Android foreground s的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

另外網站Foreground Syncs Android Meaning - tutur也說明:Foreground Syncs Android MeaningForeground service is a type of Android service that runs in the foreground. Put in easy words: Android won't let an app ...

國立臺北科技大學 資訊工程系 劉建宏所指導 王方顯的 用於平行偵測Android應用程式異常之操作注入框架的分散式架構設計 (2021),提出Android foreground s關鍵因素是什麼,來自於Android測試、異常偵測、平行化測試、分散式架構、操作注入。

而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊工程系 劉建宏所指導 許景程的 一個使用操作注入與視覺化的方法以偵測Android應用程式異常 (2020),提出因為有 Android測試、異常偵測、操作注入、Android爬蟲、視覺化的重點而找出了 Android foreground s的解答。

最後網站Floating Windows on Android: Foreground Service則補充:Learn how to use floating windows in your Android apps. The second lesson teaches you how to create a long-running foreground service.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Android foreground s,大家也想知道這些:

用於平行偵測Android應用程式異常之操作注入框架的分散式架構設計

為了解決Android foreground s的問題,作者王方顯 這樣論述:

AAD (Android Anomaly Detector)框架是一個能自動化偵測Android應用程式異常(Anomaly)行為的工具。該工具透過分析應用程式的GUI狀態圖產生出多條測試路徑,並且能在各測試路徑中注入一種或多種操作 (Operation),例如旋轉螢幕、以及撤銷權限等等,再使用注入過後的測試路徑來偵測應用程式是否有發生異常行為。但隨著應用程式的測試路徑以及注入操作的數量提升,既有AAD卻只支援本地單一裝置、順序執行的方式進行測試,因此需要大量時間來執行測試。為了解決上述問題,本論文擴充AAD使其支援同時使用多裝置進行平行化測試,用空間換取時間,以達成不影響操作注入數量的前提

下大幅減少測試時間,並且為了提高平行化執行的可擴展性,本論文進一步提出一種分散式架構,允許AAD使用遠端Android虛擬裝置進行測試,並能根據所需調整其數量。實驗結果顯示AAD進行平行化執行時能在不影響測試結果的前提下大幅減少測試時間,在使用本地4台裝置時平均能達到3.1倍的加速幅度。另外,AAD在使用分散式架構獲得遠端裝置進行測試時,能使同時使用的裝置上限突破4台,且將會比本地裝置更有效率,進一步縮短執行測試的時間。此外,在同時使用8台及16台裝置時平均能加快4.6倍與5.6倍。

一個使用操作注入與視覺化的方法以偵測Android應用程式異常

為了解決Android foreground s的問題,作者許景程 這樣論述:

AAD (Android Anomaly Detector)為一套透過操作注入以自動化偵測Android 應用程式行為異常(anomaly)的工具。AAD透過ACE (Android CrawlEr)爬蟲產生應用程式的GUI狀態圖以推導出測試路徑,並在測試路徑中根據設定的注入階層(Injection Level),注入不同操作(operation),如旋轉,接著執行測試路徑來偵測Android 應用程式的異常行為。但是,AAD在注入事件時僅於單條測試路徑的注入點進行操作注入,這導致不同測試路徑中相同的注入點會被重複注入而造成重複偵測,並因需要執行許多重複的注入操作進而增加AAD的偵測時間。此

外,AAD僅記錄偵測到的異常數量,並未對重複的異常進行判定,因此無法得知實際上應用程式「不重複異常(unique anomaly)」的數量。另外,AAD僅提供測試路徑與異常等紀錄,未提供測試路徑上發生異常及崩潰等GUI視覺化的資訊,未有助於異常的重現與除錯。為改善上述問題,本論文提出「跨測試路徑」注入階層的概念,針對原有僅考慮個別路徑的Level 1至Level 3注入階層,新增對應的「跨測試路徑注入階層」,來避免跨路徑相同注入點重複注入的情況,以減少重複注入達到縮短異常偵測時間。同時根據注入操作引發異常的GUI畫面,提出重複異常判定準則,以提供「不重複異常」的偵測結果。實驗結果顯示,所提出的

方法確實有效。此外,本論文實作一個AAD Viewer工具,可將AAD偵測結果視覺化,並提供測試路徑圖,讓測試人員可以容易分析和重現異常,協助異常的除錯。