The Busy Coder's Guide to Android Development (Sample Edition)

Android
sampler
需积分: 9 5 下载量 42 浏览量 更新于2024-08-01 收藏 3.19MB PDF 举报
"Android.2_1.sampler.pdf" 《Android开发高手指南》是Mark L. Murphy（也称为 CommonsWare）撰写的一本关于Android应用程序开发的专业书籍。这本书的样本版提供了对完整版的一个预览，而完整版可以在http://commonsware.com/Android/找到。该书覆盖了Android开发的关键知识点，旨在帮助开发者深入了解Android平台。 本书的样本版虽然不包含全部内容，但仍能展示作者对Android开发的深入理解和实践经验。书中可能涵盖了以下几个主要的Android开发主题： 1. **环境搭建**：如何设置开发环境，包括安装Android Studio、配置SDK、AVD管理器以及构建工具的使用。 2. **基本概念**：介绍Android应用的基本结构，如Activity、Intent、Broadcast Receiver、Service和Content Provider等组件的工作原理。 3. **UI设计**：讲解如何使用XML布局文件创建用户界面，包括控件的使用、布局管理器以及自定义视图。 4. **数据存储**：讨论Android中的数据持久化方法，如SQLite数据库、SharedPreferences、文件系统存储以及网络存储。 5. **多线程与异步处理**：介绍如何在Android中进行后台操作，如使用AsyncTask、Handler、IntentService以及线程池。 6. **网络通信**：讲解HTTP通信、WebSocket、JSON解析以及使用Volley、Retrofit等网络库进行数据交换。 7. **权限管理**：阐述Android的权限模型，如何在Manifest文件中声明权限以及运行时权限的处理。 8. **通知与消息推送**：介绍如何使用Notification API创建通知，以及实现远程推送消息。 9. **性能优化**：提供有关内存管理、UI流畅性、APK大小优化等方面的策略。 10. **测试与调试**：涵盖单元测试、UI测试、 Espresso测试框架的使用，以及如何利用Android Studio的调试工具。 11. **版本兼容**：讲解如何处理API级别的差异，使用Support Library或AndroidX库来实现向后兼容。 12. **最新特性**：可能涉及当时Android 2.1版本的新特性和最佳实践。 此书对于初学者和经验丰富的开发者都是宝贵的资源，它不仅解释了Android开发的基础知识，还提供了实用的技巧和最佳实践，帮助读者提高开发效率和应用质量。尽管样本版没有包含所有章节，但它足以激发读者对完整版的兴趣，以获取更全面的Android开发知识。

No.3_OpenCLSampler

2017-03-22 上传
2. **创建采样器对象**：调用`clCreateSampler`函数创建采样器，指定采样模式（如最近邻或双线性插值）、坐标过滤方式以及边界处理策略。例如，如果你希望在旋转时进行平滑处理，可以选择双线性插值。 3. **定义...

Jmeter-Java-Sampler.rar_jmeter_jmeter java_压力测试

2022-09-22 上传
要创建一个Java Sampler，你需要首先创建一个Java类，这个类需要继承`org.apache.jmeter.protocol.java.sampler.JavaSamplerClient`抽象类，并实现其必要的方法，如`runTest()`和`setupTest()`等。 2. 编写测试...

train_batch_sampler = make_batch_data_sampler(train_sampler, args.batch_size, args.max_iters)val_sampler = make_data_sampler(val_dataset, False, args.distributed) val_batch_sampler = make_batch_data_sampler(val_sampler, args.batch_size)

2023-07-20 上传
这段代码用于创建训练数据的批次采样器(train_batch_sampler)和验证数据的批次采样器(val_batch_sampler)。 首先，调用了一个名为`make_batch_data_sampler`的函数来创建训练数据的批次采样器(train_batch_sampler)...

解释代码：class BatchSampler(object): def __init__(self, sampler_size, batch_size=16, shuffle=True, drop_last=False): if batch_size <= 0: raise ValueError( "Illegal batch_size(= {}) detected".format(batch_size)) self.batch_size = batch_size self.drop_last = drop_last self.sampler_index = list(range(sampler_size)) self.sampler_size = sampler_size if shuffle: random.shuffle(self.sampler_index) def __len__(self): return self.sampler_size def __iter__(self): base = 0 step = self.batch_size while True: if base + step > self.sampler_size: break yield (self.sampler_index[base:base + step] if step != 1 else self.sampler_index[base]) base += step if not self.drop_last and base < self.sampler_size: yield self.sampler_index[base:]

2023-03-27 上传
在__init__函数中，它将sampler_index初始化为一个包含0到sampler_size-1的整数列表，并进行随机打乱（如果shuffle为True）。 在__len__函数中，它返回sampler_size，表示整个数据集中的样本数量。 在__iter__函数...

def get_train_loader(engine, dataset, s3client=None): data_setting = {'img_root': config.img_root_folder, 'gt_root': config.gt_root_folder, 'hha_root':config.hha_root_folder, 'mapping_root': config.mapping_root_folder, 'train_source': config.train_source, 'eval_source': config.eval_source} train_preprocess = TrainPre(config.image_mean, config.image_std) train_dataset = dataset(data_setting, "train", train_preprocess, config.batch_size * config.niters_per_epoch, s3client=s3client) train_sampler = None is_shuffle = True batch_size = config.batch_size if engine.distributed: train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler( train_dataset) batch_size = config.batch_size // engine.world_size is_shuffle = False train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=config.num_workers, drop_last=True, shuffle=is_shuffle, pin_memory=True, sampler=train_sampler) return train_loader, train_sampler这段代码是什么意思

2023-04-21 上传
这段代码是一个函数，作用是返回一个用于训练的数据加载器和采样器。函数接收三个参数：engine表示训练引擎，dataset表示加载数据的数据集，s3client是一个用于访问AWS S3的客户端对象。 函数内部会根据不同的参数...

0. Metadata/Provenance study.set_user_attr('pykeen_version', get_version()) study.set_user_attr('pykeen_git_hash', get_git_hash()) # 1. Dataset # FIXME difference between dataset class and string # FIXME how to handle if dataset or factories were set? Should have been # part of https://github.com/mali-git/POEM_develop/pull/483 study.set_user_attr('dataset', dataset) # 2. Model model: Type[Model] = get_model_cls(model) study.set_user_attr('model', normalize_string(model.__name__)) logger.info(f'Using model: {model}') # 3. Loss loss: Type[Loss] = model.loss_default if loss is None else get_loss_cls(loss) study.set_user_attr('loss', normalize_string(loss.__name__, suffix=_LOSS_SUFFIX)) logger.info(f'Using loss: {loss}') # 4. Regularizer regularizer: Type[Regularizer] = ( model.regularizer_default if regularizer is None else get_regularizer_cls(regularizer) ) study.set_user_attr('regularizer', regularizer.get_normalized_name()) logger.info(f'Using regularizer: {regularizer}') # 5. Optimizer optimizer: Type[Optimizer] = get_optimizer_cls(optimizer) study.set_user_attr('optimizer', normalize_string(optimizer.__name__)) logger.info(f'Using optimizer: {optimizer}') # 6. Training Loop training_loop: Type[TrainingLoop] = get_training_loop_cls(training_loop) study.set_user_attr('training_loop', training_loop.get_normalized_name()) logger.info(f'Using training loop: {training_loop}') if training_loop is SLCWATrainingLoop: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = get_negative_sampler_cls(negative_sampler) study.set_user_attr('negative_sampler', negative_sampler.get_normalized_name()) logger.info(f'Using negative sampler: {negative_sampler}') else: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = None # 7. Training stopper: Type[Stopper] = get_stopper_cls(stopper) if stopper is EarlyStopper and training_kwargs_ranges and 'epochs' in training_kwargs_ranges: raise ValueError('can not use early stopping while optimizing epochs') # 8. Evaluation evaluator: Type[Evaluator] = get_evaluator_cls(evaluator) study.set_user_attr('evaluator', evaluator.get_normalized_name()) logger.info(f'Using evaluator: {evaluator}') if metric is None: metric = 'adjusted_mean_rank' study.set_user_attr('metric', metric) logger.info(f'Attempting to {direction} {metric}')解释

2023-06-08 上传
1. 数据集 2. 模型 3. 损失函数 4. 正则化器 5. 优化器 6. 训练循环 7. 训练 8. 评估器和度量指标 在设置每个内容时，代码都会使用一些辅助函数来获取相应的类，并将其规范化为可读的字符串。这些信息将被保存在...

self.train_loader = data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_sampler=train_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True) self.val_loader = data.DataLoader(dataset=val_dataset, batch_sampler=val_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True)

2023-07-14 上传
训练数据加载器使用了一个训练数据集(train_dataset)和一个批量采样器(train_batch_sampler)，并设置了一些参数，如num_workers和pin_memory。同样，验证数据加载器使用了一个验证数据集(val_dataset)和一个批量采样...

GridSample.rar_VC2017表格类_beginners_grid sampler_vc表格_表格控件

2022-07-15 上传
VC非常好的表格控件。初学Beginners must see者必看，很经典的。

self.train_loader = torch.utils.data.DataLoader(self.train_dataset, batch_size=conf["batch_size"], sampler=torch.utils.data.sampler.SubsetRandomSampler( train_indices))这段话什么意思

2023-06-09 上传
- `sampler=torch.utils.data.sampler.SubsetRandomSampler(train_indices)`：采样器，用于从训练数据集中选取一部分数据进行训练。这里使用了 `SubsetRandomSampler` 采样器，它从给定的训练数据集中随机选取一些...

class sampler (Sampler): def u (self, train size, batch_ size): num_ data = train_ size self .num_ per batch = int(num_ data 1 batch_ size) self .batch size = batch_ size self .range = torch.arange(0, batch_ size) .view(1, batch_ size).long() self.leftover flag = False if num_ data % batch_ size: self.leftover = torch.arange(self .num_ per batch * batch_ size, num_ data) . long( )self.leftover flag = True def_ iter_a (self): rand_ num = torch.randperm(self .num_ per_ batch) .view(-1, 1) * self .batch size self .rand_ num = rand_ num. expand(self .num_ per_ batch, self .batch_size) + self .range self .rand num_view = self .rand_ num. view(-1) if self.leftover_ flag: self .rand_ num_ view = torch.cat((self.rand_ num_ view, self.leftover), 0 return iter(self .rand_ num_ view) def Len_ (self): return num_ data 分析上述代码中的错误

2023-07-11 上传
2. 在 `u()` 函数中，`int(num_ data 1 batch_ size)` 的语法是错误的，应该改为 `int(num_data / batch_size)`。 3. 在 `u()` 函数中，`self.leftover flag` 的语法也是错误的，应该改为 `self.leftover_flag`。 ...
wsmfly
  • 粉丝: 0
  • 资源: 3
上传资源 快速赚钱

最新资源