android项目在不同平台切换的问题

本文介绍了在不同Android版本间部署应用程序遇到的难题及解决方案。主要问题是应用要求的API版本高于设备实际版本,通过修改default.properties文件和AndroidManifest.xml中的minSDKVersion属性解决了问题。
最近开发的android项目需要在android的不同平台上切换,在2.1和2.2平台上进行测试并部署。然而却遇到了一个问题。开发的项目在2.2平台上可以部署,但切换到2.1平台上就不能部署了,出现错误:[color=red]ERROR: Application requires API version 8. Device API version is 7 (Android 2.1-update1).
Launch canceled![/color]
 修改了default.properties配置文件,把Project target改成[color=green]target=android-7[/color],刷新,重启Eclipse后还是不行。为什么呢?有点着急了。后面进入android的安装目录:platforms/android-7平台下,查看sources源文件夹。靠,原来我以前把2.2版本的源文件拷贝过来了。删除之,刷新项目,部署,一切OK!
 补充:后来发现还应该把AndroidManifest.xml中的[color=green]minSDKVersion[/color]改为<uses-sdk android:minSdkVersion="[color=red]7[/color]" />,不是源文件的问题。抱歉了!
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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