Android进程间通信之Messenger

使用 Messenger

    Messenger 可以翻译成信使,顾明思议,通过它可以实现在不同的进程中传递 Message 对象,在Message中放入我们需要传递的数据,就可以轻松地实现数据的进程间传递了。Messenger 是一种轻量级的 IPC 方案,它的底层实现是 AIDL,为什么这么说了,我们大致的看一下 Messenger 这个类的构造方法就明白了。下面是 Messenger 的 2 个构造方法,从构造方法的实现上我们可以明显看出 AIDL 的痕迹,不管是 IMessenger 还是 Stub.asInterface,这种使用方法都表明它的底层是 AIDL。


     使用 Messenger 分为 2 个步骤,服务端和客服端,下面请看代码理解也许比较容易点。

1.创建服务端的 Messenger

    

public class MessengerService extends Service {

    //定义一个 TAG
    private static String TAG = "MessengerService";

    //实例化一个Messenger对象
    private final Messenger mMessenger = new Messenger(new ReceiveLocalMessage());


    //实例化一个 handle 用于接收客服端发送到服务端的消息
    private static class ReceiveLocalMessage extends Handler {
        @Override
        public void handleMessage(Message msg) {
            switch (msg.what) {
                case MyConstants.MSG_FROM_CLIENT:
                    String yk = msg.getData().getString("yk");
                    Log.i(TAG, "收到客服端发送过来的消息---" + yk);
                    //拿到客服端的信使
                    Messenger localMessenger = msg.replyTo;
                    Message relpyMessage = Message.obtain(null, MyConstants.MSG_FROM_SERVICE);
                    Bundle bundle = new Bundle();
                    bundle.putString("reply", "恩 好的,你的愿望在 2018年所有都会实现。");
                    relpyMessage.setData(bundle);
                    try {
                        localMessenger.send(relpyMessage);
                    } catch (RemoteException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    break;
            }
            super.handleMessage(msg);
        }
    }

    @Override
    public void onCreate() {
        super.onCreate();
        Log.d(TAG, "onCreate---开启了 MessengerService 服务");
    }


    @Nullable
    @Override
    public IBinder onBind(Intent intent) {
        //将 Messenger 对象返回
        return mMessenger.getBinder();
    }

    @Override
    public int onStartCommand(Intent intent, int flags, int startId) {
        Log.i(TAG, "onStartCommand");
        return super.onStartCommand(intent, flags, startId);
    }
}

2.创建客服端的 Messenger

public class MessengerActivity extends Activity {

    static TextView tvShowMessengerInfo;
    private static String TAG = "MessengerActivity";
    //创建一个本地的Messenger
    private final Messenger mLocalMessenger = new Messenger(new MyLocalHandle());

    //创建一个接收服务端信息的 Handle
    private static class MyLocalHandle extends Handler {
        @Override
        public void handleMessage(Message msg) {
            super.handleMessage(msg);
            switch (msg.what) {
                case MyConstants.MSG_FROM_SERVICE:
                    Log.i(TAG, "receive msg from Service:" + msg.getData().getString("reply"));
                    showText("收到客服端的回信...-----"+msg.getData().getString("reply"));
                    break;
            }
        }
    }


    private ServiceConnection mServiceConnection = new ServiceConnection() {
        @Override
        public void onServiceConnected(ComponentName componentName, IBinder iBinder) {
            showText("连接成功...");
            mServiceMessenger = new Messenger(iBinder);
            showText("拿到服务端对象...");

            Message message = Message.obtain(null, MyConstants.MSG_FROM_CLIENT);
            Bundle bundle = new Bundle();
            bundle.putString("yk", "Hello  Service 我要许一个愿望!");
            message.setData(bundle);
            message.replyTo = mLocalMessenger;
            try {
                mServiceMessenger.send(message);
                showText("客服端发送一个消息..."+"-------Hello  Service 我要许一个愿望!\"");
            } catch (RemoteException e) {
                Log.e(TAG, e.getMessage());

            }
        }

        @Override
        public void onServiceDisconnected(ComponentName componentName) {
            showText("连接失败...");
        }
    };
    private static StringBuilder sp;
    private  Messenger mServiceMessenger;


    @Override
    protected void onCreate(@Nullable Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_messenger);
        tvShowMessengerInfo = findViewById(R.id.tv_showMessengerInfo);
        findViewById(R.id.btn_startMessenger).setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
            @Override
            public void onClick(View v) {
                startMessenger();
            }
        });
    }

    /**
     * 开始建立连接
     */
    public void startMessenger() {
        if (sp != null)
            sp = null;
        sp = new StringBuilder();
        showText("准备链接...");
        Intent intent = new Intent();
        intent.setPackage(getPackageName());
        intent.setAction("com.yk.MessengerService.launch");
        bindService(intent, mServiceConnection, Context.BIND_AUTO_CREATE);
        showText("开始链接...");
    }

    private static void showText(String str) {
        sp.append(str);
        sp.append("\r\n");
        tvShowMessengerInfo.setText(sp.toString());
    }
}

3.清单文件中配置

<activity android:name=".messenger.MessengerActivity">
    <intent-filter >
        <action android:name="android.intent.action.MAIN"></action>
        <category android:name="android.intent.category.LAUNCHER"></category>
    </intent-filter>
</activity>

<service
    android:name=".messenger.MessengerService"
    android:exported="true"
    android:enabled="true"
    android:process=":remote">
    <intent-filter>
        <action android:name="com.yk.MessengerService.launch" />
    </intent-filter>
</service>

4.运行结果


Messenger 就是这么简单,相信小伙伴们都学会了吧,期待下一篇 Android 进程间通信之 AIDL 吧!

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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