沐小晨曦 | Omooo

Android — Lottie初探及跳坑

前言

Lottie早就听过，但是由于播放动画的资源（Json文件）来源于AE，所以也就简单了解一下也没在继续下去了。今天我无意间看到一篇介绍Lottie的，随便看下吧，哇，赚！

不是自己没法用AE导出Json文件吗？不用怕，网上有人分享，Airbnb专门建立一个网站用来大家分享自己的Json，并且能预览动画：

https://www.lottiefiles.com/

既然有资源了，那就从官方文档开始尝试了：

http://airbnb.io/lottie/android/android.html#getting-started

文档也很详细就不多说了，只记录一下可能遇到的问题吧。

跳坑

依赖的时候遇到了我们用开源库经常碰到的v4包重复依赖的情况：DexException Multiple dex files define

通常的做法是在重复依赖的库中去掉v4包，即：

1
2
3

compile ('com.airbnb.android:lottie:2.5.1'){
    exclude group: 'com.android.support'
}

但是这样并不能解决我的问题，网上搜了一下，可能需要分包，于是试了一下，还真行：

1	compile 'com.android.support:multidex:1.0.3'

  defaultConfig {
/****/
      multiDexEnabled true
  }

添加分包支持就行了，总之这种问题就是哪几种解决办法，挨着试一遍就行了。

参考

https://blog.csdn.net/zgd826237710/article/details/79456202

https://www.jianshu.com/p/f769ea6db2c1

https://www.jianshu.com/p/0431a6c9c650

2018-03-31

Android — 自定义Dialog的一些坑

填坑

本来今天开开心心拿到资源，准备轻轻松松写个自定义Dialog，说白了就是Dialog.setContentView(view);这个方法。

但是遇到了一个大坑，不仅View错位，圆角效果也没有。

如果你也遇到过这样的问题，可以接着看了。

more >>

2018-03-23

前馈神经网络

前言

从这一节就开始接触最简单最朴素的神经网络了，叫做前馈神经网络。在这种神经网络中，各神经元从输入层开始，接收前一级输入，并输入到下一级，直至输出层。整个网络中无反馈，可用一个有向无环图表示。

通常我们说的前馈神经网络有两种：反向传播网络（BP网络）和径向基函数神经网络（RBF网络）。

这一节虽然不难，但是非常重要，因为几乎所有在深度学习中涉及的最为关键性的问题都在这一节涵盖了。我们以最简单的BP网络为例，看看最简单的神经网络是怎么设计和工作的。

本节目录：

线性回归的训练
神经网络的训练
小结

more >>

2018-03-16

Android — 自定义View（五）之Path操作

前言

同样的，回顾一下上一篇学的知识。在上一篇中，着重讲解了用Canvas绘制图片和文字。绘制图片有两种方式：drawPicture和drawBitmap，对于drawPicture来说，我们形象化的把它比喻成录像机，能够记录Canvas一系列操作并将它保存到Picture中，再把录制的内容绘制出来的话虽然有三种方法，但是我们推荐用Canvas提供的drawPicture方法，主要是因为它不会对后续Canvas造成影响，而且可控性更强。然后是绘制图片的第二种方式，即drawBitmap，这个也没什么好说了，知道Bitmap的四种来源方式以及drawBitmap方法中参数的含义就OK了。接着我们讲到绘制文字，绘制文字还是很简单，也提供了三种方法来绘制：drawText()、drawPosText()、drawTextOnPath()。drawText()方法可以对绘制的文本进行截取，记住是前闭后开；drawPosText()我们不建议使用，毕竟要确定文本中每个字符的坐标值，而drawTextOnPath()我们则是遗留下来了，这篇文章就是来讲解Path的使用。目录如下：