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appcompatdemo 评分:

http://blog.csdn.net/xyz_lmn/article/details/12623609 每一位Android开发者对Action Bar这种设计都不陌生了,毕竟它已经发布了至少两年了。Android团队发布Action Bar设计规范时同时放出了ActionBar的Api来支持这种设计。如果对ActionBar不太熟悉的可以参考《 Android UI开发第二十四篇——Action Bar》。ActionBar的API被添加在Android3.0(API 级别 11)中,低版本的还是用不了,根本不能适配支持Android 2.X系列的应用。很幸运有第三方开源的actio

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2013-10-13 上传 大小:3.08MB
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appcompat_v7

更新ADT至22.6.0版本之后,出现了这个库,appcompat_v7是Google自己的一个兼容包,就是一个支持库,能让2.1以上全使用上4.0版本的界面。例如使用ActionBar,不需要再使用第三方的支持库了,下面就让笔者带你慢慢走近这个问题并解决它。同时可解决values-v11 values-v14style报错

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android-support-v7-appcompat-master

android-support-v7-appcompat源代码,从github上下载下来的。苦于用eclipse开发时使用ActionBar等组件不提示方法注释的亲们有福了!

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保存图片到本地相册

保存图片到本地相册,可以在相册查看,Android 6.0以上也可以实现

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基于GPS轨迹数据的拥堵路段预测

基于真实的 GPS 轨迹数据,对城市拥堵路段进行预测. 在此过程中,摒弃传统的基于交通流预 测和拥堵识别的方法,提出一种新的基于拥堵向量和拥堵转移矩阵的拥堵路段预测方法. 该方法同时考虑路 段拥堵的时间周期性和时空相关性,通过对出租车 GPS 轨迹数据进行挖掘和训练,建立拥堵向量和拥堵转移 矩阵,实现对拥堵路段的预测. 真实数据集上的实验验证了所提的拥堵路段预测方法的有效性.

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基于复杂城市道路网络的交通拥堵预测模型

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基于深度学习的交通拥堵预测模型研究 *

针对城市道路交通拥堵预警问题,提出了一种基于深度学习的预测模型 。 通过归纳合并交通流参数 、 环境状态 、 时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态 。 采用深度学习的自编码网络方法从无 标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集 。 应用 Softmax 回归对有标签的新特征 集进行学习生成预测分类器,模型可对交通拥堵状况进行多态预测 。 通过仿真对比分析,预测模型具有较省略 特征学习的预测算法更好的预测性能,平均预测精度可达 85% 。

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