搭建android开发环境

本文详细介绍如何下载并安装JDK以配置Java环境,并提供官方下载链接及环境变量配置步骤。此外,还介绍了如何获取Android SDK及开发工具,包括推荐的下载来源。
1, 下载JDK,配置java环境。


ORACAE官网下载: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html

配置环境变量, 参考百度经验: http://jingyan.baidu.com/article/c85b7a6414f2ee003bac95d5.html

新建系统变量JAVA_HOME 和CLASSPATH 


JAVA_HOME = C:\Program Files\Java\jdk1.7.0
CLASSPATH = .;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar;
Path = %JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin;





2, 下载android SDK,和开发工具。


由于google经常无法正常登陆,可以从 “Android Studio 中文组” 官网下载: http://tools.android-studio.org/
而且这里提供最新的Android Studio。

还有这个更全面  http://www.androiddevtools.cn/
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的结构与权重更新机制、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神经网络与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,提升控制精度与鲁棒性; 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,注重理论分析与仿真验证相结合。
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