搜索api时,总是查回空数据。问题原因是再创建PoiSearch.Query对象时没有将cityCode传入到对象中。

9.android得string.xml中增加空格换行

空格--> &#160;

换行--> /n

缩进--> /t

具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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