问题描述:在TV端 连续多次切换信源后断电重启,TV重启后并没有进入最后一次切到的信源,而是进入了倒数第二次切到的信源。
具体操作:打开信源菜单-选择HDMI1-打开信源菜单-选择HDMI2-打开信源菜单-选择TV,如此循环往复操作数次,倒数第二次的信源是TV,最后一次的信源是HDMI2。随后在HDMI2信源下断电重启。
预期现象:断电重启后,TV当前信源为HDMI2。
实际现象:断电重启后,TV当前信源为DTV。
分析:通过日志信息分析在Android应用层执行的切信源流程是正确的,中间件同事通过LOG分析,中间件的流程也是正确的。中间件断电前后的日志如下:
可以看到,断电前执行了切换到HDMI2信源的动作,并做了将当前信源保存到db文件的动作。但是断电后从db文件取到的上次的信源却是DTV,这是为什么呢?
从前面的分析,这个问题可以简单归纳一下:切信源后马上断电再开机,数据库中保存的信源读出来还是切换前的信源,导致系统开机执行的还是切换前的信源。
这是操作系统策略问题,操作系统在写
flash
的时候,为了提高系统效率和减少磁盘写次数,都会有“延迟写”的机制:
当写
flash
时,首先写入缓存,当达到一定条件,例如缓存满或者重用缓存时,才会真正通过实际
I/O
写到
flash
。
所以切换信源后马上断电,数据库中保存的数据有时还没有真正烧到
flash
中,所以会丢失。
如前面分析,系统延迟写机制的原因,目的是保证系统效率和延长
flash
寿命,副作用就是会出现这种断电后数据没有及时更新到
flash
的情况。
上层会保证写数据的原子性,即相关数据要么全部写入,要么全部没有写入,从而使断电开机后即使没有保存上次的数据,也不会出现其他异常。
问题描述:在TV端 连续多次切换信源后断电重启,TV重启后并没有进入最后一次切到的信源,而是进入了倒数第二次切到的信源。 具体操作:打开信源菜单-选择HDMI1-打开信源菜单-选择HDMI2-打开信源菜单-选择TV,如此循环往复操作数次,倒数第二次的信源是TV,最后一次的信源是HDMI2。随后在HDMI2信源下断电重启。 预期现象:断电重启后,TV当前信源为HDMI2。
在应用开发中,保存数据一般会用到SharedPreferences和Settings.system来保存数据,而有的时候,保存的数据在
断电
关机的时候会丢失
所以就尝试用文本读写的方式保存数据
FileOutputStream流保存数据的时候 在关机前可以将缓存数据及时写入磁盘
1.写入数据
public void saveMusicPath(String musicpath){
/* Java 示例代码 */
FileOutputStream fostream = null;
try {
Android
电视节目指南
这是仅适用于
Android
TV
的开源 EPG(电子节目指南)实现。 此存储库中的代码基于。
我们删除了它从有线电视连接中获取所有节目数据的部分,取而代之的是设置您自己的数据的能力。 此外,我们已将代码转换为 Kotlin 和
Android
X。
特点和用途
您提供给节目指南管理员的节目将排成一排。 每个频道都有自己的行,因此您可以快速
切换
频道(向上和向下)或及时滚动(向左和向右)。 除此之外,还有快速按钮可以在一天中的日期和时间之间
切换
。 此外,您可以通过单击跳转到直播按钮跳转到当前时间。
通过扩展 ProgramGuideFragment,您可以在所选程序发生更改、单击程序或用户请求加载不同日期的数据时获得回调。
该 repo 由一个库和演示项目组成。 演示项目展示了用法并提供了一种快速测试库模块工作的方法。
由于可以有很多节目指南设计,我们
项目中 由于用户投诉, 新增了一个需求, 用户在看
tv
的时候, 关机
重启
后 仍然希望是进入
tv
界面下,而我们现在是不管上次关机是在
tv
还是launcher下,
重启
以后都是进入launcher下。 想想这个需求是很正常的, 用户买回电视主要还是看
tv
的, 每次
重启
后都是进入launcher, 每次都需要手动
切换
到
tv
下, 用户不投诉才怪。
解决办法也比较简单,
在系统属性中增加了
这里写自定义目录标题
每天都会收到很多读者的私信,问我:“二哥,有什么推荐的学习网站吗?最近很浮躁,手头的一些网站都看烦了,想看看二哥这里有什么新鲜货。”
今天一早做了个恶梦,梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司,只有我辞退老板的份,没有老板辞退我这一说,但是还是被吓得 4 点多都起来了。(主要是因为我掌握着公司所有的核心源码,哈哈哈)
既然 4 点多起来,就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个...
% 显示结果
figure;
subplot(1,3,1); contour(x1,x2,reshape(p1,length(x2),length(x1))); title('p1');
subplot(1,3,2); contour(x1,x2,reshape(p2,length(x2),length(x1))); title('p2');
subplot(1,3,3); bar([h1 h2 Dkl]); title('Entropy and KL divergence');
legend('h(p1)','h(p2)','D_{KL}(p1||p2)');
其中,`mvnpdf`函数用于计算高斯分布的概率密度函数,`entropy`函数用于计算概率密度函数的
连续
信源
熵,`kldiv`函数用于计算两个概率密度函数之间的KL散度(相对熵)。在运行代码后,将显示两个高斯分布的概率密度函数和它们的
连续
信源
熵以及相对熵。