Android 基础版人脸识别源码范例

Android 系统中搜索文件的一个简单例子，功能和Windows搜索文件相似，不过实现上就差别大了：先载入main.xml Layout ，初始化对象： 　　mKeyword=(EditText)findViewById(R.id.mKeyword); 　　mButton=(Button)findViewById(R.id.mButton); 　　mResult=(TextView) findViewById(R.id.mResult); 　　然后定义一个方法，将mButton添加onClickListener，取得输入的关键字，再创建搜索文件的method： 　　private String searchFile(String keyword) 　　{ 　　 String result=""; 　　 File[] files=new File("/").listFiles(); 　　 for( File f : files ) 　　 { 　　 if(f.getName().indexOf(keyword)>=0) 　　 { 　　 result+=f.getPath()+" "; 　　 } 　　 } 　　 if(result.equals("")) result="找不到文件!!"; 　　 return result;

HTTP OPTIONS method Source Code for Andriod.

可以监听   用户在界面中的左右滑动的效果，并且有相应的方法来实现不同的操作 但是仅限于 界面  或者说是 布局  控件没有测试

用android实现usb主机通信的示例代码。

一款自已写的MP3播放器，通过他你可以学到android 媒体播放、多线程方面的知识(A from already write MP3 player, through him you can learn android media player, multithreading aspects of knowledge)

布局问题,android studio底部布局问题，自己想的

android上使用ZXing识别条形码和二维码，代码简单易懂，相信能帮助读者迅速掌握相关的开发(the use of android and two-dimensional bar code ZXing identification code, the code easy to understand, that can help readers quickly master the relevant development)

Android 功能完善的数独游戏源代码，关于这个游戏的玩法，这里不再赘述了，游戏编写上的特点，简要说明下： 　　这个游戏在界面上可支持更换三种游戏主题（草地绿、天空蓝、深沉黑）。同时游戏中还涉及到了许多的android编程知识点，比如ColorPickerDialog、DrawView、OnTouchListener等的应用技巧，在界面中的滑动菜单也做的不错，滚动显示和隐藏菜单时，手指滑动需要达到指定速度才行，这样可有效避免误操作，另外menu最多可以滑动到的左边缘。值由menu布局的宽度来定，marginLeft到达此值之后，不能再减少。 。 另外还有毫秒级的线程睡眠编写技巧。 　　数独游戏是一款经典的益智游戏，用Android来写，也可熟悉各种Android编程技巧，对提升安卓编程水平有帮助。

# 1、简介离线命令词识别，是基于语法规则，将与语法一致的自然语言音频转换为文本输出的技术。语法识别的结果值域只在语法文件所列出的规则里，故有很好的匹配率，另外，语法识别结果携带了结果的置信度，应用可以根据置信分数，决定这个结果是否有效。

翻译 maninwest@Codeforge 作者:lessthanoptimal@CodeProject这里介绍如何在安卓设备和台式电脑上进行对象跟踪。在计算机版本中，对象跟踪的问题是跟踪视频序列中的视觉对象。BoofCV 包含几个通用对象跟踪算法，包括最近才提出的最先进的算法，可以让用户在图像中选择一个区域并进行跟踪。另一个要注意的是，对于人来说很容易的事情可能对电脑来说相当困难。人们可以轻松跟踪模糊或者消失了一段时间的物体，但是即使是最好算法也不能轻松实现。最好算法的也是在有限的情况下好用，而在其他情况下不好用。每种情况都需要选择特定算法。以下跟踪算法被称为通用算法，因为这些算法对情景的假设不多。例如，不假设摄像头是静止的，这种假设可以大大简化跟踪问题，但是限制了它的用途。BoofCV 中的算法Circulant 循环  简单稳定，但是不能恢复追踪  在 BoofCV 中定制改进，可以有独立于区域大小的常量 runtime   http://home.isr.uc.pt/~henriques/circulant/Track-Learning-Detect (TLD)跟踪-学习-检测   BoofCV 中的长期跟踪算法  计算成本贵且繁琐  http://personal.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/tld.htmlSparse-Flow   BoofCV 中可以估计滚动的跟踪器脆弱，在二维对象中效果最好