Android架构设计经典指南

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0 下载量 121 浏览量 更新于2024-10-19 收藏 61KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Android程序经典架构" 知识点一:Android架构设计概述 Android平台的应用程序架构设计是其核心特征之一,它定义了应用程序如何组织和运行。Android架构采用分层模式,确保了应用的模块化和灵活性。它主要分为四个层次:应用层、应用框架层、运行时库层和硬件抽象层。 知识点二:应用层 应用层是用户直接交互的层,包含了各种内置的应用程序,如拨号器、联系人、短信应用等。开发者在此层次上可以使用Android提供的丰富API编写新的应用程序。应用层直接运行在操作系统之上,面向用户,并能够响应用户的输入和操作。 知识点三:应用框架层 应用框架层为开发者提供了构建应用所需的高层API。这一层包括了活动管理器、视图系统、通知管理器和包管理器等多个核心组件。它们为应用的构建提供了支持,同时允许应用之间进行交互。 知识点四:运行时库层 运行时库层分为两部分:核心Java库和Android运行时。核心Java库提供了标准的Java编程语言库的支持,而Android运行时包含了Dalvik虚拟机和核心库,用于执行应用程序。其中Dalvik虚拟机经过优化,能够有效管理有限的资源,适用于移动设备。 知识点五:硬件抽象层 硬件抽象层(HAL)为Android提供了一个标准接口,以允许更高层次的软件与硬件通信。通过HAL,Android能够运行在不同的硬件平台之上,而无需对上层进行修改。HAL层包括了一些模块,每个模块对应于硬件组件的接口,比如蓝牙、摄像头等。 知识点六:架构设计理念 Android架构设计遵循一些核心理念,如开放性、可扩展性、硬件抽象、应用管理、安全性、多任务处理和统一的用户体验等。通过这些设计理念,Android系统能够提供一个稳定、高效的运行环境,同时支持开发者进行自由的创新和个性化开发。 知识点七:架构设计的最佳实践 Android开发中常见的架构设计模式包括MVC(Model-View-Controller)、MVP(Model-View-Presenter)和MVVM(Model-View-ViewModel)。这些模式有助于实现良好的模块化和解耦,使得应用更易于维护和测试。在实际开发中,开发者应根据具体情况选择合适的架构模式。 知识点八:架构设计中的安全考虑 安全性是架构设计中不可忽视的一个方面。Android系统采用多种机制保证应用和数据的安全,如应用签名、权限系统、沙箱机制等。开发者在进行架构设计时,应当考虑如何在应用中实现这些安全特性,以保护用户数据不受未授权访问。 知识点九:架构设计的演进 自Android系统发布以来,其架构设计不断演进以适应新的技术要求和市场需求。例如,随着Android版本的更新,对于性能和安全性的要求越来越高,架构设计也随之优化。了解不同版本的架构变化,可以帮助开发者更好地理解如何为新版本的Android编写应用程序。 知识点十:架构设计文档的重要性 一份详尽的架构设计文档对于Android应用的开发至关重要。它不仅帮助开发者理解系统的设计原则和结构,也为项目的维护和扩展提供了指导。在架构设计文档中,应当清晰地说明各个组件的功能、接口以及它们之间的关系,以确保开发团队成员能够有效协同工作。 根据以上知识点,开发团队可以对Android架构设计有更深入的理解,从而设计和实现高效、安全且易于维护的Android应用程序。

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically 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 # Initialize epochs and base learning rates 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 # cos warm boot policy 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