Android手机实时同步到PC---转载搜狗测试

本文介绍了一种将手机屏幕实时显示在PC上的方法,旨在方便进行应用测试和bug记录,特别是针对需要复杂操作步骤来复现的问题。文章对比了手机助手和Vysor两种方案,最终推荐使用Vysor插件实现更流畅的屏幕同步。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在提bug时有些问题由于描述不清楚我们需要使用截图的方式呈现给开发同学,而有些问题在复现时由于有特定的复杂操作步骤的问题我们只能一步步的写清楚才能提交。

另 每次截图要在手机上截取,发送到PC端,添加附件的形式上传才能提交。

因此,有了在PC上实时显示手机影像的想法,以便能够达到直接截图甚至直接录制gif动态图的效果


1.使用手机助手 

手机助手在连接时会有手机界面的切图,但刷新得频率并不理想,几乎要5s刷新一次或者手动刷新,对于截图或许使用,但录制gif动画就完全不合适了,因此并不推荐

2.vysor  

Vysor是一款可以使用电脑操作安卓手机的谷歌浏览器插件,在chrome中安装了Vysor插件以后,就可以使用电脑打开手机的屏幕,在手机的屏幕界面中,不仅可以观看,甚至可以使用电脑直接操作手机中的软件

以下为工具的使用方法:

1.在谷歌浏览器中安装Vysor插件,并在Chrome的扩展器中启动在电脑中显示安卓桌面的功能

2.打开Vysor应用,并把手机通过USB连接到电脑,这时候授权手机,就可以在chrome插件中查看到手机的桌面,使用鼠标点击其中的应用就可以操作手机

下载地址:https://goo.gl/FvMqnY

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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