在上一篇文章中，我们学习了IMS的诞生（创建），IMS创建后还会进行启动，这篇文章我们来学习IMS的启动过程和输入事件的处理。
loop线程已经运行起来了，如果不出意外，它是不会终止的；不妨以此为起点，再开始一段新的旅程，我要去探索input事件的获取。
很多同学可能会认为输入系统是不是和View的事件分发有些关联，确实是有些关联，只不过View事件分发只能算是输入系统事件传递的一部分。这个系列讲的输入系统主要是我们不常接触的，但还是需要去了解的那部分。
业务软件设计开发过程中会依赖一些基础组件， 事件路由就是常见的基础组件。 本模块结合业务场景， 定制了一个基本的事件路由模块。
概述本文主要描述一个超精简的订阅发布事件组件--SPEvent。在实际开发过程中，一个事件的产生会产生很多业务的执行，或者多个事件都要执行同一个业务的执行。在这种场景下有两种做法：将同一个事件的业务放在一个函数中，然后事件产生的时候执行对应的函数。某个业务需要哪个事件，它自己监听对应事件并执行。显然，第一种策略会将业务与业务之间耦合在一起，对后期维护是非常痛苦的；第二种显然会更加有优势，不同业务完全解耦，独立完成事件的业务。第二种策略的方式，实际在软件架构中经常看到，比如MQTT的通信(通过订阅对应的top
一般情况下很多同学对于点击事件的认识都只存在于从 Activity 开始的，然后从 Window 中进行分发，甚至有些人可能也只知道 onTouchEvent 和 dispatchTouchEvetn 这几个方法，对于 View 层的了解都不属性。
当我们在写带有UI的程序的时候，如果想获取输入事件，仅仅是写一个回调函数，比如(onKeyEvent,onTouchEvent….)，输入事件有可能来自按键的，来自触摸的，也有来自键盘的，其实软键盘也是一种独立的输入事件。那么为什么我能通过回调函数获取这些输入事件呢？系统是如何精确的让程序获得输入事件并去响应的呢？为什么系统只能同一时间有一个界面去获得触摸事件呢？ 下面我们通过Android系统输入子系统的分析来回答这些问题。
面试中提到安卓的事件分发，我们一般都能说到从 Activity -> Window -> DecorView -> ViewGroup -> View 的 dispatchTouchEvent 流程，这个是最基本的需要掌握的，由此能深入引出一些什么知识点呢？
1).给data添加一个 名字为eventhub 的空vue对象,就可以在任何组件都可以调用事件发射接收的方法了，在main.js中添加：
通常用 Vue.js 编写单页应用（SPA）时，当加载页面时，所有必需的资源（如 JavaScript 和 CSS 文件）都会被一起加载。在处理大文件时，这可能会导致用户体验不佳。
我们在 Vue 实例中添加 components 属性，在这里我们就可以自定义自己的局部组件，使用方式和全局组件的差别不大
还得当年我刚接触触摸屏手机的时候，我就得非常好奇，为什么我触摸屏幕会产生屏幕上UI的变化，感觉非常神奇。在进入这个行业之后，我才发现原来屏幕分触控层和显示层，我们触摸屏幕的事件会通过"驱动-系统-应用-应用的某个UI控件"这一个完整流程。
至此 , InputManager完成初始化. 接下来就等待/dev/input中添加设备文件.
随着业务的不断发展，原来融入在业务系统主流程中的辅助功能越来越多，每次增加新的逻辑，都要修改主干流程，比如发送微信服务号消息，发送邮件提醒等。 这种做法，让主干流程和辅助功能耦合太紧密，很容易在修改辅助功能的时候，导致主干流程的bug。本文介绍利用事件中心，让主干流程专注于业务核心，其他辅助功能会通过监听事件中心来实现，大大解耦了核心业务和辅助逻辑。 实现 事件中心EventHub 事件中心，一般用来监听收集各种事件并分发给监听者列表. /** * 事件中心，一般用来监听收集各种事件并分发给监听者
在MVVM架构下，View 和 Model 之间并没有直接的联系，而是通过ViewModel进行交互，Model 和 ViewModel 之间的交互是双向的， 因此View 数据的变化会同步到Model中，而Model 数据的变化也会立即反应到View 上。
今天来了一个问题：软键盘无法弹出。分析后是因为系统判断当前有外接硬键盘，就会隐藏软键盘。但实际情况并不是这么简单，该问题只有在特定条件下偶现，具体分析过程就不说了，就是软硬键盘支持上的逻辑问题。借着这个机会整理一下键盘检测的过程。
在上一篇文章《Microsoft IoT Starter Kit 开发初体验》中，讲述了微软中国发布的Microsoft IoT Starter Kit所包含的硬件介绍、开发环境搭建、硬件设置、Azure IoT Hub的连接、程序的编译、下载和调试、PowerBI数据的展现。在这篇文章中，将会详细讲述Cloud to Device的消息反馈控制以及如何通过Stream Analytics将数据存储到Azure Storage Table，以方便数据后期的利用。 1. 反馈控制 上一篇文章中
从手指接触屏幕到MotionEvent被传送到Activity或者View，中间究竟经历了什么？Android中触摸事件到底是怎么来的呢？源头是哪呢？本文就直观的描述一个整个流程，不求甚解，只求了解。
一、 问题背景 最近研究了一下Android手机上用户操作的模拟方法， 有一些心得与大家分享下。 之所以去研究Android手机上用户操作的模拟方法，是因为最近做毕业设计,想尝试开发Android的UI自动化测试。最开始使用MonkeyRunner来录制脚本,开发过程中发现在MonkeyRunner上录制时，模拟拖拽的操作不方便。 接着我又尝试自己通过Monkey中的同样的方法进行用户操作的模拟，结果运行的时候出了Injecting to another application requires INJE
对于init，zygote，systemserver进程启动可以自行搜索资料网上有很多讲这块
我在实际开发中，遇到一个问题，在电容屏驱动中没有发送input_sync 给上层，导致电容屏有的数据缓存在inputreader 中，会导致系统一系列奇怪问题发生，
Android的事件有好几类，我们遇到最多的就是Touch事件。这部分和其他模块非常相似，系统有一个核心的Service来接收这些事件，通过IPC把事件分发用户进程，也就是相应的注册者，这部分虽然相似但也有不同。
报错原因: 在mpvue中使用vuex和在vue中使用是不一样,在Vue中只需要在main.js引用一下
打开 1 个页面至少需要 1 个网络进程、1 个浏览器进程、1 个 GPU 进程以及 1 个渲染进程，共 4 个；最新的 Chrome 浏览器包括：1 个浏览器（Browser）主进程、1 个 GPU 进程、1 个网络（NetWork）进程、多个渲染进程和多个插件进程。
断断续续调试好几天，才把X5WebView的整体流程大概了解清除。本篇是上篇，侧重于讲java层的逻辑。
beforeCreate 实例初始化之后，this指向创建的实例，不能访问到data、computed、watch、methods上的方法和数据，常用于初始化非响应式变量。
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，算法是实现任务的核心，因此深度学习必备算法的学习和理解是非常重要的。
简单地说，Wayland是一套display server(Wayland compositor)与client间的通信协议，而Weston是Wayland compositor的参考实现。其官网为http://wayland.freedesktop.org/。它们定位于在Linux上替换X图形系统。X图形系统经历了30年左右的发展，其设计在今天看来已略显陈旧。在X系统中，X Server作为中心服务，连接clien和硬件以及compositor。但时至今日，原本在X Server中做的事很多已被移到kernel或者单独的库中，因此X Server就显得比较累赘了。Wayland在架构上去掉了这个中间层，将compositor作为display server，使client与compositor直接通信，从而在灵活性和性能等方面上能够比前辈更加出色。
在这一代码中有一个非常奇特的地方，就是 setImmediate 会在 setTimeout 之后输出。有以下几点原因：
前面的文章都是在讲解Fabric网络的搭建和ChainCode的开发，那么在ChainCode开发完毕后，我们就需要使用Fabric SDK做应用程序的开发了。官方虽然提供了Node.JS，Java，Go，Python等多种语言的SDK，但是由于整个Fabric太新了，很多SDK还不成熟和完善，所以我采用Node JS的SDK，毕竟这个是功能毕竟齐全，而且也是官方示例的时候使用的SDK。由于我从来没有接触过Node.JS的开发，对这个语言理解不深，所以讲的比较肤浅，希望大家见谅。
排序算法是计算机科学中一种基本的算法，它可以对输入数据进行排序，使得数据按照一定的顺序排列。冒泡排序、插入排序和选择排序是三种简单但实用的排序算法。它们都是比较排序算法，即通过比较两个元素的大小来确定它们的顺序。
掘金 | https://juejin.im/user/5a16e1f3f265da43128096cb
针对锂离子电池剩余使用寿命预测不准确的问题，提出了一种改进的灰狼优化器优化深度极值学习机（CGWO-DELM）数据驱动预测方法。该方法使用基于自适应正常云模型的灰狼优化算法来优化深度极值学习机的偏差、输入层的权重、激活函数的选择和隐藏层节点的数量。在本文中，从放电过程中提取了可以表征电池性能退化的间接健康因素，并使用皮尔逊系数和肯德尔系数分析了它们与容量之间的相关性。然后，构建CGWO-DELM预测模型来预测锂离子电池的电容。锂离子电池的剩余使用寿命通过1.44 a·h故障阈值间接预测。预测结果与深度极限学习机器、长期记忆、其他预测方法以及当前的公共预测方法进行了比较。结果表明，CGWO-DELM预测方法可以更准确地预测锂离子电池的剩余使用寿命。
首先，让我们先明确 COUNTING-SORT 算法的基本思想。COUNTING-SORT 是一种线性时间复杂度的排序算法，它适用于对一定范围内的整数进行排序。它的基本思想是，通过统计每个元素在待排序数组中出现的次数，然后根据这个次数将元素放到对应的位置上。
强化学习(Reinforcement Learning)和遗传算法(Genetic Algorithm)都是受自然启发的AI方法，它们有何不同?更重要的是，在哪些情况下，其中一种会比另一种更受青睐?”
在PHP中，您可以将一个while循环放在另一个while循环中，以创建嵌套循环。嵌套循环是一种常见的编程技巧，用于遍历多维数组或执行复杂的算法。下面是一个示例，使用嵌套循环计算从1到10的所有数字的和：
本文整理了一些深度学习领域的专业名词及其简单释义，同时还附加了一些相关的论文或文章链接。本文编译自 wildml，作者仍在继续更新该表，编译如有错漏之处请指正。
visualgo是新加坡国立大学计算机学院一位很棒的博士老师Dr. Steven Halim 在2011年写的一个可视化数据结构和计算机常用算法的开源项目，虽然现在没有维护了，但不可否认他依旧是一个很棒的网站。它最初的目的是为了帮助他的学生更好地理解算法和数据结构，但随着时间的推移，它已经成为了一个广受欢迎的在线教育工具。
深度学习是一种受到生物学启发的机器学习方法，其目标是通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作原理。它在过去几十年来取得了巨大的进展，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。
📷 一、激活函数（AcTIvaTIon FuncTIon） 为了让神经网络能够学习复杂的决策边界（decision boundary），我们在其一些层应用一个非线性激活函数。常用的函数有sigmoid
冒泡排序是一种简单而有效的排序算法，它通过比较相邻的元素并交换它们来对一个数组进行排序。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，因此它通常用于小型数据集的排序。在本文中，我们将介绍Java中的冒泡排序算法，包括其实现和示例代码。
线性回归：进行直线或曲线拟合，一般使用“最小二乘法”来求解。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。 但这种做法并不适合计算机，可能求解不出来，也可能计算量太大。计算机科学界专门有一个学科叫“数值计算”，专门用来提升计算机进行各类计算时的准确性和效率问题。
数据结构和算法是计算机科学中至关重要的概念。它们为我们提供了处理和组织数据的有效方法，是软件开发和计算机科学中的基石。本文将深入探讨数据结构和算法的基本原理，介绍一些常见的数据结构和算法，并展示它们在实际应用中的价值。
服务编程 Akka Toolkit：JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间； Apache Avro：数据序列化系统； Apache Curator：Apache ZooKeeper的Java库； Apache Karaf：在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间； Apache Thrift：构建二进制协议的框架； Apache Zookeeper：流程管理集中式服务； Google Chubby：一种松耦合分布式系统锁服务； Linkedin Norbert：集
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