Anadoid开发错误集合 以及小技巧

本文详细介绍了在Android开发过程中遇到的几个常见问题,包括eclipse启动异常、APK安装失败、图片显示优化、保持屏幕常亮、WindowManager异常等,并提供了相应的解决方法和优化技巧。通过遵循文中建议,开发者可以更高效地解决开发过程中的技术难题。

1.   启动eclipse,一直停留在进度条处

    eclipse编译工程时,电脑死机。重启后eclipse启动不起来,停在启动界面不动了。

    解决方法,清空eclipse安装目录下configuration文件夹中除了config.ini的所有东西,这里好像是eclipse的缓存。然后就可以正常启动了。

    但是,当重新切换到之前正在编译的工程的workspace时,还是无法打开。这可能是之前没编译完成突然死机,致使某些程序错误所导致的。由于我之前有备份,就把出错的那个workspace删去,然后重建了一个。做好备份还是很重要的。


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2. Re-installation failed due to different application signatures.

运行程序,出现以下错误

[2012-07-24 13:56:15 - Test]Installing Test.apk...

[2012-07-24 13:56:16 - Test]Re-installation failed due to different application signatures.

[2012-07-24 13:56:16 - Test] You mustperform a full uninstall of the application. WARNING: This will remove theapplication data!

[2012-07-24 13:56:16 - Test] Pleaseexecute 'adb uninstall com.test' in a shell.

[2012-07-24 13:56:16 - Test] Launch canceled!

 

解决方法:找到保护adb.exe的文件夹,

a. 进入命令行,

b. 进入保护adb.exe的文件夹有的在tools文件夹下面(有的在F:\Android\android-sdk-windows\platform-tools下面),

c.       输入 adb uninstall包名,例如我的是adb uninstall com.test

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3. android imageview 多余空白

发现如果图片被缩小尺寸后,图片周围会有多余的空白,搜索得到解决办法:

<ImageView
(…)
android:adjustViewBounds=”true” />

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4.保持屏幕一直亮

Windowwindow = getWindow();

window.addFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_KEEP_SCREEN_ON);

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5.android.view.WindowManager$BadTokenException: Unable to add window  

android.view.WindowManager$BadTokenException: Unable to add window -- token 
错误提示:android.app.LocalActivityManager$LocalActivityRecord@45f48c40 is not valid; is your activity running? 

今天遇到一个问题,我在地图上添加一个Overlay 然后想在点击这个overlay 图标的时候弹对话框Dialog, 按这样的思路写完后,测试报出了上面的异常。 代码如下:

// 退出主程序dialog public boolean onKeyDown(int keyCode, KeyEvent event) { if (keyCode == KeyEvent.KEYCODE_BACK && event.getRepeatCount() == 0) { dialog(); return false; } return super.onKeyDown(keyCode, event); } protected void dialog() { AlertDialog.Builder builder = new Builder(FindwebActivity.this); builder.setMessage("确定要退出心愿吗?"); builder.setTitle("提示"); builder.setPositiveButton("确认", new android.content.DialogInterface.OnClickListener() { @Override public void onClick(DialogInterface dialog, int which) { dialog.dismiss(); AgentApp.getInstance().onTerminate(); } }); builder.setNegativeButton("取消", new android.content.DialogInterface.OnClickListener() { @Override public void onClick(DialogInterface dialog, int which) { dialog.dismiss(); } }); builder.create().show(); }




查资料说问题在于 context. 说不能使用 getApplicationContext(),this 所得到的Context 必须用your_Activity.this 所获取的Context. 而我就是用最后一种的,还是出差。 于是我想下我的实际的运行环境,当前Activity是在tabActivity 中的,那么得到当前的窗体管理者应该是上一级TabActivity 所有,而非我的Activity。 于是我用 getParent()所得到的Context,运行成功。
只需将

AlertDialog.Builder builder = new Builder(FindwebActivity.this);

改成

AlertDialog.Builder builder = new Builder(getParent());

即可

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6. Android WindowManager$BadTokenException异常

Android利用ActivityGroup加载子Activity,子Activity调用对话框,弹出:

ERROR/AndroidRuntime(10104): Caused by: android.view.WindowManager$BadTokenException: Unable to add window -- token android.app.LocalActivityManager$LocalActivityRecord@45a58ee0 is not valid; is your activity running?

 

原因分析:

因为new对话框的时候,参数content 指定成了this,即指向当前子Activity的content。但子Activity是动态创建的,不能保证一直存在。其父Activity的content是稳定存在的,所以有下面的解决办法。

 

解决办法: 

将content替换为getParent()即可。 



内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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