Android开发笔记:系统配置与程序开发实战

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"这是一份关于Android开发的详细笔记,涵盖了从2010年开始的Android系统配置、环境搭建、源码编译、调试方法、应用安装卸载、系统升级、APP2SD功能等内容,深入讲解了Android的基本概念,如组件、界面开发、事件响应等,并探讨了程序开发中的各种工具和技术,包括控件使用、数据库操作、电源管理、AppWidget开发等。笔记还涉及到了Java对C库的调用,包括JNI和NDK的使用。" 这份笔记首先介绍了Android系统的配置,包括如何建立SDK开发环境,以及如何编译不同版本的Android源码,如针对G1手机的Android 2.1和2.2版本,以及针对N1设备的Android 2.3 GingerBread版本。在系统结构部分,讲解了Android系统的构成,帮助开发者理解其工作原理。 接着,笔记详细阐述了Android的基本概念,如Android的四大组件(活动、服务、广播接收者、内容提供者)及其通信方式,Intent的使用方法,以及界面开发的相关细节。界面开发部分涵盖了界面元素、布局设计、事件处理、应用代码结构、多语言支持和常见问题的解决方案。 在程序开发部分,笔记列举了一系列开发工具和常用技术。从C++到Java的转换、控件的创建与使用、定时器和消息处理、数据库操作、电源管理、AppWidget开发、运行二进制程序或脚本、MD5校验、数据打包到APK、自定义窗口标题栏布局、动态调整控件大小、缩放drawable图像以及解析apk包内容等,这些内容为开发者提供了丰富的实践指导。 最后,笔记讨论了Java如何调用C库,包括在Android中使用JNI(Java Native Interface)进行本地方法调用,以及如何安装和使用NDK(Native Development Kit)来集成原生库到Android应用中。 这份笔记对于想要深入了解Android开发的初学者和经验丰富的开发者来说,都是一份宝贵的参考资料,涵盖了从基础到进阶的各种技术点,有助于读者全面掌握Android应用的开发技能。

class Decoder(nn.Module): def __init__(self): super(Decoder, self).__init__() self.tgt_emb = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model) self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model) self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer() for _ in range(n_layers)]) def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs): ''' dec_inputs: [batch_size, tgt_len] enc_intpus: [batch_size, src_len] enc_outputs: [batsh_size, src_len, d_model] ''' dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs) # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_outputs = self.pos_emb(dec_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1).cuda() # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_subsequence_mask = get_attn_subsequence_mask(dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequence_mask), 0).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs) # [batc_size, tgt_len, src_len] dec_self_attns, dec_enc_attns = [], [] for layer in self.layers: # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model], dec_self_attn: [batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len], dec_enc_attn: [batch_size, h_heads, tgt_len, src_len] dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn = layer(dec_outputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask) dec_self_attns.append(dec_self_attn) dec_enc_attns.append(dec_enc_attn) return dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns

2023-07-16 上传