ANE check points

ANE在开发和使用中有许多坑,让人很无语的。


今天在开发时,又掉进去了。做好的一个ane,在设备上测试时怎么也不对,到最后发现时option设置错误。哎,浪费了一天时间。


为了将来不再犯这样的错误,也为了警示后人(呵呵),把一些关键的检查点列举在这里。


因为本人使用FlashDevelop开发,所以都是在这个环境下的设置。大家凑乎着看吧。


以com.xxx.video.ane为例:

1、在项目根目录下建立ane文件夹
2、将com.xxx.video.ane文件添加到建好的ane文件夹中
3、将com.xxx.video.ane文件改名成com.xxx.video.swc添加到lib文件夹中
4、在FlashDevelop工程中右击该swc,选择Add To Library
5、在FlashDevelop工程中右击该swc,选择Option 选项为External Library(not include)
6、将ane的 extension id 添加到application.xml中。(在FlashDevelop中可以选择project面板的顶部图标AIR App Properties,之后选择Extensions选项卡)
7、在bat文件夹下的Packager.bat文件中,将类似
call adt -package -target %TYPE%%TARGET% %OPTIONS% %SIGNING_OPTIONS% "%OUTPUT%" "%APP_XML%" %FILE_OR_DIR%
改成
call adt -package -target %TYPE%%TARGET% %OPTIONS% %SIGNING_OPTIONS% "%OUTPUT%" "%APP_XML%" %FILE_OR_DIR% -extdir ane/

【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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