Android 2.2用户超过一半(转)

截至2011年1月4日,Android2.2用户占比超过一半达51.8%,2.1用户占比35.2%,两者合计占据85%市场份额。预计随着CES展上曝光的平板设备增多,采用Android蜂巢2.4或3.0系统的平板将迎来增长。
来自Google Android开发站点2011年1月4日的最新的Market客户端统计来看Android 2.2用户已经超过了一半为51.8%,同时2.1用户为35.2%基本上这两个版本占到整个Android用户的85%,不过随着近几天CES上的平板的曝光,未来使用Android蜂巢可能为2.4或3.0的平板系统将在下个季度出现井喷,由于目前实用2.3固件的只有Nexus S目前占到了0.4%,当然Nexus One、HTC Desire HD等高端机型将在近期升级,目前Android 1.5和1.6的用户加起来已经不足12%了,但这一统计是近两周访问Android Market的,很多老机型的用户可能不下载新应用等情况,将无法被统计到。
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/384230/33a4426b-d957-3d4d-9fe8-937b60b9f101.jpg[/img]
本文转自:[url]http://www.android123.com.cn/[/url] 原文链接:[url]http://www.android123.com.cn/kaifanews/747.html[/url]
【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值