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android适配
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刘望舒
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4年前
Android应用程序进程启动过程(前篇)
前言在此前我讲过Android系统的启动流程,系统启动后,我们就比较关心应用程序是如何启动的,这一篇我们来一起学习Android7.0应用程序进程启动过程,需要注意的是“应用程序进程启动过程”,而不是应用程序启动过程。关于应用程序启动过程,我会在后续系列的文章中讲到。希望阅读这篇文章前先阅读本文列出的相关文章,要不你一脸蒙蔽,就别怪我了。<
芝士年糕
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3年前
Nmon使用方法
一、简介1、nmon是一种在AIX与各种Linux操作系统上广泛使用的监控与分析工具,它能在系统运行过程中实时地捕捉系统资源的使用情况,记录的信息比较全面,并且能输出结果到文件中,然后通过nmonanalyzer工具产生数据文件与图形化结果。2、nmon可监控的数据类型内存使用情况磁盘适配器文件系统中的可用空间CPU使用率页面空间和页面速度异步I/O,仅适用
仲远
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2年前
Termius for Mac(SSH客户端)
Termiusmac版是macOS平台上的一款最具创新性和最受欢迎的跨平台SSH客户端,通过此软件能够帮助我们对RaspberryPi,Linux机器及UNIX服务器群进行管理工作。其中在密钥以及密码的支持方面,软件提供了ECDSA和ed25519密钥以及chacha20poly1305密码,基本上日常使用的加密方式都包含其中,所以不用担心密钥不适配导致的链接不上的情况产生。除此之外软件还支持FTP/SFTP连接哦。
莎利亚
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4年前
Android 面试官精心整理:"五年面试经验
作者:面试官首先呢!做为一个面试官,这几年面过的中高级Android开发工程师已经突破了上百人,Failed的不敢说,但是Pass掉的基本是没有看走眼的;眼看年后春招即将来袭,特此赶在年轻整理完毕,谈谈我对Android中高级面试的一些看法和体会。如果,你有更好的看法,希望能在评论区留言,我们一起讨论。一般来说,大部分面试官在面
待兔
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4年前
还怕问源码?Github上神级Android三方源码解析手册,已有7.6 KStar
或许对于许多Android开发者来说,所谓的Android工程师的工作“不过就是用XML实现设计师的美术图,用JSON解析服务器的数据,再把数据显示到界面上”就好了,源码什么的,看也好不看也罢,反正应用层的开发用不上,再加上现在优秀的轮子越来越多,拿来主义泛滥,能用就是,反正老板也不关心是不是你自己写的,用我现在老大的话来说,阅读源码似乎只是一种“锦上添花”
御弟哥哥
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4年前
半小时掌握Android Gradle
目前国内对Android领域的探索已经越来越深,不少技术领域如插件化、热修复、构建系统等都对Gradle有迫切的需求,不懂Gradle将无法完成上述事情。所以Gradle必须要学习。Gradle里的几乎任何东西都是基于这两个基础概念:taskproject掌握了这两个,你就掌握了一大半的Gradle知识了。首先讲Task
浩浩
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5年前
Android平台的崩溃捕获
1、简述在日常开发中,崩溃日志的捕获,至关重要。有一个好的日志,有利于开发者快速定位问题并解决。对于Android平台,我们可以使用现成的产品来捕获崩溃日志,这些产品包括Bugly、Firebase、友盟等,这些产品经过多年的迭代,对于日志捕获得比较全,也有很好的兼容性。但是作为开发者,我们不能仅仅满足于使用,最好还是知道其中背后的原理。要知道原
Stella981
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4年前
Android Looper,Handler,Message分析
LooperLooper的构造方法是private的,不可以在外部生成Looper的实例.最重要的几个变量:ThreadLocal :静态的,保存所有线程及其所关联的Looper实例.可以理解为这是一个Map,保存了线程\Looper的所有键值对.这里可以获取到所有的线程及其关联的Looper对象.当我们需要生成一个支持消息循环特性的
Stella981
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4年前
Android Http Client如何选择
转个链接http://androiddevelopers.blogspot.com/2011/09/androidshttpclients.html?utm\_sourcefeedburner&utm\_mediumfeed&utm\_campaignFeed%3Ablogspot%2FhsDu%28AndroidDevelopers
Stella981
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4年前
Android OpenCV(十七):高斯噪声
高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。这类噪声主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带来的传感器噪声,也成为正态噪声,是在实践中经常用到的噪声模型。区别于椒盐噪声随机出现在图像中的任意位置,高斯噪声出现在图像中的所有位置。且概率密度函
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