Android联系人管理工具beta9版本发布

需积分: 5 0 下载量 135 浏览量 更新于2024-10-03 收藏 2.42MB ZIP 举报
资源摘要信息:"6.AndroidContact_beta9.zip文件是一个包含安卓联系人应用的测试版本包，具体为beta 9版本。此类文件通常是用于软件开发过程中的版本迭代，以供开发团队或测试人员进行内部测试。文件本身属于压缩包形式，可能包含了应用程序的安装文件、相关资源文件、脚本或其他开发过程中的文档材料。由于没有提供具体的描述和标签信息，我们无法确定该压缩包中具体包含哪些详细文件，但我们可以推断出以下一些可能包含的知识点和概念： 1. **软件开发周期**：Android应用的开发流程一般包括需求分析、设计、编码、测试、部署和维护等阶段。其中，beta版本通常位于测试阶段，是软件即将发布之前的测试版本。 2. **Android应用结构**：Android应用由各种组件构成，包括Activity（活动）、Service（服务）、BroadcastReceiver（广播接收器）和ContentProvider（内容提供者）。beta版本的AndroidContact应用可能包含这些组件的不同实现。 3. **版本控制**：在开发过程中，版本控制至关重要。每个新版本的迭代都会更新版本号，以区分功能更新和修复。文件名中的'beta 9'表明这是第9个测试版本，意味着在正式版本发布之前，还会有更多版本的迭代和测试。 4. **测试过程**：软件测试分为多种类型，包括单元测试、集成测试、系统测试和验收测试等。beta版本的测试主要是为了确保应用的质量，发现并修复潜在的缺陷或问题。 5. **应用打包与分发**：Android应用被打包成APK文件，然后可以分发给测试者或通过应用市场进行发布。beta9版本可能是一个未公开的APK文件，仅限于内部测试或小范围分发。 6. **压缩文件格式**：.zip文件是一种常见的压缩文件格式，能够将多个文件和文件夹压缩为一个文件，以便于存储和传输。该文件的命名方式暗示了它可能包含了测试过程中所需的所有相关文件。 7. **应用权限和安全性**：由于联系人数据属于个人隐私数据，所以AndroidContact应用需要确保符合Google Play的安全准则和隐私政策。在beta版本中，开发者需要确保应用能够正确处理权限请求，并且保护用户数据安全。 8. **用户界面设计**：对于联系人应用而言，良好的用户体验和直观的用户界面是成功的关键。在测试版本中，可能会包含新的用户界面设计或优化，以提升用户交互体验。 9. **性能优化**：性能优化是软件开发中的一个持续任务，特别是在移动应用开发中。开发者需要针对不同硬件配置的设备测试应用性能，并不断优化以减少内存消耗和电池使用。 10. **更新和维护策略**：即便是在beta测试阶段，开发者也需要考虑未来的更新计划和维护策略，包括如何向最终用户提供安全更新和补丁。 综上所述，从文件名'6.AndroidContact_beta9.zip'中我们可以推测出，它涉及到的是一个安卓联系人应用的测试版本，其中可能包含多方面的开发和测试工作内容。开发者在该测试阶段的主要目标是通过持续迭代来改进应用的性能、功能、安全性和用户体验。"

AndroidContact_beta9.zip

2023-08-17 上传
《Android联系人应用开发解析——基于AndroidContact_beta9.zip》 在移动设备中，联系人管理是用户日常操作的重要组成部分。Android系统提供了丰富的API和工具，使得开发者能够创建功能强大的联系人应用。本文将...

AndroidContact-beta9.zip

2024-04-24 上传
"AndroidContact-beta9.zip"是一个关于Android应用开发的项目，专注于联系人管理这一核心功能。在这个版本中，开发者可能已经对联系人API进行了优化和改进，以提供更流畅、高效且用户友好的体验。接下来，我们将深入...

Android通讯录开发.zip

2024-03-12 上传
7. **AndroidContact_beta9**：这个文件很可能是项目的一个特定版本，包含了源代码和可能的资源文件。开发者可以研究源码来了解具体实现细节，如数据的获取、UI布局的设计、事件监听器的实现等。 8. **使用说明.zip...

priority_beta = train_params.PRIORITY_BETA_START beta_increment = (train_params.PRIORITY_BETA_END - train_params.PRIORITY_BETA_START) / train_params.NUM_STEPS_TRAIN

2023-06-03 上传
这段代码是机器学习中经验回放（Experience Replay）算法中的一部分，用于计算优先级缓存的参数beta。在这里，priority_beta被初始化为train_params.PRIORITY_BETA_START的值，即起始值。然后，通过计算beta_...

betas=(config.adam_beta1, config.adam_beta2), # 如果有beta1和beta2配置，传入 AttributeError: 'Config' object has no attribute 'adam_beta1'

2024-10-03 上传
这段代码中提到的`betas=(config.adam_beta1, config.adam_beta2)`是一段设置优化算法参数的常见Python代码片段。`config.adam_beta1` 和 `config.adam_beta2` 是Adam优化器中的超参数，分别代表指数移动平均的第一...

请解释此段代码class GATrainer(): def __init__(self, input_A, input_B): self.program = fluid.default_main_program().clone() with fluid.program_guard(self.program): self.fake_B = build_generator_resnet_9blocks(input_A, name="g_A")#真A-假B self.fake_A = build_generator_resnet_9blocks(input_B, name="g_B")#真B-假A self.cyc_A = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_B, "g_B")#假B-复原A self.cyc_B = build_generator_resnet_9blocks(self.fake_A, "g_A")#假A-复原B self.infer_program = self.program.clone() diff_A = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_A, y=self.cyc_A)) diff_B = fluid.layers.abs( fluid.layers.elementwise_sub( x=input_B, y=self.cyc_B)) self.cyc_loss = ( fluid.layers.reduce_mean(diff_A) + fluid.layers.reduce_mean(diff_B)) * cycle_loss_factor #cycle loss self.fake_rec_B = build_gen_discriminator(self.fake_B, "d_B")#区分假B为真还是假 self.disc_loss_B = fluid.layers.reduce_mean( fluid.layers.square(self.fake_rec_B - 1))###优化生成器A2B，所以判别器结果越接近1越好 self.g_loss_A = fluid.layers.elementwise_add(self.cyc_loss, self.disc_loss_B) vars = [] for var in self.program.list_vars(): if fluid.io.is_parameter(var) and var.name.startswith("g_A"): vars.append(var.name) self.param = vars lr = 0.0002 optimizer = fluid.optimizer.Adam( learning_rate=fluid.layers.piecewise_decay( boundaries=[ 100 * step_per_epoch, 120 * step_per_epoch, 140 * step_per_epoch, 160 * step_per_epoch, 180 * step_per_epoch ], values=[ lr, lr * 0.8, lr * 0.6, lr * 0.4, lr * 0.2, lr * 0.1 ]), beta1=0.5, name="g_A") optimizer.minimize(self.g_loss_A, parameter_list=vars)

2023-06-07 上传
这段代码定义了一个 GATrainer 类，用于训练图像转换模型 CycleGAN 中的生成器模型 g_A。在初始化函数中，它使用 PaddlePaddle 框架的 fluid.default_main_program() 函数克隆默认的主程序，并使用 with fluid....

修改下列模块代码，使其能够对三维模型的直线特征进行提取：class FaceKernelCorrelation(nn.Module): def __init__(self, num_kernel=64, sigma=0.2): super(FaceKernelCorrelation, self).__init__() self.num_kernel = num_kernel self.sigma = sigma self.weight_alpha = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * np.pi) self.weight_beta = Parameter(torch.rand(1, num_kernel, 4) * 2 * np.pi) self.bn = nn.BatchNorm1d(num_kernel) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, normals, neighbor_index): b, _, n = normals.size() center = normals.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1).unsqueeze(4) neighbor = torch.gather(normals.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, 3), 2, neighbor_index.unsqueeze(1).expand(-1, 3, -1, -1)) neighbor = neighbor.unsqueeze(2).expand(-1, -1, self.num_kernel, -1, -1) fea = torch.cat([center, neighbor], 4) fea = fea.unsqueeze(5).expand(-1, -1, -1, -1, -1, 4) weight = torch.cat([torch.sin(self.weight_alpha) * torch.cos(self.weight_beta), torch.sin(self.weight_alpha) * torch.sin(self.weight_beta), torch.cos(self.weight_alpha)], 0) weight = weight.unsqueeze(0).expand(b, -1, -1, -1) weight = weight.unsqueeze(3).expand(-1, -1, -1, n, -1) weight = weight.unsqueeze(4).expand(-1, -1, -1, -1, 4, -1) dist = torch.sum((fea - weight)**2, 1) fea = torch.sum(torch.sum(np.e**(dist / (-2 * self.sigma**2)), 4), 3) / 16 return self.relu(self.bn(fea))

2023-05-25 上传
1. 修改了 weight_alpha 和 weight_beta 的形状，将其从 4 改为 6，以便存储直线特征； 2. 在 forward 函数中，首先计算出所有点的邻居点，然后根据邻居点和中心点计算出直线特征（即方向向量和长度），并将其拼接在...

else: self.total_N = 1000 self.beta_0 = continuous_beta_0 self.beta_1 = continuous_beta_1 self.cosine_s = 0.008 self.cosine_beta_max = 999. self.cosine_t_max = math.atan(self.cosine_beta_max * (1. + self.cosine_s) / math.pi) * 2. * (1. + self.cosine_s) / math.pi - self.cosine_s self.cosine_log_alpha_0 = math.log(math.cos(self.cosine_s / (1. + self.cosine_s) * math.pi / 2.)) self.schedule = schedule if schedule == 'cosine': # For the cosine schedule, T = 1 will have numerical issues. So we manually set the ending time T. # Note that T = 0.9946 may be not the optimal setting. However, we find it works well. self.T = 0.9946 else: self.T = 1.解析

2023-06-13 上传
其中包括总迭代次数、beta_0、beta_1、cosine_s、cosine_beta_max、cosine_t_max、cosine_log_alpha_0、schedule和T等属性。如果schedule属性的值是'cosine'，则设定T属性为0.9946，否则设为1。这段代码的目的是为了...

if beta is None: beta = args.preference_beta A = weight.cpu().clone() if weight.dim() == 4: #Convolution layer A = A.view(A.size(0), -1) else: raise('The weight dim must be 4!!!') affinity_matrix = -euclidean_distances(A, squared=True) preference = np.median(affinity_matrix, axis=0) * beta cluster = AffinityPropagation(preference=preference) cluster.fit(A) return cluster.labels_, cluster.cluster_centers_, cluster.cluster_centers_indices_ 帮我给这段代码打上注释

2023-06-01 上传
if beta is None: # 如果 beta 没有被指定，则使用 args 中的 preference_beta 参数 beta = args.preference_beta A = weight.cpu().clone() # 将 weight 拷贝到 CPU 上，并赋值给 A if weight.dim() == 4: # 如果...

将下列代码改为vs内可运行的代码：float smoothCot() { float err = -1; cogs.clear(); v_end = mesh.vertices_end(); // for (v_it = mesh.vertices_begin(); v_it != v_end; ++v_it) { cog[0] = cog[1] = cog[2] = valence = 0.0; for (vv_it = mesh.vv_iter(*v_it); vv_it.is_valid(); ++vv_it) { double cot_weight = 0.0; MyMesh::HalfedgeHandle heh = mesh.find_halfedge(*v_it, *vv_it); if (!mesh.is_boundary(heh)) { MyMesh::HalfedgeHandle prev_heh = mesh.prev_halfedge_handle(heh); MyMesh::HalfedgeHandle next_heh = mesh.next_halfedge_handle(heh); MyMesh::VertexHandle prev_vh = mesh.to_vertex_handle(prev_heh); MyMesh::VertexHandle next_vh = mesh.to_vertex_handle(next_heh); MyMesh::Point prev_p = mesh.point(prev_vh); MyMesh::Point curr_p = mesh.point(*v_it); MyMesh::Point next_p = mesh.point(next_vh); double cot_alpha = cot(prev_p - curr_p, next_p - curr_p); double cot_beta = cot(curr_p - prev_p, next_p - prev_p); cot_weight = cot_alpha + cot_beta; } cog += cot_weight * mesh.point(*vv_it); valence += cot_weight; } cogs.push_back(cog / valence); } for (v_it = mesh.vertices_begin(), cog_it = cogs.begin(); v_it != v_end; ++v_it, ++cog_it) { if (!mesh.is_boundary(*v_it)) { MyMesh::Point p = mesh.point(*v_it); err = max(err, (p - *cog_it).norm()); mesh.set_point(*v_it, *cog_it); } } return err; }

2023-06-11 上传
double cot_beta = cot(curr_p - prev_p, next_p - prev_p); cot_weight = cot_alpha + cot_beta; } cog += cot_weight * mesh.point(*vv_it); valence += cot_weight; } cogs.push_back(cog / valence); } ...
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