學習android的方法
學習android的方法
在當今社會，移動互聯(lián)網已慢慢成為科技發(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。下面學習啦小編收集了一些關于學習android的方法，希望對你有幫助
學習android的方法
1、Java核心技術：零基礎學Android開發(fā)，從Java發(fā)展史開始，本階段課程結合開發(fā)環(huán)境講解基礎語法，熟悉程序結構，再深入細致的介紹Java中面向對象的編程思想，結合常用設計模式、算法，IO流、多線程、集合框架、網絡編程、反射內省、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。
2、Android核心技術：從Android入門到精通，本階段Android培訓課程基于Android Studio開發(fā)環(huán)境，從UI入門，四大組件、系統(tǒng)服務、Fragment、Loaders、SQLite數(shù)據(jù)庫、文件操作、網絡通訊、多媒體、動畫、布局優(yōu)化、緩存優(yōu)化、內存管理、編碼技巧等介紹Android應用開發(fā)的全過程，最適合初學者的Android基礎教程。
3、Android高級專題：本階段課程基于企業(yè)級應用開發(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，這些技術不僅提高你的開發(fā)效率和應用的健壯性，也是高薪必備利器。
4、項目實戰(zhàn)：Android開發(fā)實戰(zhàn)經典，本階段課程以項目為導線，融合以上階段所學的技術點，訓練綜合應用開發(fā)，講解項目從需求分析、功能設計、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)中增長經驗。
Android學習必備--java工具15個
1.Weka集成了數(shù)據(jù)挖掘工作的機器學習算法。這些算法可以直接應用于一個數(shù)據(jù)集上或者你可以自己編寫代碼來調用。Weka包括一系列的工具，如數(shù)據(jù)預處理、分類、回歸、聚類、關聯(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習算法(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習和評價方法的開源實現(xiàn)。在多標簽分類中，我們要預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的機器學習工具包。
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習工具包。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習框架，集成了支持向量機(SVM)、人工神經網絡、遺傳算法、貝葉斯網絡、隱馬爾可夫模型(HMM)、遺傳編程和遺傳算法。
8.Datumbox機器學習框架是一個用Java編寫的開源框架，允許快速地開發(fā)機器學習和統(tǒng)計應用。該框架的核心重點包括大量的機器學習算法以及統(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、分布式深入學習庫。其設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是一個內置算法的機器學習框架。Mahout-Samsara幫助人們創(chuàng)建他們自己的數(shù)學，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大學開發(fā)的。它為開發(fā)者開發(fā)應用程序提供了一個GUI(圖形用戶界面)和JavaAPI。它還提供了一些機器學習算法，用來做數(shù)據(jù)處理、可視化以及建模。
12.ApacheSAMOA是一個機器學習(ML)框架，內嵌面向分布式流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、訓練和保存神經網絡的Java網絡庫和GUI工具，簡化了神經網絡開發(fā)。
14.Oryx2是一個建立在ApacheSpark和ApacheKafka的Lambda架構實現(xiàn)，但隨著實時大規(guī)模機器學習而逐漸開始專業(yè)化。這是一個用于構建應用程序的框架，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用程序。
15.StanfordClassifier是一個機器學習工具，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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