Android开发环境搭建

本文详细介绍如何搭建Android开发环境,包括Eclipse、JDK及Android SDK的安装配置过程,同时还介绍了如何创建并设置Android虚拟设备。

 1、  准备工作

a)         Eclipse Classic 3.43.5 官方下载地址: http://www.eclipse.org/downloads/

b)        JDK 1.51.6 官方下载地址:http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp

c)         Android SDK 官方下载地址:http://developer.android.com/sdk/index.html,被GFW(the Great Fire Wall)阻挡了,需要fan qiang才能访问

 

2、  安装JDK(准备工作中的b文件),设置环境变量。

3、  解压android-sdk_r06-windows.zip(准备工作中的C文件)文件 设置环境变量到tools目录。如图:



 

 

4、  解压Eclipse,设置字符集为utf-8。如果项目需要GBK的,可以跳过这一步。

菜单项Window—>preferencesàGeneralàWorkspace如下图:

 

 

 

5、  安装Android Development Tools (ADT)

选择helpàInstall New SoftWareàAdd,并在弹出的对话框中填入以下内容:

Nameandroid_sdk                location:https://dl-ssl.google.com/android/eclipse/

 如果https连接不上,可以用http链接。

 

 

点击OK后,选中Developer Tools,一直下一步至安装完成。



 

 

重新启动Eclipse

 

6、  Eclipse中设置android安装路径

菜单项windowsàPreferencesàAndroidàBrowse如下图:
 

 

选择android-sdk的安装的根目录。

 

7、  设置AVD Manager

安装插件包,在Android SDK的根目录中运行SDK Setup.exe,选择Acailable Packages

 



 

必选:SDK ToolsSDK platform(选择所需要的版本)

可选:Documentation(文档)、Samples(示例)、Google APIsAdditional SDK Platforms

建议安装文档和示例,选好后点Install Selected安装。

 

新建android虚拟机,Virtual DevicesàNew 填写以下信息:

Name虚拟机名称。

Target虚拟机系统版本。

SD Card:手机储存卡大小。

 




 
 

确定后,完成虚拟机的设置。

 

8、  现在环境搭建已经完成了,创建一个Hello Word来测试下环境是否搭建成功。

打开Eclipse,选择FileàNewàOtheràAndroidàAndroid Project,填写信息如下:

 



 

  

运行:

RunàRun ConfigurationsàAndroid Applicationsà右键NewàBrowseà选择运行的项目à填写Nameà选择Target标签à选择需要运行的虚拟机。如下图:

 

 

 

 

1.5版本的虚拟机运行效果如下:


如要转载,请注明出处http://lvzun.iteye.com

作者:lvzun
 

 

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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