Android开发环境的配置(随笔)

作者分享了从学习Android到调整重心转向C#的个人经验,通过解决开发环境配置问题,对Java和Android有了深入理解。在此过程中,明确了未来的技术发展路径,为学习C#和后续的学习笔记制定了计划。

最近突然想看看Android。于是就去看看Android了。

首先是配置开发环境。

我之前装过Eclipse。所以我JDK都装好了。

然后在网上下一个adt-bundle,可以直接用里面的Eclipse配置,直接下载SDK和相关的ADT就好了

很方便

在这个过程中也遇到很多问题

一开始总说找不到我的某些文件,而且它自己给我加载了一个v7的工程。后来我编译的时候把版本升高点就好了。

升高版本以后又说有个什么东西missing了,这个时候也是百度了一番,发现找不到,然后我把我所有的版本都升到最新的版本,Android SDK我就下的5.0

ADT全部更新,然后就好了。然后运行的时候好像又出现了一个问我YES或者NO的东西,不要管他,直接yes就好了

这个是我配置好的




然后我看着人家的学习笔记,好几百篇,我就在想为啥人家那么有耐心

再后来我就准备端正态度,好好学我的C#,准备后面也出一个C#的学习笔记,并且会持续更新的。

不过这样也好,最近一个月,我接触了Java和Android,对我以后将要发展的方向有了一个清晰的目标

其实每一条路都难走,不管是想走STM32还是LINUX或者MATLAB。






一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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