项目工程升级遇到的问题及解决方案（TODO）

最新推荐文章于 2025-09-09 14:26:47 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-09 14:26:47 发布 · 481 阅读

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本文详细介绍Android Studio升级至9.0后的关键调整与适配策略，包括Gradle与360插件冲突解决、Glide升级适配、多渠道打包、RecyclerView路径更新、8.1系统服务与通知兼容、HTTP请求处理、动态权限申请及全局悬浮窗权限调整。

as升级到9.0后
（0）gradle版本和360插件冲突，项目中暂时未试用360插件，先屏蔽之；解决：见 https://www.jianshu.com/p/003a954839c9

（1）glide升级后，旧版本有些方法废弃、更改，需要适配。

（2）gradle升级到5.0以上，需as升级到3.5.3

（3）多渠道适配：flavorDimensions “version”。

（4）layout中的RecyclerView路径, 转换引用 <androidx.recyclerview.widget.RecyclerView

（5）安卓开发8.1以上系统启动服务和通知报错。适配8.0以上的服务service开启适配，通知栏Notification的适配。

（6）9.0后系统禁止当前应用进行http该请求的问题。暂时添加xml文件，在applicatin中引用。

（7）9.0后动态权限申请。

（8）全局悬浮弹窗异常，权限type修改+动态权限申请。

更新as后配置
(1)Logcat缓冲区大小设置: Editor-General-Console-buffer size

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环境验证成功，但是程序运行还是会报错：''' This script includes: 1. ClassifierOfflineTrain This is for offline training. The input data are the processed features. 2. class ClassifierOnlineTest(object) This is for online testing. The input data are the raw skeletons. It uses FeatureGenerator to extract features, and then use ClassifierOfflineTrain to recognize the action. Notice, this model is only for recognizing the action of one person. TODO: Add more comments to this function. ''' import numpy as np import sys import os import pickle import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from collections import deque import cv2 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.datasets import make_moons, make_circles, make_classification from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.gaussian_pro

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<think>好的，用户遇到了ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.neighbors.classification'的错误，并且想了解ClassifierOfflineTrain和ClassifierOnlineTest的功能及使用方法。需要结合之前的回答和提供的引用内容来帮助解决。首先，关于错误的原因，之前的回答已经指出sklearn.neighbors没有classification子模块，正确的导入方式是直接从neighbors模块导入KNeighborsClassifier。用户可能没有正确安装或版本不兼容，比如旧版本可能结构不同，或者新版本已经移除了某些模块。引用[5]提到在0.22版本后该模块被弃用，0.24版本移除，所以需要确认用户的scikit-learn版本，可能需要降级到0.23.1，或者更新代码。接下来，用户还要求详细说明ClassifierOfflineTrain和ClassifierOnlineTest的功能，特别是特征提取和动作识别的实现。这部分需要推测这两个类的作用，可能涉及离线训练模型和在线实时测试。特征生成器FeatureGenerator可能负责从原始数据中提取特征，比如使用统计方法或信号处理技术，而动作识别可能使用KNN分类器进行预测。需要确保回答涵盖以下几点： 1. 错误的具体解决方案，包括安装、版本调整和正确导入方式。 2. 解释ClassifierOfflineTrain和ClassifierOnlineTest的功能，可能的结构和代码示例。 3. 特征提取的方法，比如时域、频域特征，以及如何在代码中实现。 4. 动作识别的流程，数据收集、训练、实时预测的步骤。 5. 可能的相关问题，如特征选择、模型优化、实时处理技巧等。同时，需要引用之前提供的引用内容，比如引用[2]和[4]提到的安装scikit-learn的正确方法，引用[5]的版本问题。确保用户按照正确的步骤安装和导入模块，并处理可能的版本冲突。在解释功能时，可能需要假设用户在使用某种特定的动作识别框架或自定义类，因此提供通用的实现思路，并建议用户检查代码库的文档或示例。此外，强调特征提取的重要性，以及如何通过离线训练保存模型，在线测试加载模型进行实时分类。最后，生成相关问题，帮助用户进一步理解可能遇到的挑战，如特征工程、模型部署、性能优化等。</think>### ModuleNotFoundError: 'sklearn.neighbors.classification' 错误解析与解决方案 #### 错误原因分析 1. **模块结构变化**： scikit-learn 自 0.22 版本起弃用 `sklearn.neighbors.classification` 子模块，直接通过 `sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier` 提供 K 近邻分类器[^5]。 2. **版本兼容性问题**：若代码依赖旧版本模块结构（如 0.18），升级到新版本（>=0.24）会导致该错误[^3]。 #### 分步解决方案 1. **安装/版本控制** ```bash # 安装最新版（推荐） pip install -U scikit-learn # 或降级到兼容版本（若需保留旧代码） pip install scikit-learn==0.23.1 # 引用[5] ``` 2. **修正导入语句** ```python # 错误写法 from sklearn.neighbors.classification import KNeighborsClassifier # 正确写法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier ``` 3. **验证安装环境** ```python import sklearn print(sklearn.__version__) # 应输出0.23.1或更高版本[^2][^4] ``` --- ### ClassifierOfflineTrain 与 ClassifierOnlineTest 功能解析（注：此为通用设计模式，需结合具体代码库实现） #### 1. ClassifierOfflineTrain（离线训练） **核心功能** - **数据预处理**：标准化/归一化传感器数据 - **特征提取**：通过 `FeatureGenerator` 提取时域/频域特征 - **模型训练**：使用 KNN、SVM 等算法生成分类模型 - **模型保存**：持久化训练好的模型参数 **代码示例** ```python class ClassifierOfflineTrain: def __init__(self): self.feature_generator = FeatureGenerator() self.model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) def train(self, data_path): # 加载历史数据 X, y = self._load_dataset(data_path) # 特征提取（如均值、方差、FFT峰值） features = self.feature_generator.extract(X) # 训练模型 self.model.fit(features, y) # 保存为model.pkl joblib.dump(self.model, "model.pkl") ``` #### 2. ClassifierOnlineTest（在线测试） **核心功能** - **实时数据流处理**：通过滑动窗口采集数据 - **动态特征提取**：复用 `FeatureGenerator` 提取实时特征 - **动作识别**：加载离线模型进行实时分类 - **反馈优化**：根据置信度阈值过滤误判 **代码示例** ```python class ClassifierOnlineTest: def __init__(self, model_path): self.model = joblib.load(model_path) self.buffer = [] def predict(self, new_sample): # 数据缓冲（如100ms窗口） self.buffer.append(new_sample) if len(self.buffer) >= WINDOW_SIZE: # 提取实时特征 features = self.feature_generator.extract(np.array(self.buffer)) # 动作分类 proba = self.model.predict_proba([features]) if np.max(proba) > 0.8: # 置信度过滤 return self.model.classes_[np.argmax(proba)] return None ``` --- ### FeatureGenerator 关键实现技术 1. **时域特征** ```python def extract_time_domain_features(signal): return { "mean": np.mean(signal), "std": np.std(signal), "zero_crossing_rate": ((signal[:-1] * signal[1:]) < 0).sum() } ``` 2. **频域特征** ```python def extract_frequency_domain_features(signal, sr=100): fft = np.fft.rfft(signal) freqs = np.fft.rfftfreq(len(signal), 1/sr) peak_freq = freqs[np.argmax(np.abs(fft))] return {"peak_freq": peak_freq} ``` 3. **多传感器融合** 对加速度计、陀螺仪等多源数据分别提取特征后拼接为联合特征向量。 --- ### 动作识别完整流程 1. **离线阶段** ```mermaid graph LR A[原始传感器数据] --> B[滑动窗口分割] B --> C[FeatureGenerator提取特征] C --> D[训练分类模型] D --> E[保存model.pkl] ``` 2. **在线阶段** ```mermaid graph LR A[实时数据流] --> B[窗口缓存] B --> C[特征提取] C --> D[加载model.pkl预测] D --> E{置信度>阈值?} E -->|Yes| F[输出动作标签] E -->|No| G[忽略] ``` --- ### 典型应用场景 1. **可穿戴设备**：手势识别（如抬手亮屏） 2. **工业检测**：设备异常振动模式识别 3. **智能家居**：基于动作的灯光控制 --- ### 相关问题 1. 如何处理传感器数据的时间序列对齐问题？ 2. 如何选择最优的滑动窗口长度和重叠率？ 3. KNN 分类器在实时系统中如何优化计算效率？ 4. 多类别动作识别中如何解决类别不平衡问题？