學(xué)習(xí)android的方法
學(xué)習(xí)android的方法
在當(dāng)今社會，移動互聯(lián)網(wǎng)已慢慢成為科技發(fā)展的新趨勢，Android是全球最大的智能操作系統(tǒng)，在中國更是達到80%以上的市場占有率，火爆的市場帶來了Android開發(fā)人員旺盛的需求。下面學(xué)習(xí)啦小編收集了一些關(guān)于學(xué)習(xí)android的方法，希望對你有幫助
學(xué)習(xí)android的方法
1、Java核心技術(shù)：零基礎(chǔ)學(xué)Android開發(fā)，從Java發(fā)展史開始，本階段課程結(jié)合開發(fā)環(huán)境講解基礎(chǔ)語法，熟悉程序結(jié)構(gòu)，再深入細致的介紹Java中面向?qū)ο蟮木幊趟枷?，結(jié)合常用設(shè)計模式、算法，IO流、多線程、集合框架、網(wǎng)絡(luò)編程、反射內(nèi)省、泛型、注解、XML、MySQL、Servlet等核心知識，讓你全面掌握Java語言的精髓所在，為后續(xù)Android開發(fā)打下扎實的基礎(chǔ)。
2、Android核心技術(shù)：從Android入門到精通，本階段Android培訓(xùn)課程基于Android Studio開發(fā)環(huán)境，從UI入門，四大組件、系統(tǒng)服務(wù)、Fragment、Loaders、SQLite數(shù)據(jù)庫、文件操作、網(wǎng)絡(luò)通訊、多媒體、動畫、布局優(yōu)化、緩存優(yōu)化、內(nèi)存管理、編碼技巧等介紹Android應(yīng)用開發(fā)的全過程，最適合初學(xué)者的Android基礎(chǔ)教程。
3、Android高級專題：本階段課程基于企業(yè)級應(yīng)用開發(fā)中常用或開源的第三方組件、框架，包括：百度地圖、Bmob云平臺、Git與Linux、NDK、屏幕適配、APP上線、廣告植入、傳感器、SlidingMenu菜單、PullToRefresh下拉刷新、圖片緩存ImageLoader、xUtils框架、第三方登錄分享、極光推送、在線支付、藍牙、語音/人臉識別、二維碼、NFC等眾多實用技術(shù)，這些技術(shù)不僅提高你的開發(fā)效率和應(yīng)用的健壯性，也是高薪必備利器。
4、項目實戰(zhàn)：Android開發(fā)實戰(zhàn)經(jīng)典，本階段課程以項目為導(dǎo)線，融合以上階段所學(xué)的技術(shù)點，訓(xùn)練綜合應(yīng)用開發(fā)，講解項目從需求分析、功能設(shè)計、到代碼實現(xiàn)，模擬需求變更，還原真實開發(fā)中出現(xiàn)難點，解決難點，代碼問題解析，調(diào)試異常與邏輯錯誤等問題，讓你在真正的項目實戰(zhàn)中增長經(jīng)驗。
Android學(xué)習(xí)必備--java工具15個
1.Weka集成了數(shù)據(jù)挖掘工作的機器學(xué)習(xí)算法。這些算法可以直接應(yīng)用于一個數(shù)據(jù)集上或者你可以自己編寫代碼來調(diào)用。Weka包括一系列的工具，如數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則以及可視化。
2.MassiveOnlineAnalysis(MOA)是一個面向數(shù)據(jù)流挖掘的流行開源框架，有著非?；钴S的成長社區(qū)。它包括一系列的機器學(xué)習(xí)算法(分類、回歸、聚類、異常檢測、概念漂移檢測和推薦系統(tǒng))和評估工具。關(guān)聯(lián)了WEKA項目，MOA也是用Java編寫的，其擴展性更強。
3.MEKA項目提供了一個面向多標簽學(xué)習(xí)和評價方法的開源實現(xiàn)。在多標簽分類中，我們要預(yù)測每個輸入實例的多個輸出變量。這與“普通”情況下只涉及一個單一目標變量的情形不同。此外，MEKA基于WEKA的機器學(xué)習(xí)工具包。
4.AdvancedDataminingAndMachinelearningSystem(ADAMS)是一種新型的柔性工作流引擎，旨在迅速建立并保持真實世界的復(fù)雜知識流，它是基于GPLv3發(fā)行的。
5.EnvironmentforDevelopingKDD-ApplicationsSupportedbyIndex-Structure(ELKI)是一款基于Java的開源(AGPLv3)數(shù)據(jù)挖掘軟件。ELKI主要集中于算法研究，重點研究聚類分析中的無監(jiān)督方法和異常檢測。
6.Mallet是一個基于Java的面向文本文件的機器學(xué)習(xí)工具包。Mallet支持分類算法，如最大熵、樸素貝葉斯和決策樹分類。
7.Encog是一個先進的機器學(xué)習(xí)框架，集成了支持向量機(SVM)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾可夫模型(HMM)、遺傳編程和遺傳算法。
8.Datumbox機器學(xué)習(xí)框架是一個用Java編寫的開源框架，允許快速地開發(fā)機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計應(yīng)用。該框架的核心重點包括大量的機器學(xué)習(xí)算法以及統(tǒng)計測試，能夠處理中等規(guī)模的數(shù)據(jù)集。
9.Deeplearning4j是使用Java和Scala編寫的第一個商業(yè)級的、開源的、分布式深入學(xué)習(xí)庫。其設(shè)計的目的是用于商業(yè)環(huán)境中，而不是作為一個研究工具。
10.Mahout是一個內(nèi)置算法的機器學(xué)習(xí)框架。Mahout-Samsara幫助人們創(chuàng)建他們自己的數(shù)學(xué)，并提供了一些現(xiàn)成的算法實現(xiàn)。
11.RapidMiner是德國多特蒙特技術(shù)大學(xué)開發(fā)的。它為開發(fā)者開發(fā)應(yīng)用程序提供了一個GUI(圖形用戶界面)和JavaAPI。它還提供了一些機器學(xué)習(xí)算法，用來做數(shù)據(jù)處理、可視化以及建模。
12.ApacheSAMOA是一個機器學(xué)習(xí)(ML)框架，內(nèi)嵌面向分布式流ML算法的編程抽象，并且允許在沒有直接處理底層分布式流處理引擎(DSPEe，如ApacheStorm、ApacheS4和Apachesamza)復(fù)雜性的情況下，開發(fā)新的ML算法。用戶可以開發(fā)分布式流ML算法，而且可以在多個DSPEs上執(zhí)行。
13.Neuroph通過提供支持創(chuàng)建、訓(xùn)練和保存神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Java網(wǎng)絡(luò)庫和GUI工具，簡化了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)。
14.Oryx2是一個建立在ApacheSpark和ApacheKafka的Lambda架構(gòu)實現(xiàn)，但隨著實時大規(guī)模機器學(xué)習(xí)而逐漸開始專業(yè)化。這是一個用于構(gòu)建應(yīng)用程序的框架，但也包括打包，以及面向協(xié)同過濾、分類、回歸和聚類的端到端的應(yīng)用程序。
15.StanfordClassifier是一個機器學(xué)習(xí)工具，它可以將數(shù)據(jù)項歸置到一個類別。一個概率分類器，比如這個，它可以對一個數(shù)據(jù)項給出類分配的概率分布。該軟件是最大熵分類器的一個Java實現(xiàn)。
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