使用RxJava和RxAndroid的示例Android应用 该项目是RxJava + RxAndroid用法的示例。 在我看来，尽管RxJava是一个很棒的工具和概念，但它在Android中的用法远非显而易见。 当重新查询更改后的数据时，ContentProvider已经使用了Observer模式，我们很少需要在移动应用程序中进行一些复杂的过滤。 也就是说，我确实相信在某些情况下了解RxAndroid可以简化生活。 假设我们要通过每个州（加利福尼亚州，俄亥俄州等）中搜索职位（教师，护士等）。 在最简单的情况下，我们需要一个输入字段和美国州列表，并且我们想在查询或状态更改时加载作业： RxJava是关于事件流的。 在我们的案例中，事件可以是查询更新，也可以是其他状态，然后应使用给定的查询/状态执行API请求，并显示结果： 用户键入查询字符串或选择美国状态-> API请求->处理并显

里面包含了RxJava 和 RxAndroid 的jar包，方便对RxJava 有兴趣的同学使用，另外附一个RxJava 教程一个http://gank.io/post/560e15be2dca930e00da1083#toc_1

安卓毕业设计加源码 简阅(SimpleRead) 以Kotlin实现的简单纯净的阅读软件,主要使用到MVP+RxJava+Retrofit+RxLifecycle+Glide+GreenDao等技术 软件开发背景 简阅是我学习安卓开发的第一个项目,最初是使用传统的MVC模式,然后一步步迭代,由MVP再到Kotlin.如今项目功能已经基本稳定,我将项目规范了下, 然后开源供大家交流学习,毕竟当时学习也看了很多前辈的项目,学到了很多,所以现在是时候回报开源社区啦。 软件地址 软件截图 实现的功能 知乎日报 获取知乎日报最新新闻 上拉加载前一天知乎新闻 可选择阅读具体某天的知乎新闻 可随机阅读一篇知乎新闻 已读新闻灰显 收藏/取消收藏某一篇新闻 分享新闻 煎蛋新鲜事 获取最新煎蛋新鲜事 上拉加载前一天新鲜事 已读新闻灰显 收藏/取消收藏某一篇新闻 分享新闻 每日一文 查看当天的文章 随机一篇文章 三种阅读风格切换 其余 遵循Material Design设计 多种主题选择 Frament懒加载 网络缓存 离线缓存 技术慨要 MVP MVP是目前安卓开发中最流行的架构之一,Model负责数据和

RxJava开发精要阅读后整理的思维导图

News Android新闻客户端 + Java后台 Android架构：MVVM + OkHttp + RxJava + Retrofit + CC(组件化) 后端架构：SpringBoot + Mybatis + Redis + Shiro + AOP 慢慢完善中.....

Microsoft Remote Desktop v10.2.2 for Mac 微软远程桌面，最新版

多摄像机人员跟踪和重新识别（使用视频） 用于“检测/跟踪”和“重新识别”不同摄像机/视频中的个人的简单模型。 介绍 该项目旨在跟踪不同角度的视频中的人。 用于完成此任务的框架分别依靠MOT和ReID来跟踪和重新标识人类的ID。 可以使用YOLO_v3或YOLO_v4来完成跟踪，并且ReID依赖于KaiyangZhou的Torchreid库。 安装 如果您的计算机上未安装 ，请下载 克隆存储库 git clone https : // github . com / samihormi / Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification 创建项目环境 cd Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification conda create

该脚本利用MATLAB-HFSS-API，在MATLAB中编写M×N阵列可重构天线的建模仿真脚本。为了快速地得到具有指定频率的开关组合状态，将遗传算法应用于该M×N阵列可重构天线。(The modeling simulation and script of M × N reconfigurable antenna array is written in MATLAB by using MATLAB-HFSS-API. In order to quickly get a switch array with target frequency, genetic algorithm is applied to M × N reconfigurable antenna array.)

matlab alexnet图像识别代码可见热力人员重新识别（交叉方式人员Re-ID） AAAI 2018和IJCAI 2018中的演示代码。 AAAI 18论文的框架：两阶段框架（特征学习+公制学习） IJCAI 18论文的框架：端到端学习 1.准备数据集。 可以通过提交版权表格从中下载RegDB数据集。 （其名称为“东国基于身体的人的识别数据库（DBPerson-Recog-DB1）”。） 2. AAAI中的两流CNN网络功能学习（TONE） 所有代码都在用Python编写的文件夹“ TONE /”中。 该演示代码已在Python 2.7和Tensorflow v0.11上进行了测试。 一种。 准备数据集和训练/测试列表，如TONE/dataset.py所示。 列表格式为image_path label 。 b。 下载预训练的alexnet模型并修改TONE/model.py 。 C。 运行python TONE/tone_train.py训练网络。 d。 运行python TONE/tone_eval.py评估学习的功能并提取功能以供以后的度量学习。 （您还可以修改脚本以获取不同

该工具类是对Retrofit2+Rxjava2网络请求异常统一封装处理，将onError(Throwable e)中得异常转化成具体的错误信息。除了提示用户以外，还方便开发者准确定位Bug的所在。