WJD Android天气预报应用实现同步更新与短信查收

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资源摘要信息:"WJD.rar_ WJD_Android天气预报" ### 知识点概览 #### 1. Android天气预报应用概述 - Android平台上的天气预报应用是指在Android操作系统上运行，专门用于获取和展示天气信息的软件。 - 这类应用通常会集成天气数据的实时获取、展示、未来天气预报、用户界面设计等多方面功能。 #### 2. 同步更新功能 - 同步更新功能指的是天气预报应用具备定时从天气数据源拉取最新天气信息的能力。 - 此功能通常依赖于后台服务或者定时任务（例如使用AlarmManager设置定时任务），以确保用户查看到的数据是最新的。 #### 3. 短信查收功能 - 短信查收功能是指天气预报应用可以通过读取用户短信中的天气相关关键词，自动为用户提供天气预报服务。 - 此功能可能需要获取短信权限，并且在Android 6.0及以上版本还需要动态申请权限。 #### 4. Android应用开发基础 - 了解Android Studio开发环境以及Android SDK的应用。 - 掌握基本的Android编程概念，如Activity, Service, Broadcast Receiver等组件。 - 熟悉Android的网络通信机制，包括如何使用HttpURLConnection或者第三方库如Retrofit进行网络请求。 #### 5. 天气数据源 - 天气预报应用需要访问天气数据源以获取实时和预测数据。 - 常见的天气数据源有OpenWeatherMap, AccuWeather, WeatherAPI等，这些服务通常提供API接口供开发者调用。 #### 6. JSON数据解析 - 天气应用获取的天气信息通常以JSON格式返回。 - 开发者需要掌握如何使用如org.json, Gson, Jackson等库解析JSON数据。 #### 7. Android权限管理 - 由于应用涉及到短信查收功能，需要在AndroidManifest.xml中声明相关的权限。 - 从Android 6.0（API级别23）开始，需要在运行时请求敏感权限，例如READ_SMS。 #### 8. 用户界面设计 - 应用的用户界面（UI）是用户与应用交互的第一窗口。 - 开发者需要了解如何使用Android的视图系统，包括布局、控件以及如何创建响应式设计。 #### 9. Android后台服务 - 同步更新功能通常依赖于后台服务，开发者需要熟悉Service组件的使用。 - 了解如何在后台执行任务，同时不阻塞主线程。 #### 10. Android通知系统 - Android通知系统可以让应用向用户显示通知，例如更新天气信息时的提醒。 - 理解NotificationManager以及构建通知的基本要素。 ### 详细知识点 #### Android天气预报应用的实现机制 开发Android天气预报应用涉及多个技术点，首先是获取天气数据。开发者可以通过注册天气API服务获取API密钥，然后使用该API密钥在应用中发起HTTP请求，获取天气数据。返回的数据通常是JSON格式，需要使用JSON解析库将这些数据解析成应用可以使用的对象。 #### 同步更新机制的实现 同步更新功能可以利用Android的AlarmManager来实现定时任务，或者使用JobScheduler（从Android 5.0开始提供）以及WorkManager（推荐在Android 5.0及以后版本使用）来安排定时任务，保证在设定的时间间隔内自动更新天气数据。 #### 短信查收功能的技术实现 短信查收功能要求应用能够监听短信事件并解析短信内容，这需要在AndroidManifest.xml中声明READ_SMS权限，并在应用运行时请求用户授权。然后通过Broadcast Receiver接收SMS_DELIVERED_ACTION类型的广播，并解析短信内容获取天气关键词，触发天气信息的查询。 #### Android应用开发的关键组件 - **Activity**：负责与用户交互，每个Activity通常都有自己的用户界面。 - **Service**：用于在后台执行长时间运行的操作，不会提供用户界面。 - **Broadcast Receiver**：用于监听系统广播事件，如短信接收事件、系统时间改变等。 - **Content Provider**：用于在不同的应用之间共享数据。 #### 天气数据源的选择与接入 开发者在接入天气API服务时，需要阅读并理解API文档，按照文档要求构造HTTP请求，处理各种HTTP状态码，以及API的使用限制，例如请求频率限制、带宽限制等。 #### JSON数据解析的最佳实践 解析JSON数据时，选择合适的数据解析库可以提高开发效率。例如，Gson库提供了方便的从JSON到Java对象的转换方法，而Jackson提供了更多定制化的解析选项。 #### Android权限管理的细节 从Android 6.0开始，敏感权限需要在运行时动态请求。这意味着开发者必须在代码中检查权限并弹出对话框请求用户授权。这不仅涉及代码上的改变，也需要在应用的用户体验上做出考虑。 #### 用户界面设计的要点 - **布局**：使用LinearLayout, RelativeLayout, FrameLayout等来构建复杂的用户界面。 - **控件**：如TextView, ImageView, Button等，用于显示信息和响应用户操作。 - **资源与主题**：使用Android提供的资源和主题系统，创建适应不同设备的用户界面。 - **动画**：为应用添加动画效果，使用户体验更加流畅。 #### 后台服务与通知系统的应用 - **Service**：使用Foreground Service或Background Service来执行不需要用户交互的操作。 - **Notification**：根据Android的Notification Channel规则，为用户提供清晰、及时的信息反馈。 综上所述，WJD_Android天气预报应用的实现涵盖了Android应用开发的多个重要方面，从基础的UI设计到复杂的后台服务和权限管理，再到与外部API的交互和数据解析，都是Android开发者在进行天气预报应用开发时需要掌握的关键技术点。

LF+WJD.gpx..bin

2024-03-22 上传
LF+WJD.gpx..bin

V20-SCH.rar_单片机开发_Asm_

2021-08-12 上传
20验钞宝WJD-885-V20电路图，希望对你有用1262502Simplex 单工通信Full-Duplex 全双工通信TransmitFile 双向文件传输大文件传输过程发现接收端和发送端得到的文件大小不一致，而且收到的文件大小也在变，几个M的mp3...

class ImageNet(datasets.ImageFolder): def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('wjd'), split='train', transform=None): super(ImageNet, self).__init__(root=os.path.join(root, 'ILSVRC2012_img_%s' %(split)), transform=None)，这段话是什么意思啊

2023-06-01 上传
在 ImageNet 类的初始化函数中，首先调用了 ImageFolder 类的初始化函数 `super(ImageNet, self).__init__(...)`，以便读取 `wjd` 数据集中的所有图片和其对应的标签。然后将读取到的图片路径和标签存储在类的 `imgs...

def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('wjd'), train=True, transform=None, download=False): super('wjd', self).__init__() self.root = root self.transform = transform self.train = train # training set or test set self.classes = ['plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']，这段代码讲了啥

2023-06-03 上传
这段代码定义了一个名为"wjd"的数据集类，继承自torchvision.datasets类。具体来说，它有以下几个参数和功能： - root：数据集的根目录，默认为MyPath.db_root_dir('wjd')，即"D:/wjd/simclr_c10/"。 - train：是否...

# 将特征向量进行降维处理 lle = LocallyLinearEmbedding(n_components=2) # 使用LLE算法进行降维 features_lle = lle.fit_transform(features) # 将特征向量进行聚类，自动确定聚类的数量 dbscan = DBSCAN(eps=5, min_samples=2).fit(features_lle) n_clusters = len(set(dbscan.labels_)) # 将每张图片分配到对应的聚类中 for i, label in enumerate(dbscan.labels_): filename = os.listdir('D:/wjd/2')[i] print('{} belongs to cluster {}'.format(filename, label))

2023-06-03 上传
这段代码看起来是一个基于特征向量的聚类算法实现，首先使用 LLE 算法将特征向量降维到 2 维，然后使用 DBSCAN 算法进行聚类，自动确定聚类的数量。最后，将每张图片分配到对应的聚类中。其中，eps 和 min_samples ...

def data_generator(): for folder in os.listdir("D:/wjd"): for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') for file_path in file_paths: img = Image.open(file_path) img = img.resize((224, 224)) img_arr = np.array(img) img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) print(img_tensor.shape) print(img_tensor.shape) # 输出张量的形状，我感觉不对，我应该删除那两行代码啊

2023-05-31 上传
for folder in os.listdir("D:/wjd"): for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') for file_path in file_paths: img = Image.open(file_path) img = img.resize(...

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from sklearn.cluster import SpectralClustering from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input # 定义加载图片函数 def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x # 加载ResNet50模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg') # 加载图片并提取特征向量 img_dir = 'D:/wjd' img_names = os.listdir(img_dir) X = [] for img_name in img_names: img_path = os.path.join(img_dir, img_name) img = load_image(img_path) features = model.predict(img)[0] X.append(features) # 将特征向量转化为矩阵 X = np.array(X) # 计算相似度矩阵 S = np.dot(X, X.T) # 归一化相似度矩阵 D = np.diag(np.sum(S, axis=1)) L = D - S L_norm = np.dot(np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(D)), L), np.sqrt(np.linalg.inv(D))) # 计算特征向量 eigvals, eigvecs = np.linalg.eig(L_norm) idx = eigvals.argsort()[::-1] eigvals = eigvals[idx] eigvecs = eigvecs[:, idx] Y = eigvecs[:, :2] # 使用谱聚类进行分类 n_clusters = 5 clustering = SpectralClustering(n_clusters=n_clusters, assign_labels="discretize", random_state=0).fit(Y) # 可视化聚类结果 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clustering.labels_, cmap='rainbow') plt.show()，存在这个错误是由于数据中存在复数，而该算法不支持处理复数数据造成的，如何解决

2023-06-02 上传
这个错误可能是由于特征向量矩阵中存在复数，而谱聚类算法不支持处理复数数据导致的。你可以尝试使用其他谱聚类算法，如基于KMeans的谱聚类算法，或者对特征向量矩阵进行实部取值操作来避免这个问题。...

""" This code is based on the Torchvision repository, which was licensed under the BSD 3-Clause. """ import os import pickle import sys import numpy as np import torch from PIL import Image from torch.utils.data import Dataset from utils.mypath import MyPath from torchvision.datasets.utils import check_integrity, download_and_extract_archive class simclr_c10(Dataset): base_folder = 'D:/wjd/simclr_c10' filename = "simclr_c10" def __init__(self, root=MyPath.db_root_dir('wjd/simclr_c10/'), train=True, transform=None, download=False): super('wjd/simclr_c10/', self).__init__() self.data = None self.root = root self.transform = transform self.train = train # training set or test set self.classes = ['Al', 'Ag', 'Au', 'Cu', 'W', 'V', 'Ta', 'Mo'] def __getitem__(self, index): """ Args: index (int): Index Returns: dict: {'image': image, 'target': index of target class, 'meta': dict} """ img, target = self.data[index], self.targets[index] img_size = (img.shape[0], img.shape[1]) img = Image.fromarray(img) class_name = self.classes[target] if self.transform is not None: img = self.transform(img) out = {'image': img, 'target': target, 'meta': {'im_size': img_size, 'index': index, 'class_name': class_name}} return out def get_image(self, index): img = self.data[index] return img def __len__(self): return len(self.data) def extra_repr(self): return "Split: {}".format("Train" if self.train is True else "Test") return outside function，这段代码正确吗

2023-06-03 上传
1. `super('wjd/simclr_c10/', self).__init__()` 这句话不正确，应该是 `super(simclr_c10, self).__init__()` 2. `self.targets` 在代码中没有定义，需要在 `__init__` 函数中将其定义并初始化 3. `return outside...

root_dir = yaml.safe_load(stream)['D:/wjd'] KeyError: 'D:/wjd'

2023-06-01 上传
这个错误提示表明在读取 YAML 配置文件时，没有找到名为 `'D:/wjd'` 的键值对。这可能是因为您的配置文件中没有正确指定数据集路径导致的。具体来说，您需要检查以下两个方面： 1. 配置文件中是否包含 `data` 部分...

import os import numpy as np from PIL import Image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.manifold import TSNE # 加载 ResNet50 模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) # 加载并预处理图片，提取特征向量 features = [] for filename in os.listdir('D:/wjd/2'): if filename.endswith('.png'): img = Image.open(os.path.join('D:/wjd/2', filename)) img = img.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np.squeeze(feature) features.append(feature) # 将特征向量进行降维处理 tsne = TSNE(n_components=2) features_tsne = tsne.fit_transform(features) # 将特征向量进行聚类，自动确定聚类的数量 dbscan = DBSCAN(eps=5, min_samples=2).fit(features_tsne) n_clusters = len(set(dbscan.labels_)) # 将每张图片分配到对应的聚类中 for i, label in enumerate(dbscan.labels_): filename = os.listdir('D:/wjd/2')[i] print('{} belongs to cluster {}'.format(filename, label))这段代码出现了AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'这个错误

2023-06-03 上传
这个错误通常发生在尝试对一个列表对象调用 `shape` 属性时。在你的代码中，错误可能是由于 `features` 列表不是 numpy 数组而引起的。`TSNE` 类的 `fit_transform` 方法需要的输入是一个 numpy 数组，因此，将 `...
JaniceLu
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