4、开启 Android 与 Java 开发之旅

开启 Android 与 Java 开发之旅

完成 Android Studio 安装配置

在完成 Android Studio 安装过程中,有几个关键步骤需要注意:
1. 点击“Next”。
2. 此时会出现“Verify Settings”屏幕。
3. 点击“Finish”按钮,Android Studio 会开始进行更多下载,这可能需要一些时间。
4. 当 Android Studio 准备好后,会有运行它的选项,此时再次点击“Finish”按钮。如果要继续后续操作,可以保持其打开状态;若不需要,也可关闭,后续按指示重新打开。

最后,使用你常用的文件管理器软件(如 Windows 资源管理器),在安装 Android Studio 的同一磁盘根目录下创建一个名为“AndroidProjects”的文件夹。例如,若 Android Studio 安装在“C:/Program Files/Android”,则在“C:/”下创建“AndroidProjects”文件夹;若安装在“D:/Program Files/Android”,则在“D:/”下创建该文件夹。

需要注意的是,“AndroidProjects”这个名称中,“Android”和“Projects”之间没有空格,且两个单词首字母大写。大写是为了清晰,无空格是 Android Studio 的要求。

了解 Android 应用的构成

Android 应用主要由 Java 代码和 Android 资源两部分组成。

Android 资源

Android 资源包括图片、声音、用户界面布局等,这些资源与

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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