给Visual Studio 2010中文版添加Windows Phone 7模板

本文介绍了两种方法帮助用户解决在Visual Studio 2010中文版中无法新建Windows Phone 7项目的困扰。方法一是通过手动添加Windows Phone 7模板,方法二是将Windows Phone 7的项目模板作为用户模板安装。文中详细解释了操作步骤,旨在为Windows Phone开发者提供实用解决方案。

有两个方法可实现这一功能:

方法一:添加Windows Phone 7模板

  装了WP7的SDK,会自动安装Visual Studio Express 2010 For Windows Phone,相当于免费的Visual Studio.遗憾的是,这个Express版本的Visual Studio只有英文版.而国内的用户一般都同时安装了Visual Studio的其他中文版本(专业版/旗舰版),我这里安装了VS 2010 中文专业版.但是即使安装了WP7 SDK,专业版在新建项目的时候还是没有增加Windows Phone 7应用程序的模板,我们这里需要自动手动添加一下.

  首先打开D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\Common7\IDE\ProjectTemplates\CSharp\Silverlight for Windows Phone (我的装D盘),里面只有一个1033目录,复制一个,重命名为2052

  执行:D:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 10.0\VC\vcvarsall.bat

  在运行里输入:devenv /setup,稍等片刻,等鼠标旁的圈圈转完,再打开VS中文专业版,新建项目,可以看到多了Silverlight for Windows Phone,如图:

  

  本文来自佚名的博客,原文地址:http://www.pocketdigi.com/20110915/474.html


方法二:在vs2010中文版中集成Windows Phone

  安装完windows phone7开发工具(WPDT)之后,在开始菜单中就新增了Expression Blend for Windows Phone、Visual Studio 2010 Express for Windows Phone 以及Windows Phone Devloper Tools。 装完后发现在Blend和VS Express中可以正常新建WP7的项目。但之前安装的Visual Studio2010旗舰中文版,新建项目时,并windows phone7的相关项目模板(有XNA4.0的)。Google之后,发现基本没有神马文章解决这个问题,甚至有些说不支持Visual Studio中文版。经探索,可以采用以下方式解决:

1. 找到windows phone7的项目模板(因为可以用Express版新建,因此肯定存在)。

位置为:X:\Program Files\Microsoft Visual Studio 10.0\Common7\IDE\ProjectTemplates\CSharp\Silverlight for Windows Phone.

2. 作为用户模板安装。

方法为:将第一步的文件夹复制到VS2010的用户项目模板目录中即可。

用户模板位置:C:\Users\UserName\Documents\Visual Studio 2010\Templates\ProjectTemplates\Visual C#

3. 启动VS2010旗舰版,顺利搞定!



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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