MM远程调试测试附nokia远程调试对比

本文反馈了MM远程测试服务存在的问题,包括响应速度慢、机时分配不合理、可用机型有限等,并对比了与诺基亚远程调试服务的差异。

1、太卡,响应速度太慢,已经到了无法承受的地步。以前用过nokia的远程调试那是卡,但是还能用,偶尔掉一下线。而MM的远程测试服务,全程都卡。页面转换都能卡到那里。
2、只能够30,60分钟成倍数的申请时间,有点浪费机时,本来给的机时就少(只给了2个小时),测试4次就没了。有时测试就是简单的功能测试,几分钟就可以,用不了那么长时间。建议将申请的时间块细一点,10钟可以吧。
3、提供的机型太少,有些系统根本没有,本来是为了提交MM来测试,但是MM中机型根本就没有几款。另外,Ophone的机型没有,移动怎么连自家的机器都不舍的放啊
4、MM采用flash比nokia用java要好点,nokia需要每次都下载一个jinp文件,下次还不能用。
5、nokia提供了降低显示效果来提高通讯速度的方法,而MM仅提供缩放功能。
6、上传应用比较不方便,必须要先上传在同步到sd卡,安装后再使用。而nokia提供了直接将本地安装到测试机,更加方便。

【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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