Wifi,cmwap,cmnet 链接自动切换

本文介绍了如何通过编程来判断当前设备使用的是Wi-Fi还是移动数据,并针对不同的网络类型进行相应的设置,特别是对于cmwap网络环境下如何配置代理实现网络连接。

 

思路:

首先判断是Wifi还是Mobile,如果是Mobile 有两种,一种是cmwap,另一种是cmnet。

如果是cmwap ,则需要设置代理才能连接。

 

代码如下:

 

ConnectivityManager conManager 
				= (ConnectivityManager) getSystemService(Context.CONNECTIVITY_SERVICE); 
//mobile 3G Data Network State 
mobile = conManager.getNetworkInfo(ConnectivityManager.TYPE_MOBILE).getState(); 
		
//wifi State 
wifi = conManager.getNetworkInfo(ConnectivityManager.TYPE_WIFI).getState(); 

 

 

取得网络链接

  
		urlConn = (HttpURLConnection)url.openConnection();   //Wifi
	        //-----------cmwap-----------
		Proxy proxy = new Proxy(Proxy.Type.HTTP, new InetSocketAddress("10.0.0.172",80));
		urlConn = (HttpURLConnection)url.openConnection(proxy); 
 

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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