原创 android多圖選擇器demo

本文是根據鴻祥大神的博客http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/39943731進化而來,在大神的基礎上更進一步封裝拍照,防止oom,選擇圖片後回調。 效果如圖所示,點擊加號彈出

原创 JVM內存優化筆記

本地方法棧存放native方法 每一個線程分配一個java虛擬機棧,線程裏面的方法棧叫棧幀 棧幀裏面包含局部變量表、操作數棧、動態鏈接、方法出口。 對象放在堆裏面,棧裏面的對象指針指向堆,同一個類元new出來的對象指向的類元一樣

原创 發佈androidlib項目到maven倉庫

隨着公司新遊戲、新項目的增加,爲了提高開發效率,方便項目的統一維護,於是我們將一些積累的公共代碼以及第三方的開源庫放在一個library項目中,然後上傳到公司自己基於Nexus搭建的Maven倉庫,以便在其他項目中通過Gradle配置

原创 滴上車

最近採用網絡請求抓包工具抓了好幾個App的接口,開發了一款滴上車的軟件,主要分爲首頁資訊,妹子圖庫,分類圖庫(重點開車圖),還有我的模塊。 涉及到的技術有單activity多fragment,網絡請求用的是retrofit,圖片加載f

原创 Flutter VS ReactNative

一.背景與介紹 Flutter是一個使用Dart語言開發的跨平臺移動UI框架,通過自建繪製引擎,能高性能、高保真地進行Android和IOS開發,由google公司主導並開源。 React Native (簡稱RN)是Faceboo

原创 小論設計模式及在Android中的應用

本文主要總結下幾個常用的設計模式在Android中的使用。涉及到的設計模式如下: 單例模式 工廠模式 策略模式 代理模式 模板方法模式 建造者模式 外觀模式 一.單例模式 1.1 模式說明 實現1個類只有1個實例化對象 & 提供一

原创 用拉格朗日法進行數據插補

用拉格朗日法進行數據插補 代碼如下 # coding=utf-8 import pandas as pd from scipy.interpolate import lagrange inputfile = 'data/catering

原创 android嵌入react native

android嵌入react native 本來不想寫這篇文章的,因爲網上關於android嵌入react-native的文章實在是太多了,但是大部分文章寫得都坑爹,還有大部分抄的很坑爹,照着來會發現有問題啊,反正就是坑爹。所以我打算寫一

原创 聚類分析初識

實例 舉兩個實際列子: 1. 如何通過對餐飲客戶消費行爲的測量,進一步評判餐飲客戶的價值和對餐飲客戶進行細分,找到有價值的客戶羣和需要關注的客戶羣 2. 如何合理對菜品進行分析,以便區分哪些菜品暢銷毛利又高,哪些菜品滯銷毛利又低。

原创 python根據文章生成詞雲

from wordcloud import WordCloud import jieba import PIL import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def wordcl

原创 採用python進行Android的多渠道打包

背景 背景就是假如有一個.apk安裝包,沒有源碼,不能改裏面的代碼,但是知道里面的渠道配置是採用的友盟的方式,在androidManifest裏面配置的渠道號,問如何才能用腳本實現多渠道打包。 多渠道打包的兩種實現方式 1.美團的方案 目

原创 scrapy實戰爬取電影天堂相關信息

大名頂頂的電影天堂一直是我等捨不得錢看某些電影的好去處,這次我們攻略她,爬取她的下載鏈接和其他的一些數據,放在mongodb裏面。 先上代碼,在http://download.csdn.net/download/u013692888/1

原创 初識機器學習-理論篇

概述 本文是基於學習整理慕課網‘初識機器學習理論篇’視頻教程而作。老師視頻地址”http://www.imooc.com/learn/717“。在此感謝老師的講解。 機器學習概念 機器學習就是利用計算機從歷史數據中找出規律,並把這些規律用

原创 用餐飲客戶消費數據進行K-Means算法實戰

概念 對於連續屬性,要先進行零-均值規範,在進行距離的計算。在K-Means算法中,一般需要度量樣本間的距離,樣本與簇之間的距離以及簇與簇之間的距離 數據 現在有部分餐飲客戶的消費數據見表 方法 R表示最近一次消費時間間隔,F表示消費

原创 利用pandas模塊讀取csv文件和excel表格,並用matplotlib畫圖

# coding=utf-8 import pandas as pd # 讀取csv文件 3列取名爲 name,sex,births,後面參數格式爲names= names1880 = pd.read_csv("names_1880.tx