安卓开发简易记事本DemoActivity入门教程

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0 下载量 66 浏览量 更新于2024-12-08 收藏 63KB ZIP 举报
资源摘要信息: "该资源是一个安卓开发的学习工具包,主要用于演示如何创建一个简单的安卓手机记事本应用。该文件适合初学者入门学习使用。" 知识点详细说明: 1. Android开发基础: - Android是一种基于Linux的开源操作系统,主要应用于移动设备。它由Google主导开发,并且拥有庞大的开发者社区支持。 - Android应用通常使用Java或Kotlin语言编写,同时也可以使用C/C++通过Android NDK进行性能敏感部分的开发。 - Android应用的开发需要依赖Android SDK(软件开发工具包),它包含了一系列的开发工具,如编译器、调试器和用于构建应用的库。 - Android Studio是官方推荐的集成开发环境(IDE),它集成了Android SDK并提供了代码编辑、调试、性能分析等众多功能。 2. Java语言在Android开发中的应用: - Java是Android应用开发中最常用的语言之一,其强大的跨平台能力和丰富的类库使得Android应用开发更为便捷。 - Java在Android中的主要特点包括垃圾回收机制、面向对象编程以及事件处理机制等。 - 在Android应用中,Java主要用作业务逻辑的处理,例如数据的计算、界面的更新以及用户交互的响应等。 3. Android应用的结构: - Android应用通常由多个组件构成,包括Activity(活动)、Service(服务)、BroadcastReceiver(广播接收器)和ContentProvider(内容提供者)。 - Activity是Android应用中最主要的组件,它代表了应用的单个屏幕,是用户与应用交互的界面单元。 - Service用于在后台执行长时间运行的操作,而不提供用户界面。 - BroadcastReceiver用于接收和响应来自系统或应用发出的广播。 - ContentProvider管理应用的数据访问,可以实现数据共享。 4. Android记事本应用实现原理: - 记事本应用的基本功能通常包括文本输入、编辑、保存和读取。 - 在Android中,可以使用EditText控件来实现文本的输入和编辑功能。 - 文本的保存可以通过SharedPreferences进行简单的本地存储,或者使用数据库(如SQLite)进行更复杂的存储操作。 - 文本的读取则是从存储介质中检索之前保存的文本内容。 5. Android开发的最佳实践: - 为应用设置合适的最低支持SDK版本以确保应用在多数设备上兼容。 - 使用MVC(模型-视图-控制器)或MVP(模型-视图-呈现器)等设计模式组织代码,提高代码的可维护性。 - 应用权限管理,合理申请并使用权限,避免过度请求敏感权限。 - 对于存储用户数据,遵循最小权限原则,并对敏感数据进行加密处理。 - 测试是开发过程中不可或缺的一部分,应充分利用Android Studio提供的测试工具进行单元测试、界面测试和性能测试。 6. 学习资源和进一步提高: - 学习官方文档(https://developer.android.com/)是提高Android开发技能的一个好方法。 - 参加在线课程、阅读专业书籍、关注技术博客和参与开源项目都是学习Android开发的途径。 - 通过实际项目开发来巩固所学知识,并不断优化和改进应用。 - 加入开发者社区和论坛,与其他开发者交流心得和经验,获取帮助和反馈。 该资源的压缩包中包含的"DemoActivity"是一个具体的安卓项目文件,它可能是该记事本应用的主Activity实现,通过这个项目文件的学习,初学者可以对如何在Android平台上使用Java编程语言进行基本的界面设计、功能实现和数据处理有一个直观的认识。同时,通过理解项目结构和代码逻辑,可以为开发更复杂的Android应用打下坚实的基础。

代码解释并给每行代码添加注释:class CosineAnnealingWarmbootingLR: 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 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 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