ArkUI-X构建Android平台AAR及使用
本教程介绍如何使用ArkUI-X SDK开发Android AAR，实现基于ArkTS的声明式开发范式在Android平台显示。内容涵盖跨平台Library工程开发、AAR集成方式及应用工程使用。通过ACE Tools或DevEco Studio创建和构建AAR包，随后在Android Studio中将AAR添加至应用工程，配置Application、代理类调用、`AndroidManifest.xml`及`build.gradle`文件。完成配置后，可按常规流程构建ArkUI Android应用。
ArkUI-X在Android上使用Fragment开发指南
本文详细介绍如何将ArkUI框架的UIAbility跨平台部署至Android平台的Fragment，实现Android原生Fragment与ArkUI跨平台Fragment的混合开发。主要内容包括：
1. **Android工程配置**：确保PackageName与BundleName一致，并在gradle.properties中使能AndroidX，同时添加必要的依赖项。
2. **关键类集成**：
- **StageApplication**：初始化资源路径及加载配置信息。
== 和 equals 区别及使用方法组件封装方法
本文详细介绍了Java中`==`与`equals`的区别及使用方法，涵盖基本数据类型和引用类型的比较、自定义类中`equals`和`hashCode`的封装方式（手动、IDE生成、Lombok注解），以及通用比较工具类的实现。同时探讨了在集合类（如`HashSet`、`HashMap`）中使用时的注意事项，并总结了常见错误与最佳实践。最后分析了性能优化策略，帮助开发者在实际场景中选择合适的比较方式，提升代码质量和效率。附带面试资料链接供进一步学习。
Java 语言基础概念与常识之主要特点解析
Java是一种广泛应用于企业级开发、移动应用（如Android）、大数据处理及云计算等领域的编程语言。其核心特点包括跨平台性（一次编写，到处运行）、面向对象设计、自动垃圾回收、多线程支持和高性能表现。Java通过JVM实现跨平台，具备强大的健壮性和安全性，同时拥有丰富的标准库与活跃的开发者社区。本文深入解析Java的技术优势及其在电商系统、大数据处理和云计算中的实际应用，并提供相关面试资料供学习参考。
ArkUI-x跨平台Bridge最佳实践
ArkUI-X框架的bridge核心架构思想旨在实现ArkTS与平台原生语言（如Java、OC）之间的通信，支持业务层通信及跨平台API中转。bridge具备三种能力：多种桥接模式（JSON、二进制、线程并发）、数据与方法互传，以及“一码三平台”支持。通过分层架构设计，上层业务调用统一接口，下层实现平台差异化逻辑。FAQ部分提供了HMS API跨平台改造方案，包括动态import优化以避免crash问题，提升代码效率与整洁性。
ArkUI-X平台差异化
跨平台使用场景是一套ArkTS代码运行在多个终端设备上，如Android、iOS、OpenHarmony（含基于OpenHarmony发行的商业版，如HarmonyOS Next）。当不同平台业务逻辑不同，或使用了不支持跨平台的API，就需要根据平台不同进行一定代码差异化适配。当前仅支持在代码运行态进行差异化，接下来详细介绍场景及如何差异化适配。
App Trace技术解析：传参安装、一键拉起与快速安装
本文从开发者视角解析App Trace技术的关键功能与实现方法，涵盖传参安装、一键拉起和快速安装技术。详细介绍了Android和iOS平台的具体实现代码与配置要点，探讨了参数丢失、跨平台一致性及iOS限制等技术挑战的解决方案，并提供了测试策略、监控指标和性能优化的最佳实践建议，帮助开发者提升用户获取效率与体验。
一篇文章实现Android图片拼接并保存至相册
本文详细介绍了一个Android图片拼接应用的实现过程，涵盖权限管理、图片选择、异步加载、拼接处理和保存至相册等功能。通过`ImageStitcher`类完成图片横向或纵向拼接，支持多张图片操作，并适配Android Q及以上版本的存储权限要求。代码结构清晰，包含关键步骤如权限检查、UI交互及MediaStore API使用，适合开发者快速上手并根据需求扩展功能。
【一步步开发AI运动APP】十、微调优化内置运动分析器，灵活适配不同的应用场景
本文介绍了如何通过【一步步开发AI运动APP】系列博文，利用`ISportOptimizer`对内置运动分析器进行微调优化。相比小程序，APP框架（如uni-app）因技术差异，无法直接修改运动分析器参数，因此提供了统一的优化机制。开发者可通过`ISportOptimizer`获取和更新检测规则、动作样本等，灵活适应不同场景需求，如全民运动赛事的宽松模式或学生体测的严格模式。文中还提供了示例代码，展示如何对具体运动项目（如仰卧起坐）进行优化。需要注意的是，微调优化适用于标准动作的小范围调整，若动作变化过大（如花式跳绳），可期待后续自定义扩展功能。