安卓软件安装及初步认识

最新推荐文章于 2025-04-24 14:55:55 发布
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上节课复习
主要讲解了Android的基础知识，首先介绍了Android
的起源以及体系结构，然后讲解Android开发环境的搭建，最后
通过一-个HelloWorld程序来讲解如何开发Android程序

本节课

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C++软件调试与异常排查从入门到精通专栏介绍与文章汇总
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一段Android实现应用下载并自动安装apk包的代码
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下载apk程序代码 protected File downLoadFile(String httpUrl) { // TODO Auto-generated method stub final String fileName = "updata.apk"; File tmpFile = new F
android stdio---软件安装与初步认识主体结构
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准备新开一个专栏，介绍android stdio的学习。源内容是哔站两个视频，这里边学习做个总结，方便复习。顺序是先看第二个，再看第一个。 1、android stdio软件安装 这里主要介绍注意的地方：要确保自己的电脑有java的运行环境，即是否装了jdk(java开发者工具包，它包含了运行环境，jvm,javac编译工具，类库等），就相当于你装pycharm需要先装python。具体方法网上很多。 其次，在android stdio软件安装选custom自定义，不然有的东西只能装在C盘,第一次启动会加
初步认识Activity —— 移动应用开发（安卓）
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Activity 是一个继承自安卓框架提供的Activity类（或其子类，如）的 Java 或 Kotlin 类。每个 Activity 负责管理一个屏幕及其相关的逻辑。例如，登录界面、设置页面或主页面都可以是一个 Activity。在技术层面，Activity 是安卓系统中用于处理用户交互的入口点。它不仅负责显示 UI，还管理用户输入、屏幕生命周期以及与其他组件（如 Fragment、Service 或 Intent）的交互。Activity 是安卓应用开发中的核心组件，负责管理用户界面和交互逻辑。
android 的初步认识
花花世界
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10，工程结构分析说明：APK文件其实是zip格式，但后缀名被修改为apk，通过UnZip解压后，可以看 到Dex文件，Dex即Android Dalvik执行程序 1. src:源文件（编写代码） 2. gen:ADT插件帮我们自动生成的文件，里面包括一个重要文件R.java 3. android.jar:Java 归档文件,包含构建应用程序所需的所有的Android
安卓逆向初步认识-第一篇 认识apk文件结构
2302_81097378的博客
04-06 1210
在之前的文章里面我们一直讨论的都是在windows系统下进行逆向分析代码的操作，都是exe格式的文件，但是在逆向分析的时候也存在着一类文件，也就是我们的apk格式的文件//注释：APK文件实际上是一种压缩文件，它使用ZIP格式进行打包。在APK文件内部，包含了应用程序的所有代码、资源文件、清单文件以及其他必要的文件。因此，你可以将APK文件视为一个压缩包，其中包含了构成Android应用程序的所有内容。//因此，我们可以使用解压软件将其打开。
Android的初步认识01
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Android 提供访问硬件的API函数（可以调用） 提供轻量级的进程间通讯机制Intent，提供了Service作为无用户界面（长时间后台运行的组件）   体系结构：（堆层架构） Linux内核，（看做是硬件层和软件系统之间的抽象层） 函数库+Android运行时，（c、c++显示）+（Android核心库和 Dalvik虚拟机） 应用程序框架（point），（提供Android
详解软件测试环境搭建及测试过程
2201_76100073的博客
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早在2012年左右，支付宝虽然很快被大众接受,但是却面临着一种比较普遍的现象:支付宝账户余额内总是有一 笔闲置资金，虽然不同账户资金数额有多有少，但总的来说，这笔躺在账户什么做不了的闲置资金数额还是比较庞大的，对于支付宝的发展而言非常不利。这些因素可能来自技术，资源或者其他方面的（对于需要的软件，有可能非常贵，公司负担不起，或者需要和银行对接才能测试成功，但是有可能无法和银行对接）功能测试（验证软件是否满足用户的需求），稳定性测试，还是性能测试（软件的效率），测试目的不同,搭建测试环境时应注意的点也不同。
对flutter新建工程的初步认识
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不管是visual code 还是Android studio 在新建你的第一个flutter工程时都会自动生成一个简易的demo-----说是简单，但是如果能看得懂，会节省很多的学习时间。 即使开发软件不同，工程结构也相同，下面以Android studio为例： 上图除了我蓝线标记的都是工程自动生成的，其中的lib尤为重要，几乎所有的界面、功能代码都在lib中写的；资源文件可以放在自己新建...
安卓手机安装windows系统虚拟机
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有时候，用户可能会希望能够在他们的安卓手机上运行一些仅支持Windows系统的应用程序或游戏。对于本教程而言，这意味着您可以在您的安卓手机（主操作系统为Android）中创建一个虚拟的Windows系统环境。这样做的好处是您可以使用原本不兼容的应用程序，而不必对您的手机进行物理上的更改或者刷机。尽管遵循上述指南可以帮助您顺利搭建起安卓手机上的Windows虚拟机环境，但在实际操作过程中仍有可能遇到各种挑战。由于运行虚拟机会消耗大量的计算资源，因此确保您的手机拥有足够的处理能力是非常重要的。
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【计算机软件毕业设计】基于Android的驾校模拟考试系统.doc
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（43页PPT）智慧农业顶层设计与解决方案.pptx
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Delphi 13.1控件之微信文章下载器含图片.rar
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稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
12-03
内容概要：本文围绕EKF SLAM（扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建）的性能展开多项对比实验研究，重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异，并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响，旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量，为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究，但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群：具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员，尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标：①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现；②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响；③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力，提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议：建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现，重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节，深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验，预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验，EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开，结合Matlab代码实现，提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈（Stackelberg Game）理论构建售电商与用户之间的互动关系，售电商作为领导者制定电价套餐策略，用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时，模型综合考虑售电商在多级电力市场（如日前市场、实时市场）中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（Matlab代码实现）购电组合优化，兼顾成本最小化与收益最大化，并引入不确定性因素（如负荷波动、可再生能源出力变化）进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码，涵盖博弈建模、优化求解（可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具）、结果可视化等环节，具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员，尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标：① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法；② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为；③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化；④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果，支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据，按照文档目录顺序逐步学习，重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑，同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进，以深化理解并提升科研创新能力。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）题的Matlab代码实现，旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型，结合粒子群算法的全局寻优能力，优化枢纽位置及分配策略，提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置，并提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题，尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员；熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题；②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制；③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架，支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解算法流程与模型构建逻辑，重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验，以深化对优化效果和算法差异的理解。
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