Eclipse 开发 Android,第一个 HelloWord 程序(学习1)

本文详细介绍如何安装配置Android SDK、ADT插件,并创建Android项目。包括下载安装SDK、配置Eclipse环境、创建AVD虚拟设备及运行首个Android应用。

 

名词解释:

SDK:Software Development Kit

AVD:Android Virtual Devices

ADT:Android Development Tools

 

1. Installing Android SDK

   

    下载windows android sdk链接:http://androidappdocs.appspot.com/sdk/download.html?v=android-sdk_r3-windows.zip

 

    详细说明地址:http://androidappdocs.appspot.com/sdk/index.html

   

    备注:我下载到 D:\Android\

 

2. Installing the ADT Plugin

  1. Eclipse ->Help > Software Updates.... In the dialog that appears, click the Available Software tab.
  2. Click Add Site...  url  https://dl-ssl.google.com/android/eclipse 
  3. 设置 Windows->Preferences->Android-> SDK Location set path "D:\Android\android-sdk_r3-windows\android-sdk-windows"
  4. Window->Android SDK and Android Manager ->Installed Packages 选择 Update All 按钮,下载使用SDK包,否则无法运行工程。
  5. Creating an AVD:Eclipse->Window->Android SDK and Android Manager ->Virtual Devices 选择New按钮,创建一个AVD, 注意SD Card 至少8M以上。

   详细说明地址:http://androidappdocs.appspot.com/sdk/eclipse-adt.html#installing

 

3. Creating an Android Project

 

   Eclipse create project
  1. Select File > New > Project.
  2. Select Android > Android Project, and click Next.

   详细说明地址:http://androidappdocs.appspot.com/guide/tutorials/hello-world.html

 

现在就可以运行 Eclipse->Run AS ->AndRoid Application,注意Android的虚拟器启动的时候,是很慢的。估计1分钟左右,如果控制台长时间显示 Waiting for HOME ('android.process.acore') to be launched... ,不要关闭,一直等下去。最后控制台打出 Success! ,就完成了。

 

显示结果如下:

 

附件中包括源码:HelloAndroid.zip

 

 

 

 

 

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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