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Symbian常见问题解决搜集
 
 
1. 获取文件的完全路径
在头文件添加下列声明:IMPORT_C TInt CompleteWithAppPath( TDes& aFileName);TFileName filename(_L("RETROBLASTER.MBM"));CompleteWithAppPath(filename );

2. 获取当前设备显示方式(就是获取设备的色深)
使用的头文件:#include <eikenv.h>在任何VIEW视图代码里面:TDisplayMode displayMode = iEikonEnv->ScreenDevice()->DisplayMode();

3. 获取当前系统时间(一般用于游戏开发,计算2祯之间的时间差)
TTime currentTime;currentTime.HomeTime();TInt64 currentTick = currentTime.Int64();

4. 强制让程序从前台转到后台
TApaTaskList tasklist(iCoeEnv->WsSession());TApaTask task(tasklist.FindApp(TUid::Uid(填入你项目的UID))); task.SendToBackground();

5. 显示中文汉字(2种方法)
1) 在RSS资源文件里面定义RESOURCE TBUF64 r_example_view_title { buf ="新年快乐";}然后将其用WORD转换成UTF8编码,在此RSS文件头部添加CHARACTER_SETUTF8,否则无法编译,然后在程序里面调 用,就能显示中文了。2) 用系统CcnvCharacterSetConverterAPI来转换 CCnvCharacterSetConverter*converter=CCnvCharacterSetConverter::NewLC();if(converter->PrepareToConvertToOrFromL(KCharacterSetIdentifierGbk,iEikonEnv->FsSession())!=CCnvCharacterSetConverter::EAvailable)User::Leave(KErrNotSupported); TText8 *str = (TText8*)"新年快乐"; TIntstate=CCnvCharacterSetConverter::KStateDefault; TPtrC8 source( str );iInfoText = HBufC::NewL( source.Length() ); TPtr16 ptr =iInfoText->Des(); if(CCnvCharacterSetConverter::EErrorIllFormedInput== converter->ConvertToUnicode(ptr, source, state))User::Leave(KErrArgument); //Leave if error inconversion.CleanupStack::PopAndDestroy(); //clean forconverter随后你就可以Draw出中文字体了,前提是你设备内有中文字库

6.获取IMEI串号


void CMyTelephony::GetImei(TDes& aImei)
    {
    #ifndef __WINS__ //真实设备 This only works on target machine
    TPlpVariantMachineId imei;
    PlpVariant::GetMachineIdL(imei);
    aImei.Copy(imei);
    #else //模拟器 Return a fake IMEI when working onemulator
    _LIT(KEmulatorImei, "000000000000000");
    aImei.Copy(KEmulatorImei);
    #endif
    }

7..震动
用CvibraControl API,6.1的机器上没VibraCtrl.lib和VibraCtrl.DLL,从N-GAGE机器上COPY一份就行。模拟器上直接COPY N-GAGE SDK里面的。7.0的SDK可以直接使用
【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,并将其与遗传算法(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在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 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与改进中。
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