android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插件等步骤,并指导如何配置Android SDK、创建虚拟设备及导入项目。

http://apps.hi.baidu.com/share/detail/1937413

 

 

1.Install JDK 1.5 or 1.6
2.Install Eclipse
3.Install ADT to Eclipse, then Help->Software Updates->Available Software->Install, input "https://dl-ssl.google.com/android/eclipse"


4.Restart Eclipse, then Window->Preferences->Android, set SDK Location (you should unzip "android-sdk_r05-windows.zip" to somewhere first)

【注】ADT版本应与Android SDK tool 版本一致,Android SDK tool可以同过Adroid SDK and manager 更新


5.Run SDK Setup.exe under android-sdk-windows, or Eclipse->Window->Android SDK and AVD Manager->Available Packages, install Android 2.1


6.Eclipse->Window->Android SDK and AVD Manager->Virtual Devices->New, input Name, then select Target to "Android 2.1-update 1 - API Level 7"


7.Prepare the source folder


8.Eclipse->File->Import->General->Existing Projects into Workspace->Select root directory


9.Focus on Package Explorer->Your project, right click->Run AS->Android Application


10.If you want to see the debug window, press on right-top android icon to enter DDMS perspective, select Devices, then LogCat.

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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