工業和商業黃頁資訊網論文書籍站
android service生命週期的問題，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
android service生命週期的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦趙曉楓寫的 Android App 程式設計 高手 和趙曉楓的 Android App 程式設計 高手都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Android Service生命周期_guoliangzhao的博客-程序员资料也說明：Service 作为Android四大组件之一，应用非常广泛。和Activity一样，Service 也有一系列的生命周期回调函数，我们可以用来监测Service状态变化，并且在适当的时候执行 ...
這兩本書分別來自易習圖書 和易習圖書所出版 。
大葉大學 電機工程學系 黃登淵所指導 劉立彬的 應用人臉辨識技術於行動名片雲之開發 （2015），提出android service生命週期關鍵因素是什麼，來自於智慧型行動裝置、雲端運算、人臉辨識、偏最小平方法、局部二元樣式。
而第二篇論文樹德科技大學 資訊工程系碩士班 吳鴻志所指導 陳冠緯的 智慧行動裝置之動作識別研究 （2015），提出因為有 加速度感測器、手勢識別、倒傳遞網路、智慧行動裝置的重點而找出了 android service生命週期的解答。
最後網站第八課: 執行幕後的工作---- Service則補充：Service 是Android 應用程式提供的一個執行背景程式而不需與使用者互動的元件. ... 兩種用法的生命週期LifeCycle 會不一樣, 直接看圖比較容易瞭解:.
Android App 程式設計 高手
為了解決android service生命週期 的問題，作者趙曉楓 這樣論述：
範例式教學與步步導引，清楚明瞭Android使用精髓。 近年來，行動裝置的盛行，帶動Android作業系統的蓬勃發展，Android作業系統隨著市占率節節攀升的同時，不論是業界的韌體工程師，軟體應用工程師或是學術界的教職，莫不投入極大的心力下去，本書的一大特色是範例完全由圖解一步步來講解，讓讀者沒有閱讀上的負擔。 本書涵蓋Android專案架構、使用者介面設計、活動及服務的生命周期、感應器的撰寫、錄影及照相功能、Intent的使用最新的Google Map API Android V2的寫法、SQLite資料庫撰寫、手勢辨識……等。 範例採取大量詳細的圖示及程式碼分步驟講
解，破除學習Android的障礙，有一定程式基礎的人，甚至不用動手上機操作，就可閱讀明白書中範例執行的過程與結果。 本書採用先講解後實作的流程，加上關鍵性的重點提示，使學習Android APP的效率大大的提升。
應用人臉辨識技術於行動名片雲之開發
為了解決android service生命週期 的問題，作者劉立彬 這樣論述：
在實作電腦視覺與影像處理演算法時，不可或缺的工具不外乎就是電腦與相機／攝影機。近年來，由於智慧型手機功能的不斷提升，相機／攝影機已經成為手機的基本配備。除此之外，相機／攝影機的效能已足以滿足一般人的日常所需，同時，手機的硬體效能也足夠與小型電腦相互較量。根據上述的幾個特點，可以發現智慧型手機已經具備有可以取代桌上型電腦與攝影機在電腦視覺與影像處理方面的應用潛力。本文研究重點在人臉識別系統於智慧型手機之實現，在實作過程中，本文面臨兩個非常大的問題，分別為：(1)人臉資料庫建立：通常在實現人臉識別系統，需要建立一個非常龐大的人臉資料庫，以提供後續訓練與比對的工作，但由於智慧型手機有限的儲存空間，
導致儲存空間不足，(2)運算負荷量過於龐大：由於執行人臉識別演算法所需的運算量非常龐大，很容易超出手機本身硬體設備的效能，進而造成手機速度過慢或是手機當機。本文在人臉辨識方面，為了克服光線對後續人臉識別性能之影響，首先採用秩轉換法對人臉灰階進行常態分佈正規化。緊接著，本文採用局部二元樣式法(Local binary pattern; LBP)提取人臉紋理特徴，採用偏最小平方法(Partial least squares; PLS)進行人臉分類。本文透過ORL、Yale B和JAFFE等三個人臉資料庫進行驗證，實驗結果皆達令人滿意的程度，顯示本文所提方法之可行性。 最後，本文結合雲端計算與圖形
識別技術，建立一名片系統，讓人臉識別能夠實現在智慧型手機上。
Android App 程式設計 高手
為了解決android service生命週期 的問題，作者趙曉楓 這樣論述：
近年來，行動裝置的盛行，帶動Android作業系統的蓬勃發展，Android作業系統隨著市占率節節攀升的同時，不論是業界的韌體工程師，軟體應用工程師或是學術界的教職，莫不投入極大的心力下去，本書的一大特色是範例完全由圖解一步步來講解，讓讀者沒有閱讀上的負擔。 本書涵蓋Android專案架構、使用者介面設計、活動及服務的生命周期、感應器的撰寫、錄影及照相功能、Intent的使用最新的Google Map API Android V2的寫法、SQLite資料庫撰寫、手勢辨識……等。 範例採取大量詳細的圖示及程式碼分步驟講解，破除學習Android的障礙，有一定程式基礎的人，
甚至不用動手上機操作，就可閱讀明白書中範例執行的過程與結果。 本書採用先講解後實作的流程，加上關鍵性的重點提示，使學習Android APP的效率大大的提升。
智慧行動裝置之動作識別研究
為了解決android service生命週期 的問題，作者陳冠緯 這樣論述：
隨著科技的進步，現今的智慧行動裝置效能規格日益增高，本論文將以往只能在家用電腦或是更高階的裝置上執行的類神經網路訓練，將其運行在現今的智慧行動裝置上。本論文在Android智慧行動裝置上，設計一套系統，使用其本身具有的重力加速度感測器，並利用特定狀態擷取法獲取加速度值，將加速度值進行平均濾波、正規化等處理，將其傳入倒傳遞類神經網路進行類神經網路訓練，並在訓練完成後，同樣利用智慧行動裝置之加速度感測器獲取類神經網路回想資料，藉以完成手勢識別之功能。實驗結果顯示，利用智慧行動裝置即時抓取加速度值並進行訓練是可行之辦法，且得利於Android的service生命週期之特性，在進行類神經網路訓練時，
依然可以正常使用該裝置。本論文所使用之行動智慧裝置為SonyZ3，辨別之手勢動作為手寫阿拉伯數字0~9，並採取不同數量隱藏層神經元以及訓練樣本來進行觀察，觀察結果顯示，神經元數量多寡對於手勢辨識精準度並無太大影響，訓練樣本的多寡的影響則較為明顯，訓練樣本越多，精準度也較高，訓練時間也較長，因此需思考訓練時間與精準度的取捨，其中訓練時間最短的為訓練樣本數100筆，神經元數量為50，訓練時間為86分鐘；最長的為樣本數200筆，神經元數量60個，訓練時間為432分鐘。而手勢識別精準度，於訓練樣本數為0~9數字各10、15、20筆，在相同隱藏層神經元數量為60時，手勢辨識平均精準度分別達到87%、87
.5%、89.5%。對於隱藏層神經元數量分別為50、60、70、80時，其手勢識別平均精準度，分別達到，85%、87%、87%、86%。因此將資料獲取、類神經網路訓練、手勢識別於一台智慧行動裝置實現是可行之方法。建議選擇訓練樣本時，選擇加速度值浮動較為明顯的資料，能提高手勢辨識成功率。再者，選擇效能較高的智慧行動裝置，可以減少訓練時間。