android开发随记 - Google Map

[size=medium]1. Google Map开发教程: http://marakana.com/forums/android/examples/311.html
2. 开发环境Eclipse + ADT, 需要首先下Android SDK并按需求更新. 一般的选择性的会只下Android的package, 要用Google Map, 需要下Third party Add-ons中的Google APIs.
3. 如教程所说,需要申请Google Map的API key.
4. 新建项目时,Build Target需选Google APIs.
5. 运行时报错: Installation error: INSTALL_FAILED_MISSING_SHARED_LIBRARY. 若选择模拟器,则模拟器的Target属性应与项目的Build Target一致. 若在真机或开发板上,则参考以下文章:http://www.cnblogs.com/jrvin/archive/2011/05/24/2055718.html.尤其真机是android 2.2的系统(鄙人用的ms,刷的2.2系统,整了大半天),可以借鉴其配置方法.应该是刷机时ROM不规范导致包含的Google Map库不完整的原因.
6. 更新API package的时候,偶尔会出现错误"Conversion to Dalvik format failed: Unable to execute dex: wrapper was not properly loaded first", 停止更新后错误消失.
7. 关于Geocoder在2.2 API下报错:Service not Available不能使用的方法,在google issue中找了个方法解决,可以参考[url=http://code.google.com/p/android/issues/attachmentText?id=8816&aid=-9179841478848829245&name=ReverseGeocode.java&token=0315acc31f9fd725729d2d5b488f9f45]代码[/url][/size]
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
开发相关随记包含多个方面: - **软件开发**:在增加和设计较为庞大的程序时,要考虑程序结构设计,如解耦、层与层接口、模块之间关系、参数、ram、flash、运行速度等。还可学习了解aoutosar的分层结构。新的项目需在较短时间完成从零编码到交付[^1]。 - **IsaacLab开发**:遇到在spring - damping模型下,调大限制和刚度、damping参数后出现异常情况,几十个episode插入后不在孔周围晃,此现象与预期不符,需进一步理顺[^2]。 - **Chrome扩展程序开发**:Map是新的数据类型,可在JavaScript中用于存储键值对实现快速查找,还给出了本地缓存工具的代码实现,同时列举了一些相关学习参考资料,如ReqBin在线API测试工具、Chrome插件开发攻略等[^3]。 ```javascript let data = new Map([ ['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35], ['David', 40] ]); console.log(data.get('Alice')); // 25 var myLocalStorageTool = { set: function(key, value) { localStorage.setItem(key, value); }, get: function(key) { return localStorage.getItem(key); }, remove: function(key) { localStorage.removeItem(key); }, removeAll: function() { localStorage.clear(); }, toJsonString: function(jsData) { return JSON.stringify(jsData); }, toJsData: function(jsonString) { return JSON.parse(jsonString); } }; ``` - **X86平台开发**:对于intel的X86平台,intel提供完整数据手册和丰富资源,不同卷册有不同内容,如vol 1是整体介绍,vol 2是CPU部分寄存器说明等,还有PDG、硬件设计指南、散热文档、产线可制造性文档等可供参考[^4]。 - **通用开发问题**:client的定时器是通用功能,但依赖cocos2d的Scheduler类,导致移植到server端困难,使用C++标准库实现可避免该问题[^5]。
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