安卓自动化测试框架UIautomator环境搭建

本文详细介绍如何搭建Android开发环境,包括JDK、ADT Bundle及ant的安装与配置过程,并指导如何验证配置是否正确。

1、下载安装JDK

http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html

这是下载页面,推荐大家下载jdk7以上。下载安装jdk我在这里就不详细介绍了,注意:系统的版本和jdk的版本一定不要出错。

jdk的环境变量设置请参考其它博客

环境变量添加之后,在cmd命令行输入javac来检查jdk是否安装配置成功。

2、下载ADT Bundle

http://tools.android-studio.org/index.php


根据自己系统型号进行下载,然后进行解压,里面包含的目录:

里面包含了eclipse和android sdk。

3、配置android sdk环境变量

ADT Bundle中的下面的sdk下的plateform-tools和tools添加进环境变量,然后在cmd命令行中输入android list来验证环境变量是否添加成功,出现下图即代表添加成功:

4、添加ant环境变量

在adt eclipse文件夹中搜索ant.bat,右键点击打开文件位置,把路径复制下来,加入到path环境变量中去,出现下图即代表添加成功:

5、修改uibuilder.xml

打开adt-》sdk-》tools-》ant-》uibuilder.xml,打开之后,
 <condition else="false" property="need.javac.fork">
       
     <and>
            
           <matches pattern="1\.[567]" string="${java.specification.version}"/>
                 <not>
               
                  <os family="unix"/>
           
              </not>
        
     </and>
    
  </condition>
在[56]之后加入7变成[567]

6、到此所有配置都已经完成,打开adt的eclipse直接写就可以了!

【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
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