Android Market on Emulator

本文提供了一种在Android模拟器上安装并使用Android Market的方法。主要包括从指定网站下载SystemImage镜像文件、配置Android虚拟设备(AVD)、将镜像文件复制到相应目录等步骤。
本文转载 原文是在一个外国网站上看到的 地址 [url]http://tech-droid.blogspot.com/2009/11/android-market-on-emulator.html[/url]
blogspot 是被天朝和谐了的网站

[b]1. 去[url]http://developer.htc.com/adp.html[/url]这个网站上下载 System Image 镜像文件,我下载的是Android 1.6 的signed-dream_devphone_userdebug-img-14721.zip。

2. 在你的Android开发环境 Eclipse中创建一个新的 AVD,SD Card Size 我写的是512M 你随便写多少表示下。

3. 然后在你的电脑中找到.android这样的目录,该目录下有个avd 文件夹,找到你上一步为你的AVD取的名字那个文件夹。

4. 解压在网上下载的 zip 文件,把 system.img 复制到 文件下面,重启 模拟器既可,然后你就可以在你的模拟器上登录Android Market搜索程序下载下来用,前提是你有Market 账号。[/b]

5. 有图有真相

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/211287/7bc8e496-5617-3539-8b73-b0402bee3326.jpg[/img]
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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