鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通【路线】

鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通需要掌握一系列关键知识和技能

一、入门基础

了解鸿蒙系统
鸿蒙系统（HarmonyOS）是华为推出的面向全场景的分布式操作系统，支持多设备协同、统一的应用生态以及高效的资源调度。
鸿蒙系统的核心理念是“1+8+N”战略，其中1代表手机，8代表平板、PC、智慧屏等8类核心终端，N则代表广泛的物联网设备。
搭建开发环境
安装鸿蒙系统的开发工具包（SDK），它包含了开发鸿蒙应用所需的各种工具和库文件。
安装支持鸿蒙应用开发的IDE，如DevEco Studio，它提供了代码编写、调试、打包等功能。
注册鸿蒙开发者账号，以便能够下载和发布鸿蒙应用。
学习基础知识
掌握编程语言，如Java、JS、C++或ArkTS，这些是开发鸿蒙应用的主要语言。
学习鸿蒙系统的基本概念和特性，如分布式架构、轻量化系统、统一的开发框架等。

二、进阶技能

掌握关键模块
分布式技术是鸿蒙应用开发的核心，它使得应用能够跨设备运行。
UI框架提供了丰富的UI组件和布局方式，使得开发者能够轻松开发出美观的用户界面。
多媒体处理则提供了音视频处理、图形渲染等功能，使得应用能够提供更好的用户体验。
数据存储模块则负责应用数据的持久化存储。
深入源码架构
学习鸿蒙系统的源码架构，包括内核层、系统服务层、框架层和应用层。
了解各层之间的交互方式和实现原理。
实战项目开发
通过参与实战项目，如基础UI组件项目（电子相册、简易计算器）、进阶技术项目（分布式购物车、分布式账本）、社交类应用（高仿微信App、QQ联系人管理）等，来提升自己的开发能力。
在实战项目中，要注重代码的可读性、可维护性和性能优化。

三、精通阶段

掌握高级特性
深入学习鸿蒙系统的高级特性，如分布式任务调度、设备协同工作等。
了解如何利用这些高级特性来开发更加复杂和高效的应用。
优化应用性能
对应用进行性能分析和优化，包括内存管理、CPU使用率、网络请求等方面。
学习如何使用鸿蒙系统提供的性能分析工具来定位和解决性能问题。
发布和维护应用
了解鸿蒙应用市场的发布流程和要求。
学习如何维护和更新已发布的应用，包括处理用户反馈、修复bug、添加新功能等。
四、学习资源推荐
官方文档和教程
华为开发者官方网站提供了丰富的鸿蒙系统开发文档和教程，包括入门指南、API参考、实战案例等。
在线课程和培训
各大在线教育平台提供了鸿蒙系统开发的在线课程和培训，如哔哩哔哩、CSDN等。这些课程和培训通常由经验丰富的开发者或培训机构提供，可以帮助学习者更快地掌握鸿蒙系统开发的技能。
社区和论坛
加入鸿蒙系统的开发者社区和论坛，如华为开发者论坛、CSDN鸿蒙开发专区等。在这些社区和论坛中，开发者可以交流经验、分享心得、解决问题。
总之，鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通需要不断学习和实践。通过掌握基础知识、进阶技能和高级特性，以及参与实战项目和发布维护应用，开发者可以不断提升自己的开发能力和竞争力。

MATLAB

MATLAB数学建模从入门到精通是一个系统的学习过程，涉及多个方面和层次。以下是一个大致的学习路径，旨在帮助初学者逐步掌握MATLAB数学建模的技能。

一、MATLAB基础入门

MATLAB界面与基本操作
熟悉MATLAB的工作界面，包括命令窗口、工作区、当前文件夹等。
掌握MATLAB的基本操作，如文件的打开、保存、运行等。
变量与数据类型
了解MATLAB中的变量命名规则和数据类型。
掌握变量的创建、赋值和删除等基本操作。
矩阵与数组操作
熟悉MATLAB中矩阵和数组的创建、索引、切片等操作。
掌握基本的矩阵运算，如加法、减法、乘法、转置等。
函数与脚本
了解MATLAB中的函数和脚本的区别。
掌握函数的定义、调用和参数传递等基本操作。

二、MATLAB进阶学习

图形绘制与可视化
掌握MATLAB中的二维图形绘制命令，如plot、scatter等。
学习三维图形的绘制方法，如plot3、mesh、surf等。
了解图形的属性设置和美化技巧，如颜色、线型、标记等。
数值计算与数据分析
熟悉MATLAB中的数值计算函数，如sum、mean、std等。
掌握数据导入、导出和处理的基本方法。
学习数据分析的基本技巧，如数据拟合、插值等。
符号计算与方程求解
了解MATLAB中的符号计算工具箱。
掌握符号变量的创建、符号表达式的化简和求解等基本操作。
学习方程的求解方法，如代数方程、微分方程等。

三、数学建模应用

数学建模基础
了解数学建模的基本概念和方法。
掌握数学建模的基本步骤，如问题提出、模型建立、求解和验证等。
MATLAB在数学建模中的应用
学习如何使用MATLAB进行数学建模，包括模型建立、求解和结果分析。
掌握MATLAB中常用的数学建模工具箱和函数。
数学建模案例分析
分析典型的数学建模案例，了解不同领域数学建模的特点和方法。
通过案例分析，提高数学建模的实践能力和解决问题的能力。

四、精通MATLAB数学建模

高级编程技巧
掌握MATLAB中的面向对象编程技巧。
学习MATLAB中的并行计算和GPU加速技术。
优化算法与智能算法
熟悉MATLAB中的优化工具箱和智能算法工具箱。
掌握常见的优化算法和智能算法，如遗传算法、粒子群算法等。
综合应用与实践
结合实际问题，进行数学建模的综合应用和实践。
参加数学建模竞赛或项目，提高数学建模的实践能力和团队协作能力。

MATLAB数学建模从入门到精通需要不断学习和实践。通过掌握基础知识、进阶技能和实践应用，可以逐步提高自己的数学建模能力和解决问题的能力。

五、使用MATLAB求解二元函数极小值点

在实际应用中，我们经常需要找到某个函数的极小值点，这可以是一个成本函数、能量函数或其他需要最小化的目标函数。在本章节中，我们将使用MATLAB来求解一个二元函数的极小值点。
为了找到这个函数的极小值点，我们可以使用MATLAB中的fminunc函数，它用于求解无约束的多变量函数的最小值。首先，我们需要定义一个函数句柄来表示我们的目标函数，然后使用fminunc来求解。

% 定义目标函数
f = @(x) (x(1) - 2)^2 + (x(2) - 3)^2;
 
% 初始猜测点（可以随机选择，但接近真实解的点会更快收敛）
x0 = [0, 0];
 
% 使用fminunc求解极小值点
options = optimoptions('fminunc','Algorithm','quasi-newton','Display','iter'); % 设置优化选项
[x_min, fval] = fminunc(f, x0, options);
 
% 显示结果
fprintf('极小值点坐标: (%.4f, %.4f)\n', x_min(1), x_min(2));
fprintf('极小值: %.4f\n', fval);

定义目标函数：我们使用匿名函数f = @(x) (x(1) - 2)^2 + (x(2) - 3)^2;来定义我们的目标函数。这里x是一个向量，x(1)和x(2)分别代表x和y的值。
初始猜测点：我们选择一个初始点x0 = [0, 0];作为优化算法的起点。虽然这个选择不是唯一的，但一个接近真实解的起点通常会使算法更快收敛。
设置优化选项：我们使用optimoptions函数来设置fminunc的优化选项。这里我们选择了拟牛顿法（‘quasi-newton’）作为算法，并设置了迭代信息显示选项（‘Display’,‘iter’）。
求解极小值点：调用fminunc函数来求解极小值点，并将结果存储在x_min和fval中。
显示结果：最后，我们使用fprintf函数来显示极小值点的坐标和对应的函数值。

运行上述代码后，你应该会看到类似以下的输出：

Iteration   Func-count     fval         Gradient    Norm of Grad     Step-size
       0            3        25              NaN             NaN            NaN
       1            6        4         0.0000e+00    2.0000e+01     1.0000e+00
       2            9        0.0000e+00  -1.1102e-16   2.2204e-16     1.0000e+00
极小值点坐标: (2.0000, 3.0000)
极小值: 0.0000

从输出中可以看到，算法经过几次迭代后找到了函数的极小值点(2, 3)，并且该点的函数值为0，这与我们的预期相符。

这个简单的例子展示了如何使用MATLAB来求解一个二元函数的极小值点。在实际应用中，目标函数可能会更加复杂，但使用MATLAB的优化工具箱可以大大简化求解过程。

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内容简介

华为自主研发的HarmonyOS（鸿蒙系统）是一款面向未来、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。本书采用HarmonyOS最新版本作为基石，详细介绍如何基于HarmonyOS进行应用 的开发，包括HarmonyOS架构、DevEco Studio、应用结构、Ability、安全管理、公共事件、通知、ArkTS、ArkUI、Stage模型、设备管理、数据管理、线程管理、视频、图像、网络管理等多个主题。本书辅以大量的实战案例，图文 并茂，使读者易于理解和掌握。同时，本书的案例选型偏重于解决实际问题，具有很强的前瞻性、应用性和趣味性。加入HarmonyOS生态，让我们一起构建万物互联的新时代！
本书主要面向的是对HarmonyOS应用开发感兴趣的学生、开发人员、架构师。

作者简介

柳伟卫，网名老卫、waylau，在IT公司担任项目经理、架构师、高级技术顾问等职位，是CSDM、开源中国、云栖社区等技术社区专家，慕课网特邀讲师。在行业内深耕多年，积累了大量软件开发、系统架构、大数据处理及性能调优等方面的经验。

前 言

写作背景

中国信息产业一直是“缺芯少魂”，其中的“芯”指的是芯片，而“魂”则是指操作系统。自2019年5月16日起，美国陆续把包括华为在内的中国高科技企业列入其所谓的“实体清单”，标志着科技再次成为中美博弈的核心领域。

随着谷歌暂停与华为的部分合作，包括软件和技术服务的转让，华为在国外市场面临升级Android版本、搭载谷歌服务等方面的困境。在这种背景下，华为顺势推出HarmonyOS，以求在操作系统领域不受制于人。

HarmonyOS是一款全新的面向未来、面向全场景（移动办公、运动健康、社交通信、媒体娱乐等）的分布式操作系统。作为操作系统领域的新成员，HarmonyOS势必会面临Bug多、学习资源缺乏等众多困难。为此，笔者在开源社区以开源方式推出了免费系列学习教程《跟老卫学HarmonyOS开发》，以帮助HarmonyOS爱好者入门。同时，为了让更多的人了解并使用HarmonyOS，笔者将自身工作、学习中遇到的问题、难题进行了总结，形成了本书，以填补市场空白。

内容介绍

全书大致分为以下三部分。

• 入门（1～4章）：介绍HarmonyOS的背景、开发环境搭建，并创建一个简单的HarmonyOS应用。

• 进阶（5～15章）：介绍HarmonyOS核心功能的开发，内容包括Ability、安全管理、公共事件与通知、ArkTS、ArkUI、Stage模型、设备管理、数据管理、线程管理、视频、图像、网络管理等。

• 实战（16～19章）：演示 HarmonyOS 在各类场景下的综合实战案例，包括智能穿戴、智慧屏和手机应用。

本书采用的技术及相关版本

技术的版本非常重要，因为不同版本之间存在兼容性问题，而且不同版本的软件对应的功能也不同。本书列出的技术在版本上相对较新，都经过了笔者的大量测试。因此，读者在自行编写代码时可以参考本书列出的版本，从而避免因版本兼容性产生的问题。建议读者将相关开发环境设置得与本书一致，或者不低于本书所列配置。详细的技术和版本配置参考如下。

• 操作系统：Windows10 64位。

• 内存：8GB及以上。

• 硬盘：100GB及以上。

• 分辨率：1280×800像素及以上。

• DevEco Studio 3.1.1 Release（Buid Version: 3.1.0.501）。

• HarmonyOS SDK 3.1.0（API 9）。

• OpenHarmony SDK 3.2.13.5（API 9）。

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内容简介

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本书分为 11 章，主要包括走进数学建模的世界、函数极值与规划模型、微分方程与差分模型、数据处理的基本策略、权重生成与评价模型、复杂网络与图论模型、时间序列与投资模型、机器学习与统计模型、进化计算与群体智能、其他数学建模知识、数学建模竞赛中的一些基本能力。

作者简介

马世拓，毕业于华中科技大学，具备丰富的数学建模竞赛经验，Datawhale成员。在B站开设并讲解的《数学建模导论》课程，已累计获得超过14万的播放量，其幽默风趣、深入浅出的教学风格深受学生喜爱和好评。曾指导学生参加美国大/中学生数学建模竞赛，斩获多项佳绩。

每到九月末进行校园社团招新的时候，笔者就会被问：

“什么是数学建模呀？”

何为数学建模，其实是一个见仁见智的问题。这好比，你去问“人生的意义是什么？”，得到的答案也同样五花八门。

在笔者看来，数学建模的本质就是利用凸优化、微分方程、统计学、机器学习等多种数学知识来解决科研、社会、经济等领域需要进行量化分析的问题，并通过模型求解对问题做出解答和提供决策支持。

本书特色

l 源于实际：本书全面归纳和整理笔者多年的数学建模教学实践经验，体现了来源于实际服务于实际的原则。

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l 内容实用：结合大量实例进行讲解，能够有效指导数学建模新手入门。

本书内容

本书分为 11 章。

第 1 章是对数学建模的总体介绍。

第 2 章到第 10 章是具体的理论与实战部分，包括函数极值与规划模型、微分方程与差分模型、数据处理的基本方法、权重生成与评价模型、复杂网络与图论模型、时间序列与投资模型、机器学习与统计模型、进化计算与群体智能、其他数学建模知识。

第 11 章介绍数学建模竞赛中的一些基本能力。

此外，在附录中收录了 2022 年国赛的部分试题。

本书读者对象

l 刚刚接触数学建模的学生。

l 备战数学建模竞赛并且想要获得进阶的学生。

l 对数学建模感兴趣的人员。

致谢

感谢袁博文、邓立桐、陈冰、赵晨璇、黄越、郑浩翔、杜创一、刘阳、刘羽童、宋葭禾、曾德明、田鸿毅、陈一婷、张子恒、关璇等同学为本书提供的宝贵资料。