72、Android开发全解析:从基础到应用发布

Android开发从入门到发布

Android开发全解析:从基础到应用发布

1. 开发基础与工具

1.1 Android开发平台概述

Android开发平台历史悠久,从最初的发布到如今不断发展。其软件栈包含应用层、应用框架、库、硬件抽象层(HAL)和Linux内核等部分。开发所需的核心库和支持库为开发提供了基础功能。

1.2 开发工具

1.2.1 Android Studio

Android Studio是主流的开发IDE,具有丰富的功能:
- 安装 :支持在Linux、MacOS和Windows系统上安装。
- 特性 :具备自动补全、实时模板、代码检查(Lint)等功能,还支持热插拔、冷插拔和温插拔等调试方式。
- 相关工具 :包含ADB(Android Debug Bridge)用于调试,AVD Manager用于管理虚拟设备,APK Analyzer用于分析APK文件。

1.2.2 其他工具
  • Gradle :用于项目构建自动化,通过 build.gradle 文件配置项目。
  • OpenJDK :作为Java开发环境。

1.3 资源管理

资源在Android开发中至关重要,包括动画、颜色、尺寸、布局等。资源可以通过 R 类引用,并且可以根据不同的

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
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