Android NFC应用开发指南:实战与模式详解

5星 · 超过95%的资源 需积分: 10 170 下载量 62 浏览量 更新于2024-07-25 2 收藏 4.12MB PDF 举报
《Wrox.Professional.NFC.Application.Development.for.Android.2013》是一本专为Android开发者设计的实用指南,由NFC研究专家撰写,深入浅出地讲解了如何开发和部署近场通信(NFC)应用程序。该书于2013年4月22日出版,适用于那些希望利用NFC技术进行移动设备间无接触通信的程序员和开发者。 书中涵盖了NFC技术的基础知识,包括其工作原理、Android操作系统概述以及必要的软件开发工具SDK。作者首先介绍了NFC的基本概念,如它的主要功能和应用实例,比如通过Google Wallet进行手机支付。接着,书籍详细指导读者如何在Android平台上进行不同模式的NFC应用开发,包括读写模式、对等模式和卡片模拟模式。 对于每种模式,书籍都提供了详尽的教程,例如如何进行Secure Element (SE)编程,这是NFC应用中的关键环节,确保数据的安全性和私密性。此外,书中还包含了丰富的案例研究,通过实际操作和系统设计分析方法,如活动图、类图和统一建模语言(UML)等,帮助读者理解和掌握各种模式的应用场景。 作者们的专业知识和实践经验使得本书成为了一本极具价值的参考资源,不仅提供功能性代码示例,还配有一个包含额外内容的配套网站,方便读者获取更多学习资料和实战支持。《Professional NFC Application Development for Android》是开发者们探索和利用这一新兴且激动人心的技术的理想之选,无论你是初学者还是经验丰富的开发者,都能从中获得清晰、实用的指导,助你在NFC应用开发领域取得成功。
2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。