2021-01-06

本文介绍了一个关于Android应用程序启动时报classnotfound异常的问题。该问题是由于从Eclipse迁移到Android Studio时,未正确配置代码混淆导致的。文章详细阐述了解决方案,即通过配置proguard-rules.pro文件来避免默认的混淆行为。

异常on path: DexPathList[zip file "/data/app] nativeLibraryDirectories=[/vendor/lib, /system/]

Android环境

  1. Android 4.3版本
  2. Android studio 4.1.1
  3. 项目的gradle 版本4.4-all,classpath:3.1.0

操作&问题
ecplice项目转Android studio项目 应用安装完成后来重启机器一直报class no fund 异常,manifest配置无异常。
原因&解决
Android studio 项目未配置代码混淆, studio默认混淆全部,Android系统无法找到mainactivity,应用无法启动。
解决办法配置proguard-rules.pro文件。

基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
你已经成功将 `Date` 列转换为 `datetime64[ns]` 类型,并且输出如下: ``` 0 2021-01-04 1 2021-01-05 2 2021-01-06 3 2021-01-07 4 2021-01-08 Name: Date, dtype: datetime64[ns] ``` ✅ **这说明日期解析完全正确!** 接下来你应该执行: ```python df.set_index('Date', inplace=True) df.sort_index(inplace=True) # 确保时间顺序正确 ``` 然后进入主逻辑,使用我们之前修复过的区间筛选函数(作用于索引)即可正常运行。 --- ### ✅ 当前状态确认清单 | 检查项 | 是否完成 | 说明 | |--------|----------|------| | ✔️ `Date` 列是否为 `datetime64[ns]`? | ✅ 是 | 输出已验证 | | ✔️ 是否设置为索引? | ⚠️ 需手动执行 | 必须调用 `set_index` | | ✔️ 时间是否升序排列? | ⚠️ 建议排序 | 使用 `sort_index()` 更安全 | | ✔️ 区间过滤函数是否作用于 `index`? | ✅ 是 | 否则会出错 | --- ### ✅ 推荐后续代码(确保流程完整) ```python # 设置索引并排序 df.set_index('Date', inplace=True) df.sort_index(inplace=True) # 查看数据类型和前几行 print("Index dtype:", df.index.dtype) print("Data head:") print(df.head()) ``` 此时你的 `df.index` 是一个有序的 `DatetimeIndex`,可以安全用于以下操作: ```python intervals = { 'YTD': lambda idx: idx >= pd.Timestamp(year=idx[-1].year, month=1, day=1), '1Y': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(years=1), '6M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=6), '3M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=3), '1M': lambda idx: idx >= idx[-1] - pd.DateOffset(months=1), } ``` 因为 `idx[-1]` 就是最后一个交易日,比如 `2024-03-28`,它是一个 `pd.Timestamp`,支持 `.year`、`.month` 等属性,不会再报错! --- ### ✅ 示例:查看当前 YTD 起始日 你可以加一段调试代码来验证逻辑是否正确: ```python # 调试:打印各个区间的起始时间(以最后一个日期为基准) last_date = df.index[-1] print(f"最新交易日: {last_date}") print("各区间起始日:") print("YTD:", pd.Timestamp(year=last_date.year, month=1, day=1)) print("1Y: ", last_date - pd.DateOffset(years=1)) print("6M: ", last_date - pd.DateOffset(months=6)) print("3M: ", last_date - pd.DateOffset(months=3)) print("1M: ", last_date - pd.DateOffset(months=1)) ``` 输出示例: ``` 最新交易日: 2024-03-28 各区间起始日: YTD: 2024-01-01 1Y: 2023-03-28 6M: 2023-09-28 3M: 2024-01-28 1M: 2024-02-28 ``` 这些日期就是每个区间的“开始日”,之后用它们做布尔索引就能提取对应时间段的数据。 --- ### ✅ 总结:你现在可以继续了! 只要你完成了以下几步: 1. ✅ 成功将 `Date` 转为 `datetime64[ns]` 2. ✅ 执行了 `df.set_index('Date')` 和 `sort_index()` 3. ✅ 使用基于 `idx`(即 DatetimeIndex)的过滤函数 那么之前的两个错误(`float64 has no attribute year` 和 `>= not supported`)都已彻底解决,现在可以放心运行完整的绩效分析代码。 --- ###
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