Android新手学习乱写乱画

本文档为Android新手提供了从创建虚拟设备到安装调试工具的详细步骤,并涵盖了Activity生命周期、常见布局类型及子元素属性等核心概念。
新手学习记录,基本基于2.3版本,不正确的请指出

在Android Emulator登录Gmail账户

1、用Google API创建AVD,[color=darkred]仅仅用Android SDK API创建的无法用Gmail账户[/color]

2、通过eclipse启动AVD,注意配置参数,选择Run Configerations,注意联网

3、登录同步Gmail账户

4、整机reset,再执行第3步(如果出现不稳定链接错误)


现在就可以开始测试程序了

linux下eclipse反编译插件的安装参考:http://jiangnanguying.iteye.com/blog/506947
安装方式可以自由发挥,貌似64位和32位的linux都可以

学习笔记

Linear Tabular Relative三种布局,还有种特殊的Frame布局

FILL_PARENT和MATCH_PARENT一样
FILL_PARENT已经被丢弃了,新的版本用MATCH_PARENT


这个Contacts已经被丢弃了,用ContactsContract来代替

ContactsContract结构是个什么样子的?

Contact是不能直接增加的,必须先有个Raw Contact

Data包含Contacts,Data是广范围的联系人

Activity

Activity生命周期
Active or Running
Paused
Stopped
Killed

当内存不够时,操作系统会回收非活动的Activity

Activity Stack

父子Activity之间的跳转通过Intent
更多Intent的操作和特性参考其他资料balabala

各种相关方法
startActivity(Intent)
startActivityForResult(Intent, int)
onActivityResult(int, int, Intent)
setResult(int)

父子Activity之间调用的各种返回碼(也可以自定义代碼)
RESULT_CANCELED
RESULT_OK

如果Child Activity崩溃了,那么Parent会收到RESULT_CANCELED代碼

长时间任务(例如数据库操作或者某些竞争资源的访问)都需要放在AsyncTask后台执行,执行完之后再通知UI
对于和当前Activity无关的长时间任务,可以发起一个Service,让它在后台执行,这样即使当前Activity变为非活动的了,该长时间任务也可以继续执行
比如在照相机程序中需要将拍摄的照片上传到网络中,因为上传网络是个比较耗时的任务,所以可以让它以Service在后台执行,这样即使突然的来电或其他程序导致照相机程序变为非活动的也不会影响到上传任务的执行

layout_weight只能在LinearLayout使用?
要想在TableLayout中使用,怎么办?

关于工具
DDMS Perspective打开基本可以看到你想用的任何工具

模拟器加载SD Card启动
lucane@KNIGHT:~$ emulator -avd avd23 -sdcard /home/lucane/.android/avd/avd23.avd/sdcard.img

用Eclipse的File Explorer无法将生成的vcf文件pull下来,提示
[2010-12-27 23:58:54] Failed to pull selection
[2010-12-27 23:58:54] (null)

于是只好用命令行试试竟然可以 :o
sudo ./adb pull /sdcard/backup.vcf .
本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 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NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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