Android下Service入门

Service做为Android的5个基本组件之一,是很强大的,实现基本功能也并不复杂

Android下做个木马的话 用服务实现,是必须的,它可以后台运行,开始启动,下面实现简单的

1.在Eclipse中创建一个新的Android工程 HelloService

2.在ServiceAndroid项目->New->Class Package选择ServiceAndroid Name写MyService

3.打开MyService.java 输入如下内容

package Service.HelloService; import android.app.Service; import android.content.Intent; import android.os.IBinder; import android.util.Log; public class MyService extends Service { private boolean threadDisable; private int count; @Override public IBinder onBind(Intent intent) { return null; } @Override public void onCreate() { super.onCreate(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { while (!threadDisable) { try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { } count++; Log.v("MyService", "Count is " + count); } } }).start(); } @Override public void onDestroy() { super.onDestroy(); this.threadDisable = true; Log.v("CountService", "on destroy"); } public int getCount() { return count; } }

4.修改 项目的 AndroidManifest.xml文件 加入一句 注册服务

<service android:name="MyService" />

5.修改项目主文件Service.java代码如下

package Service.HelloService; import android.app.Activity; import android.os.Bundle; import android.content.Intent; public class Service extends Activity { /** Called when the activity is first created. */ @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.main); this.startService(new Intent(this, MyService.class)); } @Override protected void onDestroy() { super.onDestroy(); this.stopService(new Intent(this, MyService.class)); } }

现在就完成了,开始编译 运行 Android模拟器出现后 打开LogCat 就可以看到调试的信息了。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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