Android React Native环境搭建

本文详细介绍了使用React Native进行移动应用开发的过程,包括环境搭建、依赖管理、项目初始化及运行等关键步骤。针对不同Android系统版本,提供了通过USB或Wi-Fi连接设备的方法,并指导如何配置开发服务器。

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React-Native

1. Python2
2. Node
# 设置镜像源
npm config set registry https://registry.npm.taobao.org --global
npm config set disturl https://npm.taobao.org/dist --global
3.Yarn、React Native的命令行工具(react-native-cli)
# 安装yarn和React-native-cli
npm install -g yarn react-native-cli
# 设置镜像源
yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org --global
yarn config set disturl https://npm.taobao.org/dist --global
# 初始化项目
react-native init abcd
# 运行项目
react-native run-android
4. 设备上运行
$ adb devices
List of devices attached
emulator-5554 offline   # Google模拟器
14ed2fcc device         # 真实设备
5. 设备上访问开发服务器

1). (Android 5.0及以上)使用adb reverse命令

注意,这个选项只能在5.0以上版本(API 21+)的安卓设备上使用。
首先把你的设备通过USB数据线连接到电脑上,并开启USB调试(关于如何开启USB调试,参见上面的章节)。

1.  运行`adb reverse tcp:8081 tcp:8081`
2.  不需要更多配置,你就可以使用`Reload JS`和其它的开发选项了。

2). (Android 5.0以下)通过Wi-Fi连接你的本地开发服务器

1.  首先确保你的电脑和手机设备在**同一个Wi-Fi环境**下。
2.  在设备上运行你的React Native应用。和打开其它App一样操作。
3.  你应该会看到一个“红屏”错误提示。这是正常的,下面的步骤会解决这个报错。
4.  摇晃设备,或者运行`adb shell input keyevent 82`,可以打开**开发者菜单**。
5.  点击进入`Dev Settings`。
6.  点击`Debug server host for device`。
7.  输入你电脑的IP地址和端口号(譬如10.0.1.1:8081)。**在Mac上**,你可以在系统设置/网络里找查询你的IP地址。**在Windows上**,打开命令提示符并输入`ipconfig`来查询你的IP地址。**在Linux上**你可以在终端中输入`ifconfig`来查询你的IP地址。
8.  回到**开发者菜单**然后选择`Reload JS`。
6. 项目效果
效果.png
内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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