安卓随手记源码实现与Tab_Winter演示

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0 下载量 196 浏览量 更新于2024-10-06 收藏 7.04MB ZIP 举报
资源摘要信息:"随手记源码_Suishouji_Tabú" 随手记是一款在安卓平台上的应用,从标题信息来看,suishouji.zip_Suishouji_Tabú压缩包包含了随手记安卓端的完整源码。这个源码包不仅包含了随手记的基础功能实现,还特别附赠了tab winter的实现示例。这表明源码中不仅包含随手记应用的核心功能代码,还包含了对特定界面组件tab winter的定制化实现。 从描述中可以看出,源码包所包含的应用可以直接运行,无需额外的配置或编译过程。这说明源码包已经包含了随手记应用所需的全部资源文件、库依赖以及配置文件等。这为开发者提供了极大的便利,可以直接在现有基础上进行学习、修改和扩展功能。 附赠的tab winter实现表明,源码包中可能包含了对Android开发中一个常见的界面组件——tab(标签页)的特别处理。"winter"可能是一个特定的样式或者实现风格,这可能意味着源码中包含了一套完整的tab界面设计方案,有可能采用了某种独特的设计模式或者实现了特定的交互效果。 在标签信息中,"suishouji"和"tabú"表明源码包主要关注的是随手记应用以及特定的tab实现。标签可能是为了便于搜索和分类,让需要学习随手记源码或者对tab组件实现感兴趣的人能够快速定位到该资源。 文件名称列表提供了压缩包内具体文件的信息。从文件名***DWinterTabDemo.rar可以看出,这个文件可能是包含tab winter实现的演示项目或示例代码。Suishouji和Suishouji2可能是源码的主要目录结构或者不同版本的源码文件夹。 基于以上信息,我们可以推测出的知识点包括: 1. 安卓应用开发:了解随手记应用的开发过程,包括安卓开发环境的配置、安卓应用生命周期的理解、安卓用户界面设计等。 2. 源码分析:学习随手记源码可以帮助开发者理解如何构建一个完整的安卓应用程序,包括主界面的设计、功能模块的划分、数据存储和读取机制等。 3. Tab组件实现:通过tab winter实现的学习,可以掌握如何设计和实现一个具有吸引力的tab导航栏,包括如何处理不同tab页之间的数据共享、如何实现动态内容的加载、如何优化用户交互体验等。 4. 安卓项目结构:了解安卓项目的常见目录结构,以及如何组织项目的资源文件、代码文件、库文件等。 5. 代码重构与优化:在现有源码的基础上,尝试重构和优化现有代码,学习如何提高代码的可读性、可维护性和性能。 6. Android开发工具和库:了解和使用Android Studio、Gradle、SQLite数据库等开发工具和库,以提高开发效率和代码质量。 7. 用户体验设计:通过分析随手记应用的用户界面和交互设计,可以学习如何设计一个直观、易用的应用界面,提升用户的使用体验。 8. 软件工程实践:研究随手记的开发过程和代码组织,可以学习软件开发的最佳实践,如版本控制(如Git)、持续集成、单元测试等。 以上知识点不仅涵盖了随手记应用的具体实现,还涵盖了安卓开发的多个方面,包括设计、编码、测试和维护等,为有志于安卓应用开发的学习者和开发者提供了丰富的学习资源。

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传