内容简介编辑《android的设计与实现：卷i》是android应用开发工程师和android系统工程师进阶修炼的必读之作。
它由资深android内核专家亲自执笔，从源代码角度，系统、深入、透彻剖析android系统框架层（framework）的设计思想和实现原理，为android应用工程师和系统工程师解决实际工作中的各种难题提供了原理性的指导。
为了降低读者的阅读成本，《android的设计与实现：卷i》使用了大量简单的uml类图和序列图来展示类的层次结构和方法的调用流程，使读者能迅速读完《android的设计与实现：卷i》并领会其精髓！“android的设计与实现”系列丛书主要围绕android系统的四层结构展开，通过源代码来分析各层的设计思想与实现原理，卷i则主要是针对framework（框架层）的。
全书共12章，分为六个部分：基础篇（第1～2章）详细讲解了android的体系结构、源代码阅读和调试环境的搭建，以及整个框架的基础；
启动篇（第3～4章）深入分析了android启动过程的机制和实现原理，能帮助读者全面理解框架层系统服务的运行基础；
binder篇（第5～6章）着重分析了binder在native框架层和java框架层的机制和实现，能让读者深入理解进程间的通信模型；
消息通信篇（第7章）重点分析了android的消息驱动和异步处理机制，能让读者深入理解线程间的通信模型；
packagemanager篇（第8～9章）主要讲解了packagemanager的机制与实现，以及apk的安装方法与过程；
activitymanager篇（第10～12章）深入阐述了activitymanagerservice的运行机制、应用程序和进程的启动流程，以及进程管理机制。
《android的设计与实现：卷i》适合中高级的android应用开发工程师、android系统开发工程师、android系统架构师，以及负责对android系统进行调试和优化的工程师们阅读。
3前言编辑为什么要写《Android的设计与实现：卷I》　　Android从2007年问世至今，不仅在各个应用领域发展得如火如荼，其图书市场也是一片“兴旺”，各个层次、各种类型的Android图书的需求都比较旺盛。
目前市场上已经有的图书主要分为以下三类：　　针对AndroidSDKAPI使用的描述　　针对Android系统架构各部分的描述　　针对Kernel移植的描述　　其中鲜有针对Android四层架构中某一层进行深入挖掘的图书，这让读者有一种只能窥其全貌，却不能独得一隅的遗憾。
　　框架层是整个Android系统的灵魂，这一层起着承上启下的作用，是理解整个Android的关键，也是解决Android应用层Bug的关键。
要开发一款精品手机，就必须深入理解这一层。
　　国际知名的手机厂商对手机品质有着近乎苛刻的要求，手机必须在严格的测试环境下运行数百小时无问题方可上市销售。
这期间出现的稳定性（ANR、Crash、Watchdog）、内存（OOM）、性能等问题都让人十分头痛。
这些问题主要来自于应用程序、Framework、Dalvik虚拟机、LinuxKernel、Driver以及Modem，其中相当大一部分问题源自对Framework的错误理解和使用。
举例如下：　　解决KeyDispatchTimeout类型的ANR，需要熟悉ActivityManager、Input消息处理系统的机制。
　　解决应用程序IDLE状态时发生的ANR，需要熟悉ActivityManager、Binder的运行机制。
　　解决框架层的Watchdog问题，需要熟悉Android启动阶段开启的系统服务和Watchdog的运行机制。
　　解决应用程序的性能问题，同样需要理解框架层的运行和调度机制。
　　上述问题只是冰山一角，仅仅停留在使用SDKAPI的层次是不可能解决上述问题的。
因此，非常需要一本能深入挖掘框架层的专著。
　　针对以上问题，编写“Android的设计与实现”系列丛书，对Android核心模块和主要问题进行深入分析。
其中卷I的主题是启动和通信，主要分析Android运行环境、PackageManager、ActivityManager、Binder和消息机制等核心模块。
卷Ⅱ的主题是资源和UI，主要分析ContentProvider、Resource、ViewSystem、WindowManager、SurfaceFlinger等核心模块。
　　读者对象　　《Android的设计与实现：卷I》主要分析了Android框架层主要部分的体系结构和实现原理，让读者对Framework有一个清晰的理解，并以此增强解决

本论文主要介绍的是大学使用的教务管理系统的整个设计。
随着计算机技术的不断发展，计算机应用于各大领域，并给人们的生活带来了极大的便利，在学生管理系统亦是。
以往大学教务员由于缺乏适当的软件而给其工作带来了很多不便。
本论文所介绍的便是一个大学教务管理系统，以方便其在课程安排、成绩处理、学籍管理上的工作任务。
该系统适用于大学教务员，其功能主要分为四大类：公共信息管理用于学院信息和专业信息建立和修改，学生基本信息管理用于班级信息和学生信息的建立和修改以及查询；
课程管理用于各学期课程的开设和修改）；
成绩管理用于成绩的输入、修改、汇总和排名。
该系统性能力求易于使用，具有较高的扩展性和可维护性。
整个系统的开发过程严格遵循软件工程的要求，做到模块化分析、模块化设计和代码编写的模块化。

在移动机器人同步定位与构图(SLAM)问题中,在大规模复杂环境下,由于传统数据关联算法的速度和正确率随着地图规模的增长而降低,导致难以满足实时性和鲁棒性的要求。
为提高定位性能,根据联合相容分支定界(JCBB)算法,提出了一种改进的IJCBB数据关联算法用于移动机器人同步定位优化控制。
首先建立地图的KD树模型,生成优化候选路标集,以缩小关联搜索空间,提升关联速度;其次构造增补关联规则,对JCBB算法的初步关联结果进行增补再关联,提升关联正确率。
仿真结果表明:IJCBB算法的关联速度和关联正确率均优于传统关联算法,具有较高的实时性和鲁棒性。

为了减轻交通事故带来的伤害，相关部门和厂家都在开发汽车的安全系统，充分利用汽车雷达等技术手段提高汽车的主动安全性能已成为当今汽车制造业努力的方向。

最新完整英文版ISO12402-5：2020Personalflotationdevices—Part5:Buoyancyaids(level50)—Safetyrequirements（个人漂浮装置-第5部分：浮力辅助工具（50级）-安全要求）。
本标准规定了性能等级为50的浮力辅助装置的安全要求。
它仅适用于在庇护水中使用的，体重仅25kg以上的成人和儿童的浮力辅助装置。
浮力辅助装置需要用户的积极参与，帮助和救援就在眼前。
根据ISO12402-6：2020，一件式和两件式固有浮力救生服PFD被视为有资格作为特殊应用设备。

【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

火龙果软件工程技术中心  本文介绍了几个比较典型的服务器评测软件，无论什么评测工具，基本的技术都是利用线程技术模仿和虚拟用户，在这里主要的难点在于测试脚本的编写，每种工具使用的脚本都不一样，但是大多数工具都提供录制功能就算是不会编码的测试人员同样可以测试。
众所周知，服务器是整个网络系统和计算平台的核心，许多重要的数据都保存在服务器上，很多网络服务都在服务器上运行，因此服务器性能的好坏决定了整个应用系统的性能。
现在市面上不同品牌、不同种类的服务器有很多种，用户在选购时，怎样从纷繁的型号中选择出所需要的，适合于自己应用的服务器产品，仅仅从配置上判别是不够的，最好能够通过实际测试来筛选。
而各种的评测

本文首先介绍了GPS系统组成，在此基础上介绍了其定位的基本原理，然后通过对载体的运动进行动态建模将卡尔曼最优估计理论引入导航定位系统中，解决了滤波器的发散，非线性系统的线性化等一些常见问题，提高了系统的定位精度，并对卡尔曼滤波进行自适应的改进，进一步提高了其精确度和稳定性。
接着讨论了GPS定位的误差源和它们对定位精度的影响，并分析了怎样改进定位性能，并对GPS完整性进行了研究，在对卫星导航系统中现有RAIM算法进行研究的基础上，讨论了故障卫星的探测与分离方法，提出了一种新的有效的探测和分离故障卫星的方法。
文章的最后通过对整个定位过程进行仿真，对比了最小二乘算法和卡尔曼滤波算法的定位、测速精度以及其动态性能，并对所提出的新的RAIM算法进行了仿真，仿真结果表明了该算法的正确性及实用性。

基于天棚地棚混合阻尼的1/4车辆模型半主动悬架控制，奚浩晨，王国丽，车辆行驶的平顺性和操纵稳定性是衡量悬架性能的两个重要指标。
传统被动悬架的性能局限使其必须在两者间作出妥协，相比于主动悬架

本文基于支持向量机（SVM）和改进的粒子群优化（IPSO）算法（SVM-IPSO）创建了双向预测模型，以预测碳纤维的性能和生产参数。
在SVM中，选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。
提出了IPSO对它们进行优化的方法，然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。
SVM的预测精度主要取决于其参数，因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数，以提高其预测能力。
受小区通信机制的启发，我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO，以提高开发效率，并采用IPSO建立双向预测模型：在前向预测的方向上，我们认为富有成效参数作为输入，属性索引作为输出；
在向后预测的方向上，我们将性能指标视为输入，将生产参数视为输出，在这种情况下，该模型成为新型碳纤维的方案设计。
来自一组实验数据的结果表明，该模型的性能优于径向基函数神经网络（RNN），基本粒子群优化（PSO）方法以及遗传算法和改进的粒子群优化（GA-IPSO）方法在大多数实验中都是如此。
换句话说，仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。