我是利用android studio 新建乙個空的android專案。
步驟一 匯入第三方庫
1.切換android專案狀態為project狀態
2.在main檔案下新建 jnilibs資料夾(用來匯入pushsdk專案下lib檔案中的so檔案)
3.在libs資料夾下新增友盟pusksdk中的 jar 檔案,然後全選jar檔案 右擊選擇as librarise就行了
步驟二 在官網新建應用
1.在 網頁新建應用
2.對應填寫你的包名和應用名稱
3.建立應用後得到對應的key和serect
步驟三 填寫配置檔案
1.填寫配置檔案許可權
2.填寫相關的meta (key和serect從網頁中建立的應用上來 注意包名一定要一樣)
3.填寫相關activity,service,reciver,provider的資訊(就是配置應用第三方庫中的東西)
步驟四 呼叫相關方法1.新建base資料夾並在其下新建類baseacticity 註冊呼叫
2.注意呼叫方法放到子執行緒中
步驟五 除錯在除錯平台,根據自己的需求來傳送自己的推送資訊。public class baseactivity extends activity
@override
public void onfailure(string s, string s1)
});}
}).start();}}
Android 推送整合華為,小公尺,友盟
按照整合的難易程度排序 接入步驟接入步驟 在 androidmanifest.xml 中新增許可權 配置推送服務需要的service和receiver 自定義乙個broadcastreceiver類 public class mimessagereceiver extends pushmessage...
機器學習之整合學習
整合學習 ensemble learning 通過構建並結合多個弱學習器來完成學習任務。一般來說整合學習可以分為三大類 bagging又叫做自舉匯聚法,思想是 常見的推廣演算法有 extra tree是隨機森林的變種,原理和隨機森林一樣,區別如下 主要用於異常點檢測 在隨機取樣的過程中,一般只需要少...
整合學習之Boosting
boosting是整合演算法之一,通過整合多個弱分類器,從而形成乙個強分類器。任一弱學習演算法可以通過加強提公升到乙個任意正確率的強學習演算法,並通過構造一種多項式級的演算法來實現這一加強過程,這就是最初的boosting演算法的原型。boosting是一種將弱分類器通過某種方式結合起來得到乙個分類...