譯者按： 在Google最新的文檔中，提供了一系列含金量相當高的教程。因為種種原因而鮮為人知，真是可惜！Ryan將會細心整理，將之翻譯成中文，希望對開發者有所幫助。本系列是Google關於展示大Bitmap（位圖）的官方演示，可以有效的解決內存限制，

本例是一個拖動小球的游戲（坑爹，給Baby玩的吧。。），主要是用到Android2D繪圖技術、自定義組件技術。話不多說，先上圖：1. 窗口在拖動小球之後會變為當前的Touch坐標2. 當手選中小球（有點難選中，球有點兒小），手機會震動（必須是真機才有

譯者按：在外企工作的半年多中花了不少時間在國外的網站上搜尋資料，其中有一些相當有含金量的文章，我會陸陸續續翻譯成中文，與大家共享之。初次翻譯，“信達雅”三境界恐怕只到信的層次，望大家見諒！這篇文章相當經典而實用，想當初我做手機

約幾個月前，我正為公司的APP在Android手機上實現拍照截圖而煩惱不已。上網搜索，確實有不少的例子，大多都是抄來抄去，而且水平多半處於demo的樣子，可以用來講解知識點，但是一碰到實際項目，就漏洞百出。當時我用大眾化的解決方案，暫時性的做了一個拍

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某些情況下我們需要將一個對象賦給另一個對象，其中就有一些值得注意的點。淺拷貝：在沒有進行運算符的重載時，一般情況下我們定義一個A a(1,2,3);A b;這兩個對象，我們會有 b = a; 這就是對象之間的拷貝，也就是會出現深拷貝和淺拷貝，以及一些

移植ucGUI到Linux上成功，做點記錄。關鍵修改代碼記錄：修改點1：注:為了使ucgui 適配 32 bit per pixseltypedef union { U32 aColorIndex8[2]; U32

iOS 中沒有下拉組件，下面是自己實現的分享給大家！// // CloCombox.h // ColCombox // // Created by cloay on 12-11-12. // Copyright (c) 2012年 topgether

GCD是Grand Central Dispatch的縮寫。其包含了語言特性、runtime libraries以及提供系統級、綜合提高的系統增強功能在iOS和OSX 系統上多核的硬件來支持並行執行代碼。GCD會負責創建線程和調度執行你寫的功能代碼。

在C＋＋的使用過程中，經常聽到變量的定義、聲明，也經常出現兩者定義隨意混用的情況，其實兩者的差別還是比較大的。兩個術語的英語定義為：Declaring is like telling the machine that you want say for

UITextField 座位用戶交互的一個必備使用的控件，其使用頻率較高。定義一個UITextField 及其基本的屬性： UITextField _telNum = [[UITextField alloc

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在Android應用開發中，有時需要實現有字數限制的EditText，首先來分析下市面上存在的類似實現方案吧，好有個感性的認識。【方案一：騰訊微博】每個中文字符算一個字數，每兩個英文字符算一個字數，當用戶輸入內容時，實時顯示剩余的字數，當超出字數限制

Android應用開發中，很多情況下免不了要調用手機上的郵件類應用，實現郵件發送的功能，這一般是通過調用系統已有的Intent來實現的。看到網上很多郵件發送都是調用action為android.content.Intent.ACTION_SEND的I

eddic 現在可以使用 Clang 進行編譯了（詳情）, 我想在兩個不同的編譯器下比較編譯時間和生成可執行文件的性能。我選擇的編譯器是 GCC 4.7.2 和CLang 3.1，測試平台 Gentoo。編譯時間首先我使用不同的參數比較二者的編譯時間

用python實現遠程登陸主機執行命令或通過sftp上傳下載文件，有個很好的模塊paramiko模塊來演示這些功能，使用起來很方便，大家可學習一下。寫了幾個小程序，用於說明此模塊的使用方法。1：連接遠程linux主機並執行命令#!/usr/bin/e

由於OpenCV自帶的cvInitFont和cvPutText函數不支持向圖像中寫入中文，參考這裡的方法，在windows7 64位機上用vs2008+OpenCV2.3.1實現具體步驟如下：1、新建一個控制台工程Test，先按照 http

發現OpenCV中讀取視頻或者usb camera的方法如此簡單，下面是opencv2.31中實現的讀取攝像頭的代碼：int main() { //打開視頻文件 //cv:

基於OpenCV harr級聯分類器的人臉及眼睛、鼻子、嘴巴檢測程序。代碼很簡單： #include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui//highgui.hp

在現實中廣泛使用的推薦系統一般都是基於協同過濾算法的，這類算法通常都需要計算用戶與用戶或者項目與項目之間的相似度，對於數據量以及數據類型不同的數據源，需要不同的相似度計算方法來提高推薦性能，在mahout提供了大量用於計算相似度的組件，這些組件分別實