Android Studio像普通软件一样更新

本文介绍了如何解决Android Studio无法在线更新的问题。通过修改studio64.exe.vmoptions文件并添加特定的更新URL,可以成功实现软件的在线更新。

本性保留Android Studio纯正的血统性,无奈啊,不能在线更新(原因你懂的),话不多说,回归正题;在线更新遇到以下问题
本以为删掉externai-system-rt.jar可是又报如下错去
最后折腾了许久终于找到了办法
在Android Studio安装目录下打开studio64.exe.vmoptions(请根据系统位数自行选择)加上
-Didea.updates.url=http://android-mirror.bugly.qq.com:8080/AndroidStudio/patches/updates.xml
-Didea.patches.url=http://android-mirror.bugly.qq.com:8080/AndroidStudio/patches/ 2个地址就行
本人亲测成功,时间不早了,该睡觉了,晚睡对身体不好,欢迎评论,给出不同的意见

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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