Android开发环境搭建

本文详细记录了作者从零开始学习Android开发的过程,包括下载并安装JDK、Eclipse及Android SDK等必要软件,以及配置ADT插件的具体步骤。

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今天开始学习Android,在这记录下。

 

1、下载的软件

      JDK 1.6,Eclipse 3.6,Android SDK (在优快云下的sdk2.3)

 

2、安装软件

     JDK、Eclipse就不讲了,这边讲一下Android SDK、ADT的配置。

     (1)  Eclipse -> Help -> Install New Software -> 进入Install对话框点 Add... -> Location 输入地址:

                           https://dl-ssl.google.com/android/eclipse/

                       -> 就如Install对话框点Select All -> Next -> Finish

            (这一步花了20多分钟)

     (2)  Eclipse -> Windows -> Prefercences -> Android -> Browse... -> 选SDK的安装目录 -> Apply

          (此时在Prefercences 对话框里点左边列表会报错"the currently displayed page contains invalid values")

     (3)  Eclipse -> Window -> Android SDK and AVD Manager -> 

            a.在Available packages中选中"Android Repository""Third party Add-ons"

            b.在Installed packages中点Update All...按钮

           (此时在Prefercences 对话框里点左边列表不会再报上面的错)

            (这一步花了40多分钟)

 

 

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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