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应用背景景区简介这篇文章解释了如何使用我们的移动设备内置的磁传感器创建我们自己的指南针应用程序。要记住的最重要的事情是，指南针的应用程序通过使用通过在移动设备上的磁力仪传感器提供的数据。所以如果我们移动设备没有这种传感器，指南针的应用程序不能运行它。同时磁力仪是磁或电信号非常敏感。所以要小心你所持有的设备远离任何信号从指南针应用准确的方向。我用下面的图像从cliparts.co我的指南针应用程序：背景在这篇文章中，我使用了一个TextView控件显示角度在该装置的导向。另外，我使用了罗盘图像指向南北方向。为了这一切的工作，该装置的传感器管理器需要初始化应用程序时初始化。同时，我们需要注册设备的方位传感器时应用程序被激活和注销它当应用程序暂停，保存电池。关键技术隐藏 ；复制代码

运行之后点击菜单键或点击左上角的menu建，弹出对话框，提供了四种选择单位，动态变化，然后手指左右滑动取值，

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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

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该系统实现了天气预报功能，可定位当前城市，添加其他城市，切换城市，还获取了出行建议，添加了日历日程提醒。 运用java写成的，数据库使用mysql.其他源码可参考文件。完整可运行。

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