學習android的方法
學習android的方法
在當今社會，移動互聯網已慢慢成為科技發展的新趨勢，Android是全球最大的智能操作系統，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，從Java發展史開始，本階段課程結合開發環境講解基礎語法，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Android開發打下扎實的基礎。
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開發環境，從UI入門，四大組件、系統服務、Fragment、Loaders、SQLite數據庫、文件操作、網絡通訊、多媒體、動畫、布局優化、緩存優化、內存管理、編碼技巧等介紹Android應用開發的全過程，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級應用開發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效率和應用的健壯性，也是高薪必備利器。
4、項目實戰：Android開發實戰經典，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，講解項目從需求分析、功能設計、到代碼實現，模擬需求變更，還原真實開發中出現難點，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中增長經驗。
Android學習必備--java工具15個
1.Weka集成了數據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據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，如數據預處理、分類、回歸、聚類、關聯規則以及可視化。
2.MassiveOnlineAnalysis(MOA)是一個面向數據流挖掘的流行開源框架，有著非常活躍的成長社區。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)和評估工具。關聯了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。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發行的。
5.EnvironmentforDevelopingKDD-ApplicationsSupportedbyIndex-Structure(ELKI)是一款基于Java的開源(AGPLv3)數據挖掘軟件。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，允許快速地開發機器學習和統計應用。該框架的核心重點包括大量的機器學習算法以及統計測試，能夠處理中等規模的數據集。
9.Deeplearning4j是使用Java和Scala編寫的第一個商業級的、開源的、分布式深入學習庫。其設計的目的是用于商業環境中，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幫助人們創建他們自己的數學，并提供了一些現成的算法實現。
11.RapidMiner是德國多特蒙特技術大學開發的。它為開發者開發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，用來做數據處理、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，開發新的ML算法。用戶可以開發分布式流ML算法，而且可以在多個DSPEs上執行。
13.Neuroph通過提供支持創建、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。
14.Oryx2是一個建立在ApacheSpark和ApacheKafka的Lambda架構實現，但隨著實時大規模機器學習而逐漸開始專業化。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，它可以將數據項歸置到一個類別。一個概率分類器，比如這個，它可以對一個數據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。
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