J2ME 机型适配经验谈

  J2ME写了有段时间了,就我自己掌握的一点机型适配经验和大家分享下:

   1.  Canvas类的getHeight(),getWidth() 问题

       这两个方法在很多MOTO和三星手机上 都不能及时返回屏幕的高度和宽度,返回的数据可能不是真正的屏幕高度和宽度,从而导致画面显示的混乱。

    【解决方案】:通常是用一个静态变量保存屏幕高度和宽度,在闪屏进入时获取一次屏幕高度和宽度赋给变量,然后在线程里休眠一段时间,在线程结束时再获取一次赋值给变量,后面的所有画面就引用这个静态变量的值,不要再用及时获取getHeight(),getWidth() 值;

   2.   jad文件问题导致软件安装失败

       在有的MOTO手机上安装软件,会发生软件错误,从而导致安装失败。抛开软件本身BUG的问题,其实还有一个地方也是导致安装失败的原因,就是在打包时,你的jad文件.

       例如这个jad文件有可能就会导致安装失败:

       MIDlet-Jar-URL: XXBook.jar
       MIDlet-Name: 潇湘书院-官方版
       MIDlet-Vendor: 上海世秋
       MIDlet-Version: 1.0.0
       MicroEdition-Configuration: CLDC-1.0
       MicroEdition-Profile: MIDP-2.0
       MIDlet-1: 潇湘书院,/icon.png,GameMIDlet 

就是MIDlet-Vendor这里,后面的中文名可能导致安装失败

      【解决方案】:MIDlet-Vendor:后面最好是英文的公司信息,其他项中文问题暂未发现。

   3.   图片显示不了

       在有的MOTO和三星手机上莫名其妙的显示不了图片,这个问题其实也是手机支持的问题,有的手机不支持图片alpha的显示,也就是有透明度的图片显示。

      【解决方案】:将图片换成不透明的图片

 

暂时发现这么多,以后有的话再补充。

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【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验算法优化。
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