android ERROR: unknown virtual device name解决办法

本文记录了作者首次配置Android开发环境的过程,包括使用Eclipse及解决过程中遇到的问题,如配置SDK Home、建立AVD等。

今天终于收到了网上淘来的《Android SDK开发范例大全》和《Android开发入门与实战》,很是兴奋,于是停下手中正在做的一项目,花了一下午来体验Android的开发。
      说实话,光是配置Eclipse就走了不少弯路,第一次是在实验室用Eclipse 3.5 J2EE,结果AVD死活不能建立,看到书中用的是J2SE版,就下了这个版本重新配置,结果总是缺少依赖插件,无奈,只好重新案卷3.5版本的,可是在宿舍死活装不上很多依赖插件,上网google了下,有人说3.5的下载镜像很慢,于是我就从google上下载了离线包安装,还是提示依赖插件装不上~~~我快要崩溃了!!!突然想到在邪恶的天朝网络没自由,就想试试FQ可不可以,这不试不要紧,一试吓一跳,很快就pass了,安装ADT成功!!!

      再接下就是配置SDK Home,pass~~~然后建AVD,pass~~~然后再写一个简单的”Hello World!!!”测试,可是它死活就是提示找不到AVD~~~

      错误如下:ERROR: unknown virtual device name: ‘myavd_3_1_5_version’

      这样的错误,整了半天终于找到解决方法。我用的是Vista,而我又喜欢将所有可以设置的用户文件的位置改至F盘下。这样在用Eclipse或者从命令行创建Android Emulator时,相应的文件是被放置到 “F:\Users\<username>\.android“ 下面了,而程序运行时仍然从 “C:\Users\<username>\.android“ 下查找相应的配置文件,从而导致上面的错误。

      好吧,又google了下,找到方法如下:

    *       方案一:

            把 "F:\Users\<username>\.android“ 下的文件复制到 “C:\Users\<username>\.android“ 下面即可解决这个问题,不过这样的解决方案有一个明显的缺点,那就是如果又新

      建立AVD,又得重新复制。感觉很麻烦~~~

    *       方案二:

            打开系统属性-->环境变量—>在“系统变量”那一个GroupBox下面选择“新建”-->变量名为 "ANDROID_SDK_HOME” (注意,这个变量名不能改变,只能是这个名字!),然后

      把变量值改为你想把AVD所在的".android”文件夹放置的位置,比如:"F:\AndroidEmulator”,在这里我把它放在 Android SDK包中,值为:"D:\SDK\Android\android-sdk-             windows-1.5_r3”,如下图所示。


            设定成功的话 ,在eclipse里preferneces -> Android -> Bulid Setting里为如下结果:Default debug keystore: F:\Android_Emulator\\.android\debug.keystore

      然后这样就可以一劳永逸了!!!

【转载】:http://m.cnblogs.com/58205/1551598.html

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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