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Java & Android未捕获异常处理机制

我的未来我决定 提交于 2021-02-20 12:56:23
一、背景 无论是Java还是Android项目,往往都会用到多线程。不管是主线程还是子线程,在运行过程中,都有可能出现未捕获异常。未捕获异常中含有详细的异常信息堆栈,可以很方便的去帮助我们排查问题。 默认情况下,异常信息堆栈都会在输出设备显示,同时,Java & Android为我们提供了未捕获异常的处理接口,使得我们可以去自定义异常的处理,甚至可以改变在异常处理流程上的具体走向,如常见的将异常信息写到本地日志文件,甚至上报服务端等。 在未捕获异常的处理机制上,总体上,Android基本沿用了Java的整套流程,同时,针对Android自身的特点,进行了一些特别的处理,使得在表现上与Java默认的流程会有一些差异。 二、未捕获异常处理流程 2.1 引子 我们先可以思考几个问题: 1,Java子线程中出现了未捕获的异常,是否会导致主进程退出? 2,Android子线程中出现了未捕获的异常,是否会导致App闪退? 3,Android项目中,当未作任何处理时,未捕获异常发生时,Logcat中的异常堆栈信息是如何输出的? 4,Android项目中,可能引入了多个质量监控的三方库,为何三方库之间,甚至与主工程之间都没有冲突? 5,Android中因未捕获异常导致闪退时,如何处理,从而可以将异常信息写到本地日志文件甚至上报服务端? 6,Java & Android对未捕获异常的处理流程有何异同

程序员,如何才能越老越吃香?落地指南

╄→гoц情女王★ 提交于 2021-02-20 12:55:34
昨天我们分享了IT 老兵哥的《 见自己,见天地,见众生!登山做个灯泡! 》,不知道大家有没有什么想法呢? 有了方法论,该如何指导我们日常行动呢? 首先是 时间管理 ,时间是每个人最为原始的资本,每一个人一天只有24小时,如何分配好个人的时间至关重要! 其次是理解人的本能“ 大脑奖赏回路 ”,在对自我提升有益的事情上能获得正向反馈, 对学习上瘾 。 比如马上 6.1儿童节 要到了,你最近有没有做成什么有成就的事情,可以在关键时间,给自己一个奖励!比如晓衡看中了这个,见下图: 去年在 Cocos 官方微信上,还找了到篇文章,可以将 CocosCreator 开发的游戏编译上去! 最后,人不可能一步登天,如何将一个大目标分解为 N 个小目标,只需要做到 “ 日拱一卒 ” 每天的一小步也许为将来带来巨大的收获, 借用曾国藩的一句名言: 结硬寨 , 打呆仗。 当机会来了我们才有能力能顶得住,抗的下! 一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远! 愿意 我们在 成长的路上 共同 进步、砥砺前行! 「Creator星球游戏开发社区」助力小游戏开发者副业挣钱 公众号从Cocos Creator小游戏开发入门到微信、头条注册提审教程,除此之外,还为开发者提供: 软件著作权办理 已备案域名购买 小游戏源码出售 小游戏外包接单 开发者作品推荐 等等围绕小游戏开发周边的一条龙服务 欢迎一起来打怪升级

23、Python之加密&解密以及加签&验签

笑着哭i 提交于 2021-02-20 08:07:13
一、rsa基本原理 关于加密与加签其目的就是为了保证数据传输的安全性,加签的作用就像签名,告诉别人这个就是我发的数据,别人无法模仿,加密的作用是传输的报文是一串密文,他人无法看懂什么意思,下图描述了使用rsa进行加签,加密,验签,解密的过程。 AB双方生成2对秘钥,A用自己的私钥进行签名(表示是自己发的数据),然后用B的公钥进行加密(这个数据是密文,第三方压根看不懂),B在接收到A发过来的数据时,先用B的私钥进行解密(嘿嘿,只有我能解密),随后用A的公钥进行验签(嗯,就是A发过来的数据),最终使用A传过来的明文进行后续业务处理(上图中B端数据描述不太准确,忽略,懒的画图)。后续通信亦是如此! 二、python中rsa操作 python中使用rsa模块,首先我们要先生成2对秘钥值,在python中使用下面代码生成秘钥值(记得生成2对)。 1 import rsa 2 3 import base64 4 # 生成密钥 5 (pubkey, privkey) = rsa.newkeys(1024 ) 6 # 保存密钥 7 with open( ' public.pem ' , ' w+ ' ) as f: 8 f.write(pubkey.save_pkcs1().decode()) 9 10 with open( ' private.pem ' , ' w+ ' ) as f: 11

前端基础-HTML的的标签详解

谁都会走 提交于 2021-02-19 04:02:05
阅读目录 一、head内常用标签 二、 HTML语义化 三、 字符实体 四、 h系列标签 五、 p标签 六、 img标签 七、 a标签 八、 列表标签 九、 table标签 十、 form标签 一、 head内常用标签 1、meta相关 #1、指定字符集 <meta charset="gbk"> #2、页面描述 <meta name="Description" content="具体描述。。。"> #3、关键字:有助于搜索引擎SEC优化,再怎么优化也抵不过竞价排名 <meta name="Keywords" content="网易,邮箱,游戏,新闻"> #4、3秒后跳转 <meta http-equiv="refresh" content="3,http://www.baidu.com"> #5、三秒刷新 <meta http-equiv="refresh" content="3"> 2、非meta标签 #1、标题 <title>百度一下,你就知道</title> #2、网站的图标 <link rel="icon" href="https://www.baidu.com/favicon.ico"> #3、定义内部样式 <style></style> #4、引入外部样式文件 <link rel="stylesheet" href="mystyle.css"> #5

autofac &web api 切换数据库

你。 提交于 2021-02-19 01:49:42
https://stackoverflow.com/questions/24188025/is-there-another-way-of-changing-database-instance-in-autofac WebAPI: Retrieve GET parameter from Controller Constructor The constructor is invoked too early, you can't access the parameters from there. However, you can override the Initialize method and retrieve the GET parameters from the context: protected override void Initialize ( HttpControllerContext controllerContext ) { foreach ( var parameter in controllerContext . Request . GetQueryNameValuePairs ()) { Debug . WriteLine ( string . Format ( "{0} = {1}" , parameter . Key , parameter . Value

快速提高Python数据分析速度的八个技巧

天大地大妈咪最大 提交于 2021-02-18 22:31:10
点击上方“ 早起python ”,关注早起 和我一起,成为更好的自己 今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。 01 使用Pandas Profiling预览数据 这个神器我们在 之前的文章 中就详细讲过,使用Pandas Profiling可以在进行数据分析之前对数据进行快速预览,拿我们使用过很多次的NBA数据集来说,导入数据集之后 import pandas as pd import pandas_profiling nba = pd.read_csv( 'nba_all_elo.csv' ) #导入数据 nba.profile_report() 一行代码就生成丰富的 交互式 数据EDA报告 可以看到,除了之前我们需要的一些描述性统计数据,该报告还包含以下信息: 类型推断 :检测数据帧中列的数据类型 。 要点 :类型,唯一值,缺失值 分位数统计信息, 例如最小值,Q1,中位数,Q3,最大值,范围,四分位数范围 描述性统计数据, 例如均值,众数,标准偏差,总和,中位数绝对偏差,变异系数,峰度,偏度 最常使用的值 直方图 相关性矩阵 缺失值 矩阵,计数,热图和缺失值树状图 文本分析: 了解 文本数据的 类别(大写,空格),脚本(拉丁,西里尔字母)和块(ASCII) 02 使用

简单测评拨号VPS——云立方&淘宝卖家

老子叫甜甜 提交于 2021-02-18 12:57:02
做爬虫的同学不可避免地要使用代理IP,除了各网站公布的免费代理IP外,我们还可以选择拨号VPS,本文简单对两家(类)拨号VPS提供商进行测评,如有差错,欢迎指出,非常感谢。 使用过程 云立方 第一次听说云立方是在崔庆才的博客,大V推荐的、并且还亲自试用了,应该没有错,因此购买了他家的最低配110元每月的机器。 云立方配置 付款后几分钟(< 5)就可以登陆,登陆后安装完epel源就先更新了一遍包,第一感觉是真快!毕竟花了110大洋,装好代理程序和自动拨号就开始爬数据,结果还没高兴几个小时,拨号就出了问题:拨几次号之后就无法拨号了,重启服务器才能继续拨号。经过多次测试,如果出现不能上网且不能拨号的情况,则需要多执行几遍 adsl-stop ,然后再拨号就没问题了。 这算是个小毛病吧,没多大事,继续跑代理,第二天一看爬虫程序,怎么一晚上都没爬多少信息?发现是无可用代理IP,于是登陆服务器查看,没想到的是,服务器都连不上了……赶紧联系客服,客服表示: 我立即查看手机短信、邮箱、甚至是云立方的用户中心,都没有收到线路检修的通知,心里一阵反感+生气,一点通知都没有,那你让我验证手机干嘛?验证邮箱干嘛?还是说我就买一台、小客户不值得你们通知? 算了,不值得生气…… 可第三天,这次是彻底不能拨号了,管他stop还是reboot,都无法拨号,有点懵,联系客服,客服表示我拨号太频繁

枚举类&&注解&&反射

家住魔仙堡 提交于 2021-02-18 09:25:14
枚举类 枚举类是优化定义固定对象的一种特殊的类。 换句话说,在需要类的实例为一个或者多个并且相对固定的时候,使用枚举类。(枚举类可扩展) <br> 类的实例相对来说固定的有日期,客观不变的一些数字等等。 enum WorkDay { MONDAY, THUEDAY, WEDNESDAY , THURSDAY , FRIDAY; } public class Main { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World!"); WorkDay workDay; workDay=WorkDay.MONDAY; //WorkDay实例化的workday值限定在周一到周五之间 // workDay=3; //编译报错 WorkDay []workDays = WorkDay.values(); //返回枚举类型的对象数组 for(int i =0;i<workDays.length;i++) { System.out.println(workDays[i]); } /** * 单例模式是枚举类的特例,单例模式的要求是一个类只能由一个实例对象。 * 枚举类的使用是定义类时固定其一个或多个对象 * * 枚举类的特点: * - 类型安全(枚举类的定义就是固定的) * -

深度长文|百度Paddle Lite性能进化之路!

十年热恋 提交于 2021-02-18 07:59:23
Paddle Lite 作为一款主打端侧高性能轻量化部署的推理引擎,具有 高扩展性 、训练推理 无缝衔接 , 通用性 、 高性能 和 轻量化 等优点。 面对不断升级的业务需求, Paddle Lite 是如何进行性能优化、提升自身竞争力的? 下面我们将围绕 框架层性能优化 、 GPU算子优化 、 CPU算子优化 以及 模型剪裁与搜索 四方面介绍性能优化的手段及思路。 (本文根据百度资深研发工程师 杨延展 在2019年11月19日软件绿色联盟开发者大会发表的 《深度剖析 Paddle Lite 性能进化之路》 主题演讲整理而成。) Paddle Lite 简介 Paddle Lite 是百度自研的一款深度学习框架库,它的前身是 Paddle Mobile,自2019年升级至 Paddle Lite 的全新架构后,拥有了更广泛的适用平台,支持从移动端到服务端的各类场景。 重点发力的移动端中,安卓和IOS已同时覆盖CPU和GPU,而且在安卓方面已经覆盖了华为NPU。 提到 Paddle Lite 的作用,大家在工作和生活中接触较多的有人脸识别、图片、视频分辨率提升、物体检测与跟踪等深度学习的场景。 Paddle Lite 如何实现上述场景中提到的功能呢? 简单概括就是 Paddle Lite 通过解析、加载并运行 Paddle 训练的模型,并将模型结果展示到业务层。 Paddle

python图像处理-个性化头像

寵の児 提交于 2021-02-18 04:04:08
前言 本系列课程是针对无基础的,争取用简单明了的语言来讲解,学习前需要 具备基本的电脑操作能力, 准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发,有问题的地方也欢迎指出,在此先行谢过。 前言 很多时候我们都想要一个专属的头像表现,除了图像内容外不同,形状不一样,下面我就来说说如何使用python来实现个性化头像。 下面的圆形头像和牛角头像都是我使用python实现的,接下来我将通过讲解这个实现的过程,给大家带来一些想法。 实现原理 我们可以看到原来图片是方正的,通过处理后,图像形状外的地方都变成白色,这里实际上是透明,上面第三幅图可以帮助我们理解。 我们的处理过程其实就是将原来的图片变成RGBA格式,RGB是红绿蓝三种颜色,这里的A就是透明通道的意思,A的取值范围是从0-255之间变化,当A设置为0时,完全透明,255时完全不透明。 下面蓝色圆形,可以看到透明度越高,自身的颜色就变淡了,底部的文字就看的更清楚了,如果100%透明,圆形就会消失不存在了。 回到我们上面原来的猫图片,只要我们能够将猫图像的圆形区外的所有地方变成完全透明(看不见了),那么整个图片就变成圆形的了。 这里如果自己去计算圆形的边界,圆形外侧全部设置为完全透明,圆形内容不变,一个个像素点去处理,那将会非常麻烦,牛角的就更不用想了。 在PIL库里面,提供了两种方法帮助我们去解决这个问题