Android应用

当前话题为您枚举了最新的 Android应用。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Android应用中SQLite数据库的应用
在实际的Android项目开发中,解析Android数据库文件是一项非常实用的任务。这款小型软件具有优秀的易用性,能够有效支持开发工作。
Android应用开发数据库操作示例
在安卓应用开发中,数据库是存储和管理应用程序数据的核心组件。本项目专注于展示如何在Android环境中实现数据库的CRUD操作,并结合CheckBox和ListView控件提供用户友好的交互体验。SQLite是安卓系统内置的轻量级文件式数据库,我们通过SQLiteOpenHelper的子类来创建和管理数据库,包括表的创建和版本升级。项目中包含了创建、读取、更新和删除用户数据的功能。CheckBox与ListView结合,用户可以通过勾选CheckBox来选择ListView中的数据项。事件监听器如OnCheckedChangeListener和setOnItemClickListener用于响应用户操作。使用适配器实现数据绑定,将数据库数据填充到ListView中。此外,项目还包含删除选中项和发送短信的功能。
Android应用开发中的SQLite实战经验
在Android应用开发中,SQLite作为一个轻量级、开源的嵌入式SQL数据库引擎,扮演着重要角色。本案例专注于如何有效利用SQLite处理应用程序中的结构化数据。通过接口的封装,提高数据操作的灵活性和代码的可维护性。SQLite提供了完整的SQL接口,允许开发者创建、查询和修改数据库。每个Android应用都拥有独立的SQLite数据库,保障数据的安全性和隐私。案例中涵盖了数据库初始化、操作接口、CRUD操作等关键知识点,帮助开发者快速掌握SQLite在Android开发中的实际应用。
Android应用的轻量级NoSQL解决方案
下载依赖项 { compile 'com.github.florent37:android-nosql:1.0.0' } 在这款简单的App中,使用Android-NoSQL提供的轻量级、简单结构的NoSQL数据库。将数据以结构化树形式存储,例如将"/users/"路径下存储"florent"和"kevin",将"/identifiers/florent"路径下存储值为10,将"/identifiers/kevin"路径下存储值为12。数据结构示例为:/ ---users/ ---"florent" ---"kevin" ---identifiers/ ---florent/ ---10 ---kevin/ ---12 这一轻量级方案完全适用于简单的Android应用。
Android应用中MySQL数据库连接实例
MySQL实例代码在Android应用中展示如何通过编程方式直接连接到远程MySQL数据库。尽管这种方法支持实时数据交互,但存在安全风险和性能挑战,因此不推荐广泛使用。详细解释了在Android平台上通过JDBC驱动连接MySQL的步骤和注意事项,包括数据库连接、SQL操作和安全性考虑。
Android 2 初探
Android 总览 项目和目标 创建框架应用程序 XML 布局 基本部件 布局容器 选择小部件 列表高级应用 高级部件和容器 输入法框架 菜单运用 字体 WebKit 浏览器嵌入 弹出消息 线程处理 活动生命周期事件处理 Intent 过滤器 启动活动和子活动 旋转处理 资源管理 首选项使用 本地数据库管理和访问 文件访问
连接Android手机
想要将Android手机连接到电脑?你需要安装Android手机驱动程序。
pocketdb Android SharedPreferences
Android 开发中,pocketdb 是一款方便的 SharedPreferences 辅助库。
解密Matlab应用程序代码Android外部Honggfuzz
这是一个面向安全、反馈驱动、易于使用的进化型模糊器,具有有趣的分析选项。Honggfuzz无需多个副本即可释放所有可用CPU内核的潜力,支持多进程和多线程。文件语料库自动在模糊线程和模糊进程之间共享和改进,速度非常快。它在相对较新的CPU上可以每秒1百万次迭代。Honggfuzz还发现了OpenSSL中的一个重要安全漏洞,成为迄今为止唯一发现的带有标记的漏洞。使用低级接口来监视进程,例如在Linux和NetBSD下的ptrace。与其他模糊测试工具相比,它能够发现并报告被模糊程序拦截和可能隐藏的崩溃中的被劫持或忽略的信号。Honggfuzz易于使用,只需简单的语料库目录即可开始利用基于反馈的覆盖率指标逐步扩展测试支持多种基于硬件的监视方法,包括CPU分支/指令计数、Intel BTS和Intel PT。
Android应用程序使用深度学习进行目标检测
Android应用程序使用深度学习进行目标检测是一个关于利用OpenCV和神经网络开发应用程序的项目,特别是TinyYOLOv3目标检测。该项目已经启动,提供了一个基本版本的应用程序。应用程序通过智能手机摄像头进行目标检测,用户只需按下一个按钮即可。要编译项目,用户需要在手机内部存储中创建一个名为\"dnns\"的文件夹,并下载必要的\"yolov3-tiny.cfg\"和\"yolov3-tiny.weights\"文件到该文件夹中。整个Android Studio项目可以在mainactivity.java中找到函数的实现。