这个系列我做了协程和Flow开发者的一系列文章的翻译,旨在了解当前协程、Flow、LiveData这样设计的原因,从设计者的角度,发现他们的问题,以及如何解决这些问题,pls enjoy it。
原文链接:https://proandroiddev.com/using-livedata-flow-in-mvvm-part-i-a98fe06077a0
链接:https://juejin.im/post/6854573211930066951
LiveData 的历史要追溯到 2017 年。彼时,观察者模式有效简化了开发,但诸如 RxJava 一类的库对新手而言有些太过复杂。为此,架构组件团队打造了 LiveData: 一个专用于 Android 的具备自主生命周期感知能力的可观察的数据存储器类。LiveData 被有意简化设计,这使得开发者很容易上手;而对于较为复杂的交互数据流场景,建议您使用 RxJava,这样两者结合的优势就发挥出来了。
从 API 1 开始,处理 Activity 的生命周期 (lifecycle) 就是个老大难的问题,基本上开发者们都看过这两张生命周期流程图:
本文介绍了我们在开发 2019 Android 开发者峰会 (ADS) 应用时总结整理的 Flow 最佳实践 (应用源码已开源),我们将和大家共同探讨应用中的每个层级将如何处理数据流。
我们看到每个结果打印了两次,其中name由5变成了6,其中5是原始值,6是最后修改数据使用的值,这里就是使用flow的好处了,修改数据库直接能够反馈到所有监听flow的地方,并且flow自带生命周期,无需担心内存泄露问题。如此处理,也能让本地数据杜绝EventBus等事件总线来回传递,造成Event灾难。
在 Kotlin 中使用 Android 的 Java API 时,您会迅速意识到这样的做法失去了 Kotlin 语言简单有趣的特点。与其您亲自去编写这些 API 的 wrapper 和扩展函数,不如了解一下 Jetpack KTX 库。目前为止,已有超过 20 个库拥有对应的 KTX 版本,这些 KTX 库实现了常用的 Java 版本 API 的功能,包括 Android 平台 API、ViewModels、SQLite,甚至还有 Play Core。本文会介绍目前可用的 KTX API 并深入其中去分析它们是如何实现的。
每年9/10月份 Google 都会举行为期约2天的 Android Dev Summit,在活动上 Google 的技术专家们会分享一些 Android 领域的技术动向以及开发心得。
Flow 是一种基于流的编程模型,本文我们将向大家介绍响应式编程以及其在 Android 开发中的实践,您将了解到如何将生命周期、旋转及切换到后台等状态绑定到 Flow 中,并且测试它们是否能按照预期执行。
在本教程中,你将学习Kotlin中的反应式流,并使用两种类型的流——SharedFlow和StateFlow,构建一个应用程序。
关于LiveData,在2022尾声的今天,从事 Android 开发的小伙伴一定不会陌生。相应的,关于 LiveData 解析与使用的文章更是数不胜数,其中不乏优秀的创作者,在众多的文章以及前辈面前,本篇也不敢妄谈能写的多么深入,易懂。
Openssl是通过“握手“建立加密信道,在该信道双方的身份都是合法的,并且传输数据都是密文传输。Openssl握手通过客户端和服务端互相交换信息计算出secret。计算出密钥的方式有很多种。这中间可能需要几个RTT来回。状态机需要针对约定好的加密算法按照一定的步骤执行。所以需要状态机保存握手过程中的参数。
只使用batch_size=32,也就是说每次将batch_size=32的数据通过PCI总线传到GPU,然后进行预测。在一些问题中,batch_size=32明显是非常小的。而通过PCI传数据是非常耗时的。
接触fs那么久,有必要再记录一下。 上一篇介绍了fs拓扑描述文件dot的格式,今天要介绍fs输出文件的格式。 举个例子,以下是d节点输出文件的一行记录,也就是一条流经过d的记录。 textexport d 1.035154 1.035154 1.175314 10.1.1.2:1001->10.5.0.1:2001 tcp 0x0 b:172.16.0.70 4 1722 FSA 其中每个字段含义如下: type of export (always textexport) node name at whi
原文:https://www.zhangxinxu.com/wordpress/2020/01/css-grid-auto-flow/
网络流看了两天,终于有了一点眉目,也拿模版A了道题目,通过对于模版代码的调试也真正了解了ek算法的用途了。 想好好写下总结都不让人顺心,写到一半网站死了,又得重新写。。 不说废话了,直接正题 首先要先清楚最大流的含义,就是说从源点到经过的所有路径的最终到达汇点的所有流量和 EK算法的核心 反复寻找源点s到汇点t之间的增广路径,若有,找出增广路径上每一段[容量-流量]的最小值delta,若无,则结束。 在寻找增广路径时,可以用BFS来找,并且更新残留网络的值(涉及到反向边)。 而找
在之前的 Kotlin Coroutines Flow 系列(一) Flow 基本使用 一文中曾经介绍过 Flow 的切换线程,以及 flowOn 操作符。
因此,在本文中,我们就从「[版本控制简史」出发,揭开「基于 Git 的版本控制工作流」的神秘面纱。
博主说:本文借鉴了很多「 DRPrincess」博主的文章内容,在此对其表示感谢。
这片论文提供了SOTA的配准方式,并且使用了diffeomorphic(微分同胚)。
hexo默认不支持流程图,flowchart 简便易食,可以瞬间使 hexo 流程图无中生有。本文记录在hexo中添加Markdown flowchart流程图的方法。 添加支持 npm install --save hexo-filter-flowchart 添加Flow代码 需要在代码块(ctrl + shift + k)中,选择语言为flow。 📷 添加flow代码: st=>start: 开始节点 in=>inputoutput: 输入 e=>end: 结束节点 op=>operation:
弹性盒模型( Flexible Box或FlexBox)是一个CSS3新增布局模块,官方称为CSS Flexible Box Layout Module,用于实现容器里项目的对齐、方向、排序(即使在项目大小位置、动态生成的情况), 分配空白空间 。弹性盒模型最大的特性在于,能够动态修改子元素的宽度和高度,以满足在不同尺寸屏幕下的恰当布局。
Git Flow是构建在Git之上的一个组织软件开发活动的模型,是在Git之上构建的一项软件开发最佳实践。Git Flow是一套使用Git进行源代码管理时的一套行为规范和简化部分Git操作的工具。
本博客将重点关注光流,这将通过从标准的sintel数据和自定义舞蹈视频生成光流文件来完成。
会将flow传入的方法封装成一个FlowCollector的扩展函数,因此在flow代码块中使用emit是自然地。
BERT-flow来自论文《On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models》[1],中了EMNLP 2020,主要是用flow模型校正了BERT出来的句向量的分布,从而使得计算出来的cos相似度更为合理一些。由于笔者定时刷Arixv的习惯,早在它放到Arxiv时笔者就看到了它,但并没有什么兴趣。想不到前段时间小火了一把,短时间内公众号、知乎等地出现了不少的解读,相信读者们多多少少都被它刷屏了一下。
大多数人懒得给照片加标签。如果你属于这一类(大概率事件),那么你一定知道搜索某张照片有多辛苦。 但这很有可能即将成为过去。 本周,Facebook 披露了其机器学习平台 Lumos 的更多信息: Lumos 将使用户们利用相片内容进行搜索,而不是图片名称或是标签。 Facebook 应用机器学习负责人 Joaquin Quiñonero Candela 解释说: “换句话说,搜索‘黑衬衫照片‘时,系统能识别出每张照片里是否有黑衬衫,并据此搜索;即便照片并没有被添加标签也没有关系。 Lumos 利用了计
企业中经常会有需要批处理才能完成的业务操作,比如:自动化地处理大批量复杂的数据,如月结计算;重复性地处理大批量数据,如费率计算;充当内部系统和外部系统的数据纽带,中间需要对数据进行格式化,校验,转换处理等。
题目描述 新的技术正冲击着手机通讯市场,对于各大运营商来说,这既是机遇,更是挑战。THU 集团旗下的 CS&T 通讯公司在新一代通讯技术血战的前夜,需要做太多的准备工作,仅就站址选择一项,就需要完成前期市场研究、站址勘测、最优化等项目。 在前期市场调查和站址勘测之后,公司得到了一共 N 个可以作为通讯信号中转站的地址,而由于这些地址的地理位置差异,在不同的地方建造通讯中转站需要投入的成本也是不一样的,所幸在前期调查之后这些都是已知数据:建立第 i个通讯中转站需要的成本为 (1≤i≤N)。 另外公司调查得
深度数据包检测(DPI) 深度数据包检测(Deep packet inspection,缩写为 DPI)是一种特殊的网络技术,一般网络设备只会查看以太网头部、IP头部而不会分析TCP/UDP里面的内容这种被称为浅数据包检测;与之对应的DPI会检查TCP/UDP里面的内容,所以称为深度数据包检测。 DPI一般是一个硬件或者软件,一般用“旁挂”的方式接入到网络。它会对网络中的每个数据包进行检查,识别出应用层协议,根据识别的协议采取一定的措施(比如记录HTTP访问行为)。对于TCP协议它可以识别完整的TCP交互过
它决定了元素如何在页面上排列,使它们能在不同的屏幕尺寸和设备下可预测地展现出来,更简便、完整、响应式地实现各种页面布局。
Description 新的技术正冲击着手机通讯市场,对于各大运营商来说,这既是机遇,更是挑战。THU集团旗下的CS&T通讯公司在新一代通讯技术血战的前夜,需要做太多的准备工作,仅就站址选择一项,就需要完成前期市场研究、站址勘测、最优化等项目。在前期市场调查和站址勘测之后,公司得到了一共N个可以作为通讯信号中转站的地址,而由于这些地址的地理位置差异,在不同的地方建造通讯中转站需要投入的成本也是不一样的,所幸在前期调查之后这些都是已知数据:建立第i个通讯中转站需要的成本为Pi(1≤i≤N)。另外公司调查得出
业务流程模型和标记法(BPMN, Business Process Model and Notation)是一套图形化表示法,用于以业务流程模型详细说明各种业务流程。
瀑布流.gif 功能描述:WSLWaterFlowLayout 是在继承于UICollectionViewLayout的基础上封装的带头脚视图的瀑布流控件。目前支持竖向瀑布流(item等宽不等高、支持头脚视图)、水平瀑布流(item等高不等宽 不支持头脚视图)、竖向瀑布流( item等高不等宽、支持头脚视图)三种样式的瀑布流布局。 前言 :近几个月一直在忙公司的ChinaDaily和国务院项目,没有抽出时间来写简书,现在终于算是告一段落了,抽出时间来更一篇 实现:主要是重写父类的几个涉及布局属性的方法
初始化仅三行代码,只需设置代理和样式,item的大小、头脚视图的大小、行列数以及间距都可以在对应样式的代理方法中自定义,然后设置为UICollectionView的自动流水布局样式,并结合UICollectionView的用法使用,详情看示例
目标:Sentinel的基本应用 工具:IDEA--2020.1、Sentinel Maven 学习目标:学习Sentinel的限流设置 本次学习的工程下载链接放到文本最后面
Java 9 包含了丰富的特性集。虽然Java 9没有新的语言概念,但是有开发者感兴趣的新的API和诊断命令。 我们将快速的,着重的浏览其中的几个新特性: 模块化系统–Jigsaw 项目 模块化是一个
Java 9 包含了丰富的特性集。虽然Java 9没有新的语言概念,但是有开发者感兴趣的新的API和诊断命令。
本文主要介绍论文《Graph-Based Trace Analysis for Micro-service Architecture Understanding and Problem Diagnosis》,由复旦大学CodeWisdom团队、eBay统一监控团队(UMP)、北京大学软件工程研究所共同发表。该篇论文采用图方法对微服务系统中的trace数据进行聚合和分析,并用于eBay监控场景的故障诊断。论文链接如下:
我们将快速的,着重的浏览其中的几个新特性: 模块化系统–Jigsaw 项目 模块化是一个很通用的概念。在软件中,模块化可以运用到编写和实现一个程序和计算系统,他们都是作为独立的模块,而不是作为一个单一
前面我们使用Java来运用JetPack中的一系列组件,又使用kotlin运用这些组件实现了一系列功能: kotlin--Flow文件下载 kotlin--Flow结合Room运用 kotlin--Flow结合retrofit运用 kotlin--StateFlow运用 kotlin--SharedFlow运用 接着,Jetpack的Paging3中,我们使用的语言是kotlin,相信通过这些项目的对比,你就能发现koltin取代Java的理由了,kotlin拥有更好的扩展性,更高的性能,更简洁的代码,更好
Java 9的 Reactive Streams是对异步流式编程的一种实现。它基于异步发布和订阅模型,具有非阻塞“背压”数据处理的特点。
AI 科技评论按:本文为上海交通大学林天威为 AI 科技评论撰写的独家稿件,未经许可不得转载。 在视频行为识别(action recognition)方向,目前最常见的网络框架有两类,一类是直接将视频作为输入的3D卷积网络,另一类即是将图像以及光流(optical flow)分别作为输入的two-stream网络。目前two-stream类的方法在效果上还是明显要优于3D卷积类的方法,本文主要讨论two-stream类方法中光流的应用。 虽然光流在two-stream类的方法里被广泛应用并且具有很好的效果,
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