Android ADB server didn't ACK * failed to start daemon * 简单有效的解决方案

本文介绍了解决Android开发过程中遇到的ADB连接故障的具体步骤,包括如何检查端口占用情况及释放被占用的端口。

转载出处http://blog.youkuaiyun.com/xiaanming/article/details/9401981

ADB server didn't ACK 这个问题会困恼很多的新手朋友,我以前刚开始做Android的时候也遇到过这个问题,不过自己百度,google啥的,也不知道怎么就给解决了,看到群里很多新手朋友都会问这个问题,说实话我也没有一个解决这个问题的终极方法(百试百灵的那种,哈哈),自己没遇到也没有认真的去对待他,今天,就是在今天,我打开Eclipse连上手机,准备调试程序,出现如下的信息

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  1. The connection to adb is down, and a severe error has occured.   
  2. You must restart adb and Eclipse.   
  3. Please ensure that adb is correctly located at 'D:\android-2.2-windows\platform-tools\adb.exe' and can be executed.  
然后我就按照他的要求来做,重启Eclipse和adb,然后确认adb的路径是否正确,然后当我再次运行程序的时候,依旧不行,之后我就开始百度了,有朋友说先在DOS下运行adb kill-server(你必须在环境变量中配好你adb的路径或者进入到adb.exe的目录下),然后在adb start-server,当我运行adb start-server的时候,DOS出现如下信息

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  1. * daemon not running. starting it now *   
  2. ADB server didn't ACK   
  3. * failed to start daemon *   
然后在运行程序还是不行,重复搞了很多次老不行,还有朋友说在任务管理器找到adb.exe,然后关闭,重启Eclipse,我打开任务管理器,发现根本没有找到adb.exe,这时候我流泪满面了,然后我冷静下来,知道有些朋友遇到这个错误是因为豌豆荚啥的软件占用了adb.exe的端口,我的电脑里面根本没有安装豌豆荚,然后我想看看是谁占用adb的端口,我从网上查到adb.exe使用的端口是5037,接下来我给大家介绍解决方法

  • 查看5037端口被谁占用了,开始--运行--CMD 到命令提示符,输入 netstat -aon|findstr "5037",如下图                                                                          
  • 我们从上面根本就看不出5037端口被谁占用,我们需要根据后面的PID(2748)来查找占用该端口的应用程序,输入 tasklist|findstr "2748" ,如下图                                                                                                                                                                                                                                                                                                      注: 我这里5037端口是正确的被adb.exe占用,如果是你,就是其他的应用程序啦
  • 结束该进程,输入taskkill /f /t /im 你的进程名,例如adb.exe,如下图,在重新连接手机,这时候你会发现程序运行起来了                                    
这个问题虽然不是什么很大的问题,但是对于新手来说也是属于比较棘手的问题,所以我将自己解决此问题的方法在这里记录下,希望能给遇到此问题的人一点点帮助,如果我写得文章对你一点帮助请帮我顶一下文章,谢谢!

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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