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本文详细介绍如何在Windows和Mac环境下搭建Xamarin.Forms开发环境,包括安装必要的软件和配置工具,以及创建首个Xamarin.Forms项目的过程。

从零开始学Xamarin.Forms(二) 环境搭建、创建项目

环境搭建
Window下环境搭建
下载并安装 JDK, Android SDKNDK,以及VS2015及以上
最新SDK
下载地址: http://dl.google.com/android/android-sdk_r23-windows.zip
Android平台工具包(解压到SDK安装根目录下,产生文件夹platform-tools)
下载地址: https://dl-ssl.google.com/android/repository/platform-tools_r20-windows.zip
tools (解压到SDK安装根目录下,产生文件夹tools)
下载地址: https://dl-ssl.google.com/android/repository/tools_r23-windows.zip
build-tools (解压到SDK安装根目录下,将文件夹名“android-4.4.2”改为“build-tools”)
下载地址: https://dl-ssl.google.com/android/repository/build-tools_r19.1-windows.zip (20的有问题,所以用19.1)
platforms (各种版本的Android平台,在SDK安装根目录下新建文件夹platforms,解压到platforms下,将文件夹名“android-4.4.2”改为“android-19”)
下载地址: https://dl-ssl.google.com/android/repository/android-19_r03.zip 我用的是4.4.2这个版本的,对应sdkint 19

system-images (Android系统镜像,在SDK安装根目录下新建文件夹system-images,进入system-images,新建文件夹android-19,将压缩文件解压到该目录下)

下载地址:http://dl-ssl.google.com/android/repository/sysimg_armv7a-19_r02.zip

如果觉得上边几部比较复杂,那就直接下载

http://dl.google.com/android/adt/adt-bundle-windows-x86_64-20140702.zip(64位),
http://dl.google.com/android/adt/adt-bundle-windows-x86-20140702.zip (32位),
这个里边即包含完整的sdk,也包含Eclipse。
解压后,其中的sdk文件夹就包含了所需的所有内容。

SDK内最终文件夹结构如下图:

这里写图片描述
g. 最新NDK,
下载地址:http://dl.google.com/android/ndk/android-ndk-r9d-windows-x86_64.zip

2.下载Xamarin.VisualStudio,可以从官方下在线安装的,也可以下载3.0.54版本的离线安装包;
3.下载完毕运行安装程序,按照提示一步一步安装即可。

Mac下环境搭建:
官方在线安装

二、创建Xamarin.Forms项目

1.新建项目,选择“Blank App(Xamarin.Forms Portable)”

这里写图片描述
创建完毕后,项目结构如下图:
这里写图片描述

2.更新程序集
由于默认的Xamarin.Forms版本为1.0.6186,需要更新程序集。
更新程序集有两种方式:(推荐第二种)
a.右键“引用”,选择“管理NuGet程序包”,搜索“Xamarin Forms”

这里写图片描述

针对Android,在Android项目下,可选更新“Xamarin Support Library v4”。

这里写图片描述

这里写图片描述

b.通过Nuget控制台(这种方式之前的程序集包会被删除)

这里写图片描述
输入:Update-Package Xamarin.Forms

这里写图片描述

3.配置Android SDK路径
在工具-选项中找到Xamarin,

选择之前安装的Android SDK和NDK的路径。

这里写图片描述
4.新建Android模拟器
点击下图中红色框中图标,打开Android模拟器管理工具,点击”New…”
这里写图片描述

设置相关参数,点击OK。
这里写图片描述

点击Start,启动模拟器
这里写图片描述

在解决方案中设置Android为启动项,点击启动。

这里写图片描述

以下为各个平台运行的结果界面

这里写图片描述

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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