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Android传感器开发与智能设备案例实战_Android移动应用开发

Android是一个面向应用程序开发的丰富平台,它除了拥有许多具有吸引力的用户界面元素、数据管理和网络应用等优秀的功能之外,还提供了很多颇具特色的接口,比如对各种传感器的支持。Android应用可以通过传感器来获取设备的外界条件,包括手机设备的运行状态、当前摆放方向、外界的磁场、温度和压力等。通过在Android应用中添加传感器,可以充分激发开发者、用户的想象力,可以开发出各种有特色、有创意的应用程序,比如电子软盘、水平仪等。在本节中我们首先对传感器的基本概念进行了简要的介绍,之后通过一系列的具体案例给大家讲解Android中传感器开发的具体知识。

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Android开发笔记(五十九)巧用传感器

传感器是Android用来感知周围环境以及运动信息的工具。因为具体的感应信息依赖于相关硬件,所以虽然Android提供了众多的感应器,但不是每部手机都能支持这么多感应器,恰恰相反,大多数安卓手机仅仅支持包括加速度在内的少数几个感应器。 传感器借助于硬件来监听环境改变的事件,从这个意义上来说,Android的事件都是由某个传感器触发,只不过这个触发来源可能是软件,也可能是屏幕,甚至可能是手机的sim卡。回顾一下之前的事件通信章节,我们会发现,原来它们在本质上跟传感器是类似的,比如说: 1、软件感应:UI事件(参见《Android开发笔记(四十四)动态UI事件》)、媒体播放事件(参见《Android开发笔记(五十七)录像录音与播放》)、浏览器加载、交互与下载事件(参见《Android开发笔记(六十四)网页加载与JS调用》)。 2、屏幕感应:点击事件(参见《Android开发笔记(四十三)点击事件》)、手势事件(参见《Android开发笔记(四十五)手势事件》)、拖动条的拖动事件(参见《Android开发笔记(五十八)铃声与震动》)。 3、sim卡感应:手机相关事件(参见《Android开发笔记(四十六)手机相关事件》)。 4、摄像头感应:拍照事件(参见《Android开发笔记(五十六)摄像头拍照》)。 5、麦克风感应:录音事件(参见《Android开发笔记(五十七)录像录音与播放》)。 6、系统感应:电量事件、屏幕开关事件(参见《Android开发笔记(一百一十七)app省电方略》)。 下面是目前Android支持的感应器类型: 1 TYPE_ACCELEROMETER //加速度 2 TYPE_MAGNETIC_FIELD //磁场 3 TYPE_ORIENTATION //方向,该类型已弃用,取而代之的是getOrientation方法 4 TYPE_GYROSCOPE //陀螺仪 5 TYPE_LIGHT //光线 6 TYPE_PRESSURE //压力 7 TYPE_TEMPERATURE //温度,该类型已弃用,取而代之的是TYPE_AMBIENT_TEMPERATURE 8 TYPE_PROXIMITY //距离 9 TYPE_GRAVITY //重力 10 TYPE_LINEAR_ACCELERATION //线性加速度 11 TYPE_ROTATION_VECTOR //旋转矢量 12 TYPE_RELATIVE_HUMIDITY //湿度 13 TYPE_AMBIENT_TEMPERATURE //环境温度 14 TYPE_MAGNETIC_FIELD_UNCALIBRATED //无标定磁场 15 TYPE_GAME_ROTATION_VECTOR //无标定旋转矢量 16 TYPE_GYROSCOPE_UNCALIBRATED //未校准陀螺仪 17 TYPE_SIGNIFICANT_MOTION //特殊动作 18 TYPE_STEP_DETECTOR //步行检测,用户每走一步就触发一次事件 19 TYPE_STEP_COUNTER //计步器,记录激活后的步伐数 20 TYPE_GEOMAGNETIC_ROTATION_VECTOR //地磁旋转矢量

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云计算时代 物联网新模式的潜力谁来挖掘

计算和物联网是现在很热的话题,从目前很多用户的使用习惯来看,绝大多数用户还是在利用互联网进行信息的获取和交流,虽然一个充斥着数以十亿、百亿计可时刻供应用程序和用户使用的传感器的世界可能是非常有趣的,但是用户隐私、搜索规模以及如何解释传感器数据等问题都成为了物联网的发展瓶颈。 云模型成为用户访问关键 企业构建一个云模型可以非常有效的缓解用户访问带来的网络压力,同时让相关数据信息和控制选项能够成为更易于用户访问的服务。如果使用了无序的传感器云和公共的访问,那么物联网是无法获得成功的。 基于物联网的很多传感器都是

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大数据能力提升项目|学生成果展系列之六

导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 回首2022年,清华大学大数据能力提升项目取得了丰硕的成果,同学们将课程中学到的数据思维和技能成功

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