Android开发过程随记_NDK编程相关

本文介绍了解决Java环境配置问题的方法,包括设置path和classpath以解决Javah找不到的问题,并介绍了如何通过NDK编程生成.h文件。此外,还提供了查看Java函数签名的步骤。

1.Javah找不到

path中添加:C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_18\bin;C:\ProgramFiles (x86)\Java\jre6\bin

classpath新建或添加:C:\Program Files(x86)\Java\jdk1.6.0_18\lib\dt.jar;C:\Program Files(x86)\Java\jdk1.6.0_18\lib\tools.jar


2.NDK编程中如何生成.h文件

以helloJni。java文件为例:

切换到src目录,运行javah-classpath . -jni com.example.hellojni.HelloJni


3.如何查看java函数签名:

打开cmd.

进入Android工程目录中的bin文件夹下面,运行:javap–s XXXX(其中XXXX表示完整的类名)

例如:工程中*.java最终生成路径是bin\classes\com\sinxincd进入bin\classes目录下面:

运行javap -scom.sinxin.SerialPort

输出:


NDK类型转换

http://blog.youkuaiyun.com/jinhill/article/details/6918821

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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