40、Android应用内计费与Gradle构建全解析

Android应用内计费与Gradle构建全解析

1. 应用内计费测试与配置

1.1 应用内计费应用测试

要对应用内计费应用进行测试,可按以下步骤操作:
1. 在支持Google Play的物理Android设备上编译并运行应用程序。
2. 点击“Buy a Click”按钮,此时会弹出Google Play购买对话框,列出测试项目。
3. 点击“Buy”按钮模拟购买,之后会出现“Payment Successful”消息,此时可以点击一次“Click Me!”按钮。
4. 消耗点击次数后,若要再次启用该按钮,需再次购买点击次数。

1.2 构建发布APK

此前的示例应用使用了Google提供的静态响应测试SKU进行应用内计费的早期测试。接下来要为虚拟物品创建真实的应用内计费产品SKU代码,并在测试应用时使用该代码。具体操作如下:
1. 修改应用代码,使用真实的SKU而非静态响应SKU。以 com.example.buttonclick 为例,编辑 InAppBillingActivity.java 文件,修改SKU引用:

public class InAppBillingActivity extends Activity {

    private static final String TAG =
           "InAppBilling";
    IabHelper mHelper;
    static final String ITEM_SKU =
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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