56、Android Studio 开发:App Links 与 Profiler 全解析

Android Studio 开发:App Links 与 Profiler 全解析

1. Android Studio App Links 教程

1.1 协议声明

最新版本的 Android 要求同时为 HTTP 和 HTTPS 协议声明 App Links,即便只使用其中一种协议,也需将 HTTPS 版本的 URL 添加到列表中。

1.2 添加 Intent 过滤器

Intent 过滤器可使目标活动在点击 App Link 时被启动。添加 URL 映射时,Intent 过滤器会自动添加到项目清单文件中。在 App Links Assistant 的 URL 映射列表中选择 URL 映射,向下滚动屏幕,直到看到 Intent 过滤器预览部分,其中包含修改后的 AndroidManifest.xml 文件及新添加的 Intent 过滤器。

1.3 添加 Intent 处理代码

1.3.1 现有代码分析

当前代码期望在 Intent 包的额外数据中找到地标 ID:

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);

    binding = ActivityLandmarkBinding.inflate(getLayoutInflater());
    View view = binding.getRoot();
    setContentView(v
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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