Вот так новость, интересно, на другие вендроры подвезут?
Общий буфер обмена с Macbook, думаю, точно не подвезут. 😄

Кто попробовал — напишите, работает ли 🤔

Lineage OS
#android

На днях обновили версию Android на моём рабочем проекте, и мой старенький Samsung S8+ стал неактуален для тестирования.

Решил посмотреть, что можно с ним сделать и нашёл решение — установить Lineage OS. Оказалось, что это сделать довольно просто, и есть масса сторонних решений на 4PDA. И не только LineageOS.

Выбрал не самую последнюю, но стабильную на базе Android 13.
Работает всё шикарно: быстрее, плавнее и дружелюбнее для батареи, чем стандартная оболочка. Очень доволен. 🫶

К слову, это ещё и неплохой способ попробовать альтернативную прошивку и получить рут-права для тестирования.

Устанавливается всё очень легко, но, похоже, мне повезло. Так гладко установить стороннюю прошивку удаётся не на любой смартфон (судя по отзывам, ведь я в этом деле совсем новичок).

Так что вот вам на заметку кейс, что можно сделать с уже «отжившими» смартфонами. 👆

RemoteCompose

Похоже, в конце прошлого года появился довольно любопытный подход к рендерингу UI с бэкенда — RemoteCompose. И если раньше мы видели примеры архитектур на базе JSON (вроде Epoxy), то теперь инициатором выступает Google совместно с Compose.

Идея проста: делаете Compose код удалённо, имея все плюсы server-driven UI: тут и простые A/B тесты, и быстрые изменения, и возможность удалённых фиксов, если надо скрыть фичу под флагом.

На клиенте у нас появляется RemoteDocumentPlayer и ряд других компонентов, которые помогают воспроизвести приходящий byte array с сервера и отобразить всё в нативных компонентах.

Подход любопытный и вполне жизнеспособный.
Однако, пока рано говорить про релиз, ведь вышла только первая alpha. Да и iOS-команде продать Compose не так просто, а уж RemoteCompose тем более. Но если проект KMP, то почему бы и не попробовать через несколько месяцев, когда будет хотя бы beta.

Что думаете? 👇

Mole

Не удивлён, что macOS в топе. Хотя кто знает, может через пару тысяч голосов всё изменится. 😄
Всё равно — пусть будет полезный пост.

На днях узнал о суперполезной утилитке Mole.

Если вкратце — это тулкит, который объединяет возможности CleanMyMac, AppCleaner и других аналогичных сервисов в одной консольной утилите. Бесплатно, opensource и без лишних сложностей.
Заметил особенность: иногда может показаться, что программа «подвисает», но нужно просто подождать пару минут — это нормальное поведение, скрипт скоро продолжит работу.

Давайте поделимся в комментариях результатами: кто сколько места освободил после mo clean. У меня ушло 31.8 ГБ. Честно говоря, думал, что под сотку наберётся, но вот нет.

Samsung One UI fix

Если вы пользователь Samsung с последним обновлением One UI, то вас, как и меня, мог раздражать новый двойной свайп для открытия панели быстрых настроек.

Оказывается — можно это вернуть! Один из немногих YouTube Shorts, который сэкономил время. 😄

Обновление зависимостей с Gemini

Может вы, как и я, пропустили, что начиная с Android Studio Otter можно обновлять зависимости в toml-каталогах при помощи Gemini.

Процесс обновления зависимостей хоть и простой шах и мат AGP 9, но довольно затратный по времени. Gemini может решить эту проблему, хотя в идеале такие задачи стоит выносить на CI/CD

Попробовать новую фичу просто:
🔴открываем toml-каталог;
🔴нажимаем на зависимость, требующую обновления;
🔴выбираем пункт «Update all libraries with Gemini».✨

Borders в Compose

Любопытно. Автор статьи решил заморочиться тем, как реализовать эффект светящихся рамок вокруг элементов в Compose. 🎨

В статье сравниваются различные подходы с точки зрения производительности: от использования обычных PNG-изображений до написания собственных шейдеров.

Не знаю, понадобится ли эти знания на практике, но само исследование выглядит интересно.

Compose Preview под капотом

Полезная техническая статья о внутреннем устройстве аннотации Preview.

Было любопытно узнать, что Android Studio использует так называемый ComposeViewAdapter: по сути, xml-прослойка, где парсятся атрибуты +- как при создании кастомной View. А вы говорите, что xml всё, пора выбрасывать. 😄

Дальше происходит ещё немного магии, с ней довольно просто разобраться, прочитав статью.

Как работает Shazam?

Слышали фразу: «Любая достаточно развитая технология неотличима от магии»? Хотел поделиться одним интересным моментом, который у меня как раз и вызывает это чувство. АРечь пойдёт о том, как работает Shazam. И, вероятно, другие похожие сервисы.

Итак, начнём наш пятничный длиннопост.

Любой оцифрованный звуковой файл по сути представляет собой список чисел. При записи микрофон записывает громкость воздуха тысячи раз в секунду. Однако если записать одну и ту же песню на два разных устройства, с точки зрения цифровых данных файлы не будут идентичными.
Это логично: фоновые шумы, разная громкость, а может — и разные комнаты. Всё это влияет на финальный набор чисел.

Так что сравнить два звука вот так «в лоб» не выйдет. И Shazam использует весьма изящное решение.

🟢вместо raw-файла он нарезает аудио на очень короткие кусочки по ~20–50 мс;
🟢далее выполняется Преобразование Фурье (Fourier Transform). Я не силён в математике, и вероятно, мне сейчас накидают в комментах, но... после преобразования у нас получается набор тонов и понимание, какие частоты присутствуют в звуке, и насколько громкие они. Даже при наличии шума ключевые частотные пики остаются узнаваемыми.
🟢благодаря коротким отрезкам Shazam знает не только частоты и громкость, но и то, когда именно они были в песне;
🟢если сложить всю эту информацию вместе — получаем спектограмму песни: слева-направо время, снизу-вверх частота, а точки показывают «яркость» звука;
🟢а потом алгоритм отбрасывает почти всю спектограмму, и оставляет только самые яркие точки. Остаются редкие маркеры в местах, где песня звучала громче всего, — это напоминает карту созвездий.
🟢для каждой «якорной» точки Shazam просматривает близлежащие точки и спрашивает, как далеко они находятся как по времени, так и по частоте. Каждое такое соотношение превращается в уникальный код.

Среднестатистический трек длительностью около трёх минут генерирует тысячи таких меток. Shazam хранит их в базе данных для большинства существующих песен. При этом сервис кодирует не просто отдельные точки, а их пары и расстояние между ними — это позволяет находить совпадения даже в шумной среде.

Ваш телефон выполняет все эти преобразования очень быстро, и за считанные секунды Shazam точно определяет, что за песня сейчас играет.

Это ли не магия? А вы говорите, что алгоритмы не нужны. 🧐