android基础

1.layout布局文件的使用
eg:
a.LayoutInflater inflate = (LayoutInflater) getSystemService(Context.LAYOUT_INFLATER_SERVICE);
RelativeLayout layoutLeft = (RelativeLayout) inflate.inflate(
R.layout.left, null);

b.setContentView(R.layout.activity_frame_layout);

这里的right和activity_frame_layout 是指项目res中layout文件夹里面的right.xml和activity_frame_layout.xml布局文件

2.布局文件中组件定义的调用
eg:
Button button = (Button) findViewById(R.id.btn_open_search);
button.setOnClickListener(button_listener);

这里的btn_open_search 对应的是你的布局文件中
<Button 
android:id="@+id/btn_open_search"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:text="Open Search-Dialog"
/>


这里的android:id


3.intent机制
参考http://student.youkuaiyun.com/space.php?uid=106923&do=blog&id=9997

android.content.ActivityNotFoundException: Unable to find explicit activity class {com.tope.samples/com.tope.samples.TestActivity}; have you declared this activity in your AndroidManifest.xml?”


出现这个问题 主要是要在AndroidManifest.xml中声明了这个
com.tope.samples.TestActivity

eg: <application android:icon="@drawable/icon" android:label="@string/app_name">
<activity android:name=".ActivityMain"
android:label="@string/app_name">
<intent-filter>
<action android:name="android.intent.action.MAIN" />
<category android:name="android.intent.category.LAUNCHER" />
</intent-filter>
</activity>
<activity android:name="TestActivity"></activity>
</application>


4 进入android里面的liunx平台,首先启动模拟器,然后cmd 进入到安装目录
E:\Program Files\android\sdk1.5_r2\tools>adb shell
回车,即可进入linux平台了

5、安装应用到模拟器:
adb install

比较郁闷的是,Android并没有提供一个卸载应用的命令,只能自己手动删除:
adb shell
cd /data/app
rm app.apk


6、进入设备或模拟器的shell:
adb shell

通过上面的命令,就可以进入设备或模拟器的shell环境中,在这个Linux Shell中,你可以执行各种Linux的命令,另外如果只想执行一条shell命令,可以采用以下的方式:
adb shell [command]

如:adb shell dmesg会打印出内核的调试信息。

7、发布端口:
你可以设置任意的端口号,做为主机向模拟器或设备的请求端口。如:
adb forward tcp:5555 tcp:8000


8、复制文件:
你可向一个设备或从一个设备中复制文件,
复制一个文件或目录到设备或模拟器上:
adb push
如:adb push test.txt /tmp/test.txt

从设备或模拟器上复制一个文件或目录:
adb pull
如:adb pull /addroid/lib/libwebcore.so .


9、搜索模拟器/设备的实例:
取得当前运行的模拟器/设备的实例的列表及每个实例的状态:
adb devices


10、查看bug报告:
adb bugreport


11、记录无线通讯日志:
一般来说,无线通讯的日志非常多,在运行时没必要去记录,但我们还是可以通过命令,设置记录:
adb shell
logcat -b radio


12、获取设备的ID和序列号:
adb get-product
adb get-serialno


13、访问数据库SQLite3
adb shell
sqlite3


14、不同的activity对应不同的布局
在Activity中引用setContentView(R.layout.main2);
在/res/layout/中增加main2.xml布局文件


15、android国际化问题
只需要在/res/中增加values-en-rus这样一个文件夹,即可支持Englist(United Kingdom)
其他国家语言同理

16、Intent在绑定数据时要注意数据类型,eg:
Intent data = new Intent();
data.putExtra("age", 23);

这里的age如果你用int类型,那么在另外一个activity中获取这个数据时要用
protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data){
data.getIntExtra("age");
}

如果这里用getStringExtra("age")则获取不到age的数据
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
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。
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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