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CharonChui · CharonChui · commit e6bd892680d9 · 2024-09-27T17:00:54.000+08:00
diff --git a/BasicKnowledge/Parcelable及Serializable.md b/BasicKnowledge/Parcelable及Serializable.md
@@ -1,6 +1,15 @@
 Parcelable及Serializable
 ===
 
+
+
+### Serializable
+
+在Java中Serializable接口是一个允许将对象转换为字节流(序列化)然后重新构造回对象(反序列化)的标记接口。   
+
+它会使用反射，并且会创建许多临时对象，导致内存使用率升高，并可能产生性能问题。  
+
+
 `Serializable`的作用是为了保存对象的属性到本地文件、数据库、网络流、`rmi`以方便数据传输，
 当然这种传输可以是程序内的也可以是两个程序间的。而`Parcelable`的设计初衷是因为`Serializable`效率过慢，
 为了在程序内不同组件间以及不同`Android`程序间(`AIDL`)高效的传输数据而设计，这些数据仅在内存中存在，`Parcelable`是通过`IBinder`通信的消息的载体。
@@ -11,6 +20,58 @@ Parcelable及Serializable
 
 Parcelable不同于将对象进行序列化，Parcelable方式的实现原理是将一个完整的对象进行分解，而分解后的每一部分都是Intent所支持的数据类型，这样也就实现传递对象的功能了。
 
+
+### Parcelable实现
+
+```kotlin
+data class Developer(val name: String, val age: Int) : Parcelable {
+
+    constructor(parcel: Parcel) : this(
+        parcel.readString(),
+        parcel.readInt()
+    )
+
+    override fun writeToParcel(parcel: Parcel, flags: Int) {
+        parcel.writeString(name)
+        parcel.writeInt(age)
+    }
+
+    // code removed for brevity
+
+    companion object CREATOR : Parcelable.Creator<Developer> {
+        override fun createFromParcel(parcel: Parcel): Developer {
+            return Developer(parcel)
+        }
+
+        override fun newArray(size: Int): Array<Developer?> {
+            return arrayOfNulls(size)
+        }
+    }
+}
+
+```
+上面是实现Parcelable的代码，可以看到有很多重复的代码。      
+为了避免写这些重复的代码，可以使用kotlin-parcelize插件，并在类上使用@Parcelize注解。
+
+```kotlin
+@Parcelize
+data class Developer(val name: String, val age: Int) : Parcelable
+```
+
+当在一个类上声明`@Parcelize`注解后，就会自动生成对应的代码。     
+
+
+
+
+
+Parcelable不会使用反射，并且在序列化过程中会产生更少的临时对象，这样就会减少垃圾回收的压力:    
+
+- Parcelable不会使用反射
+- Parcelable是Android平台特定的接口
+
+所以Parcelable比Serializable更快。    
+
+
 区别:    
 - Parcelable is faster than serializable interface
 - Parcelable interface takes more time for implemetation compared to serializable interface
@@ -20,4 +81,4 @@ Parcelable不同于将对象进行序列化，Parcelable方式的实现原理是
 
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 - 邮箱 ：charon.chui@gmail.com  
-- Good Luck! 
+- Good Luck! 
diff --git a/ImageLoaderLibrary/Glide简介(下).md b/ImageLoaderLibrary/Glide简介(下).md
@@ -420,6 +420,33 @@ builder.setDiskCache(
 - `Disk cache needs to implement: DiskCache`
 
 
+
+
+Let's take Glide as an example. To optimize memory usage and use less memory, Glide does downsampling.
+
+Downsampling means scaling the bitmap(image) to a smaller size which is actually required by the view.
+
+Assume that we have an image of size 2000*2000, but the view size is 400*400. So why load an image of 2000*2000, Glide down-samples the bitmap to 400*400, and then show it into the view.
+
+We use Glide like this:
+```
+Glide.with(fragment)
+    .load(url)
+    .into(imageView);
+```
+As we are passing the imageView as a parameter to the Glide, it knows the dimension of the imageView.
+
+Glide down-samples the image without loading the whole image into the memory.
+
+This way, the bitmap takes less memory, and the out-of-memory error is solved. Similarly, other Image Loading libraries like Fresco also do it.
+
+This was all about how the Android Image Loading library optimizes memory usage.
+
+
+
+
+
+
 参考
 ===
 
diff --git a/Jetpack/ui/Jetpack Compose组件.md b/Jetpack/ui/Jetpack Compose组件.md
@@ -0,0 +1,106 @@
+# Jetpack Compose组件
+
+### Text组件
+
+```kotlin
+Text(text = "Hello World")
+Text(
+    text = stringResource(id = R.string.next),
+    style = TextStyle(
+        fontSize = 25.sp,
+        fontWeight = FontWeight.Bold,
+        lineHeight = 35.sp,
+        color = Color.Red,
+        textDecoration = TextDecoration.LineThrough,
+        fontStyle = FontStyle.Italic
+    )
+)
+```
+
+#### AnnotatedString多样式文字
+
+在很多应用场景中，我们需要在一段文字中对局部内容应用特别格式以示突出，比如一个超链接或者一个电话号码等，此时需要用到AnnotatedString。AnnotatedString是一个数据类，除了文本值，它还包含了一个SpanStyle和ParagraphStyle的Range列表。SpanStyle用于描述在文本中子串的文字样式，ParagraphStyle则用于描述文本中子串的段落样式，Range确定子串的范围。
+
+```kotlin
+val annotedText = buildAnnotatedString {
+    withStyle(style = SpanStyle(fontSize = 23.sp)) {
+        pushStringAnnotation(tag = "url", annotation = "https://www.baidu.com")
+        append("haha")
+    }
+
+    withStyle(SpanStyle(fontSize = 30.sp)) {
+        append("A")
+    }
+}
+
+ClickableText(
+    text = annotedText,
+    onClick = { offset ->
+        annotedText.getStringAnnotations(tag = "url", start = offset, end = offset)
+            .firstOrNull()?.let {
+            Log.e("@@@", it.item)
+        }
+    }
+)
+```
+
+Compose提供了一种可点击文本组件ClickedText，可以响应我们对文字的点击，并返回点击位置。可以让AnnotatdString子串在相应的ClickedText中点击后，做出不同的动作。
+
+
+
+
+
+### SelectionContainer
+
+选中文字Text自身默认是不能被长按选择的，否则在Button中使用时，又会出现那种“可粘贴的Button”的例子。       
+Compose提供了专门的SelectionContainer组件，对包裹的Text进行选中。可见Compose在组件设计上，将关注点分离的原则发挥到了极致。
+
+
+```kotlin
+SelectionContainer {
+    Text("hahah")
+}
+```
+
+
+
+### TextField输入框
+
+
+TextField有两种风格，一种是默认的，也就是filled，另一种是OutlinedTextField。      
+```kotlin
+var text by remember { mutableStateOf("") }
+
+TextField(value = text, onValueChange = {
+    text = it
+}, label = { Text("请输入用户名") })
+```
+
+这个text是一个可以变化的文本，用来显示TextField输入框中当前输入的文本内容。           在onValueChange回调中可以获取来自软键盘的最新输入，我们利用这个信息来更新可变状态text，驱动界面刷新显示最新的输入文本。
+
+
+***来自软键盘的输入内容不会直接更新TextField, TextField需要通过观察额外的状态更新自身，这也体现了声明式UI中“状态驱动UI”的基本理念。***
+
+
+
+
+
+### Column组件
+
+很多产品中都有展示一组数据的需求场景，如果数据数量是可以枚举的，则仅需通过Column组件来枚举列出。 
+
+
+然而很多时候，列表中的项目会非常多，例如通讯录、短信、音乐列表等，我们需要滑动列表来查看所有的内容，可以通过Column的Modifier添加verticalScroll()方法来让列表实现滑动。     
+
+
+#### LazyComposables
+
+给Column的Modifier添加verticalScroll()方法可以让列表实现滑动。    
+
+但是如果列表过长，众多的内容会占用大量的内存。然而更多的内容对于用户其实都是不可见的，没必要记载到内存。     
+
+所以Compose提供了专门用于处理长列表的组件，这些组件指挥在我们能看到的列表部分进行重组和布局，它们分别是LazyColumn和LazyRow。其作用类似于传统视图中的ListView或者RecyclerView。   
+
+
+
+
diff --git a/KotlinCourse/4.Kotlin_表达式&关键字.md b/KotlinCourse/4.Kotlin_表达式&关键字.md
@@ -218,6 +218,42 @@ for(num in nums) {
 
 
 
+### infix关键字   
+
+Kotlin中infix的中缀表示法允许在不使用点和括号的情况下调用函数。
+
+
+例如:   
+
+```kotlin
+infix fun Int.add(value: Int): Int = this + value
+
+val sum = 5 add 10
+```
+
+平时在使用map的时候经常会这样用:     
+
+```kotlin
+val map = mapOf(
+    1 to "A",
+    2 to "B",
+    3 to "C"
+)
+```
+而mapOf需要一个Pair<K, V>的列表。这里可以使用to关键字来实现就是因为infix。     
+
+我们可以检查一下Kotlin中的Pair的源码，就会发现:     
+```kotlin
+infix fun <A, B> A.to(that: B): Pair<A, B> = Pair(this, that)
+```
+
+使用infix的时候有个点需要注意:    
+
+- 它必须是一个函数
+- 必须只有一个参数
+- 参数不能是可变参数
+- 参数不能有默认值
+
 
 - [上一篇:3.Kotlin_数字&字符串&数组&集合](https://github.com/CharonChui/AndroidNote/blob/master/KotlinCourse/3.Kotlin_%E6%95%B0%E5%AD%97%26%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2%26%E6%95%B0%E7%BB%84%26%E9%9B%86%E5%90%88.md)       
 - [下一篇:5.Kotlin_内部类&密封类&枚举&委托](https://github.com/CharonChui/AndroidNote/blob/master/KotlinCourse/5.Kotlin_%E5%86%85%E9%83%A8%E7%B1%BB%26%E5%AF%86%E5%B0%81%E7%B1%BB%26%E6%9E%9A%E4%B8%BE%26%E5%A7%94%E6%89%98.md)    
diff --git a/KotlinCourse/5.Kotlin_内部类&密封类&枚举&委托.md b/KotlinCourse/5.Kotlin_内部类&密封类&枚举&委托.md
@@ -411,6 +411,27 @@ object Resource {
 }
 ```
 
+
+Kotlin中除了object之外还有一个companion object，也可以替代Java中的static关键字，那他俩有什么区别呢？  
+
+
+#### Companion object
+
+- 必须在一个类中定义      
+- companion object会在类第一次加载的时候就创建好，这就意味着我们可能还没使用的时候就初始化好了
+- 它等同于Java中的static     
+- 如果我们不手动指定名字的话会有一个默认的Companion的名字      
+- 在调用方法或变量的时候可以省略名字
+
+#### object
+
+- 可以被定义到任何地方      
+- 在我们第一次使用它时才会创建。      
+- 主要被用作提供单例行为       
+- 必须提供一个命名          
+- 如果在一个类中定义object，那在调用方法或者变量的时候不能省略名字  
+
+
 ### 对象表达式
 
 对象也能用于创建匿名类实现。
diff --git a/MobileAIModel/TensorFlow Lite b/MobileAIModel/TensorFlow Lite
@@ -6,6 +6,9 @@ TensorFlow Lite
 
 [TensorFlow Lite](https://tensorflow.google.cn/lite?hl=zh-cn) 是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和 loT 设备上运行模型，以便实现设备端机器学习。
 
+
+TensorFlow Lite是TensorFlow在手机和嵌入设备上的一个轻量级框架。      
+
 主要特性:  
 
 - 通过解决以下 5 项约束条件，针对设备端机器学习进行了优化：延时（数据无需往返服务器）、隐私（没有任何个人数据离开设备）、连接性（无需连接互联网）、大小（缩减了模型和二进制文件的大小）和功耗（高效推断，且无需网络连接）。
@@ -16,7 +19,9 @@ TensorFlow Lite
 
 
 1. 创建 TensorFlow Lite 模型
-TensorFlow Lite 模型以名为 FlatBuffer 的专用高效可移植格式（由“.tflite”文件扩展名标识）表示。与 TensorFlow 的协议缓冲区模型格式相比，这种格式具有多种优势，例如可缩减大小（代码占用的空间较小）以及提高推断速度（可直接访问数据，无需执行额外的解析/解压缩步骤），这样一来，TensorFlow Lite 即可在计算和内存资源有限的设备上高效地运行。
+TensorFlow Lite 模型以名为 FlatBuffer 的专用高效可移植格式（由“.tflite”文件扩展名标识）表示。      
+
+与 TensorFlow 的协议缓冲区模型格式相比，这种格式具有多种优势，例如可缩减大小（代码占用的空间较小）以及提高推断速度（可直接访问数据，无需执行额外的解析/解压缩步骤），这样一来，TensorFlow Lite 即可在计算和内存资源有限的设备上高效地运行。
 
 TensorFlow Lite 模型可以选择包含元数据，并在元数据中添加人类可读的模型说明和机器可读的数据，以便在设备推断过程中自动生成处理前和处理后流水线。如需了解详情，请参阅添加元数据。
 
