Android开发第一步_Android开发环境搭建

Android开发环境搭建
本文详细介绍如何搭建Android开发环境,包括安装JDK、Eclipse及ADT插件,下载配置Android SDK,以及创建Android虚拟机的过程。

 

所需开发环境:

 

JDK 5 或 JDK 6 (仅有JRE不够官方推荐使用JDK 5Eclipse 3.5 (galileo)以上,官方推荐Eclipse3.5;

下载用于在Eclipse 开发android应用的ADT 插件 

在企业开发中,很多程序员使用Eclipse IDE作为应用的开发环境。为了使得Android应用的创建,运行和调试更加方便快捷。Android的开发团队专门针对Eclipse IDE定制了一个插件:Android Development ToolsADT) 

下载地址:http://dl.google.com/android/ADT-0.9.8.zip

 

 

 

安装 Eclipse 插件 (ADT)

 

方法1

启动 Eclipse,选择 Help > Install New Software,在出现的对话框里,点击Add按钮,在对话框的name一栏输入“ADT”, 然后点击Archive...,浏览和选择已经下载的ADT插件压缩文件。 

点击 OK.。返回可用软件的视图,你会看到这个插件,然后选择Developer Tools (会选中下面的“Android Developer Tools”和 “Android Editors“),点击 Next,最后重启 Eclipse

 

方法2

解压出android/ADT-0.9.8.zip文件,发现其实它与Eclipse其他插件是一样的。

解压到文件夹ADT-0.9.8下,在该文件夹下,新建文件夹eclipse,并且把ADT-0.9.8解压出来的文件和文件夹(features,plugins,web,index.html,site.xml)放到eclipse下。

接下来在安装好的Eclipse的eclipse文件夹下,新建文件夹links,再在links文件夹下新建ADT.link文件(名字可以是其他名字,后缀名必须是link)。其中ADT.link文件内容为path=D:/study/eclipse_plugins/ADT/Android4ADT-0.9.8

(即刚刚解压出来ADT-0.9.8的具体路径)。最后重启 Eclipse

 

 

推荐使用方法2。.

 

 

 

下载安装Android SDK

 

Android SDK包含了开发Android应用所依赖的jar文件、运行环境及相关工具。  

下载地址: http://dl.google.com/android/android-sdk_r06-windows.zip

下载完SDK后,把.zip文件解压到你电脑上合适位置。启动 Eclipse,选择window->preferences,在打开的视图左边点击android,在右边的SDK Location中选择Android SDK所在位置

 

 

 

新建Android运行虚拟机

 

 

重启 Eclipse,配置好Android SDK后,在Eclipse工具栏会出现Android的几项工具,点击AVD Manager,弹出界面Android SDK andAVD Manager,点击右上的new按钮会接续出现界面,这时可以任意设置虚拟机的名字(name,Target推荐选用Android2.2,虚拟内存Size,推荐介于50M100之间,因为这个虚拟的对该虚拟机操作的功能键。大家可以大胆的尝试去点点试试,不要担心会弄坏虚拟机,即使“坏了”大不了删除了新建就OK了。

     OK,搭建好开发环境,下一次,我们就可以开发Android程序了,当然都从HelloWorld开始。

<!--EndFragment-->

【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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