Android.doc

包括了所有的android基本知识，有四大组件Activity,servce,广播接受者，内容提供者。还有最基本的布局，比如线性布局，表格布局，帧布局，相对布局，绝对布局。各种用于UI设计的常用控件，Button,TextView,Listview等等，把MVC融入整个设计。代码详细，值得初学者好好研读，是初学者快速掌握android开发的最佳捷径之一。是android开发的所有基本知识点的大合集。欢迎下载，让我们一起在android开发里享受它带给我们的乐趣吧。。。。

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为图片添加水印 【核心代码】 /*** 添加水印* @param imagePath      图片绝对路径* @param watermarkPath  水印图片绝对路径* @param position  水印图片位置* @return 生成水印图片的绝对路径*/public static String addWatermark(String imagePath, String watermarkPath, String position) {logger.info("为图片({})在位置{}添加水印({})", imagePath, position, watermarkPath);if (StringUtils.isNotBlank(imagePath) && StringUtils.isNotBlank(watermarkPath)) {File image = new File(imagePath);File watermark = new File(watermarkPath);Position pos = getPostion(position);if (image.isFile() && image.exists() && watermark.isFile()) {try {BufferedImage bi = ImageIO.read(image);Builder builder = Thumbnails.of(imagePath);BufferedImage watermarkImg = ImageIO.read(watermark);File newWatermark = null;// 原图的宽或高是水印图片宽或高的2倍及以上,则直接打上水印原图;否则缩略水印图片,以原图宽或高的二分之一if (bi.getWidth() / watermarkImg.getWidth()

滑轮关节，Android开发精典案例源码，很好的参考资料。(The pulley joint, Android development of classical case of source code, a good reference.)

说明：  简单的留言板的实现，作为初学者可以参考一下.(Simple realization of message boards as a reference for beginners.)

PSOpt is a program to demonstrate the optimization process of particle swarm optimization. A two-dimensional objective function is visualized by levels of grey: the lighter the color, the higher the function value. The particles are shown as red circles, their trajectory as red lines. The global memory (best point found up to now by the whole swarm) is shown as a blue cross-hair, the local memory (best points found by each of the particles) as small blue crosses. To run the program, first choose one of the example functions, then create a particle swarm, and finally start the optimization.

项目是安卓抽奖转盘的实现

资源描述 能够通过任意点集快速生成凹包，实现方式主要是基于三角网算法。 相关论文也可在他的博客中下载。

android 实现类似新闻app的导航栏 例子源码下载

基于java的图片相似度的计算。图像处理之相似图片识别（直方图应用篇）算法概述：首先对源图像与要筛选的图像进行直方图数据采集，对采集的各自图像直方图进行归一化再使用巴氏系数算法对直方图数据进行计算，最终得出图像相似度值，其值范围在[0, 1]之间0表示极其不同，1表示极其相似（相同）。