kuneriLite入門

KuneriLite是一款用于扩展FlashLite硬件控制能力的开发工具,支持多种插件,如加速计、摄像头等。通过建立本地服务器实现FlashLite与硬件交互。本文介绍KuneriLite的安装配置、开发流程及使用注意事项。
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記錄一下初次使用 kuneriLite的筆記。


簡介
kuneriLite是可以擴充Flash Lite對硬體控制功能(S60 only)的開發工具,讓FlashLite可做到原來做不到的事,如對Camera, GPS, File System等功能的控制。

能力
在kuneriLite裏,這些擴充能力稱為"plug-in",目前支援的plug-ins如下:
-Accelerometer plugin
-Camera plugin
-Connect plugin
-Download plugin
-DTMF plugin
-File plugin
-GPS plugin
-Rotate plugin
-Simple protection plugin
-Timer plugin
-Upload/Download plugin
完整列表請看這裏
範例成品下載

原理
與flyer 類似,kuneriLite也是在手機中建一個local server(base on Symbian C++),再以Flash Lite用loadVariables連結127.0.0.1來達成溝通。所以實際跟硬體溝通的其實是local server,而Flash Lite只是不斷跟它傳遞資訊而已。
細節請參考官方Wiki上的kuneriLite Overview

軟體
kuneriLite同時也是一個打包.sis的工具。在開發過程中必需把你的.swf放進kuneriLite的PC端tool中,再轉換成含有kuneriLite功能的sis,完成後手機直接安裝該sis即可,不需另外裝其他軟體。
目前有分三個版本
-Basic : 免費下載,plug-in功能完整,只可做個人測試用,不可任意發佈成品(不論是否商業性質)。
-Professional : 免費,但需跟官方申請才有。plug-in功能完整,除個人測試外,可發佈非商業作品。
-Commercial : 付費,無任何限制,甚至可客制化plug-ins
三版本詳情請看這裏

安裝
1.下載Basic版
2.安裝kuneriLite前,有3個東西要先裝好:Java runtime, Active Perl and Symbian S60 3rd edition SDK Maintenance Release
註:詳細說明及各別下載連結請參考這裏,記得注意裏面路徑設置的說明。
註:其中S60 SDK比較麻煩的,需先註冊成Forum Nokia的會員才可下載,而Forum Nokia的email審核標準比一般嚴苛得多,gmail使用不能。註冊完後,此SDK有300多MB大,需花不少時間。

使用
打開KuneriLite Wizard會看到以下畫面。

設 好Project Name, note後,記得要選取右邊的Plug-ins,有需要用的就選起來。另外右下的Use external player yes/no,意指是否要用額外的FlashPlayer播放,選no的話,則以預設/內建的Player,選yes的話則可用另外灌的版本。(但這部份 目前測是無效,在我N95上不論選yes/no,都固定以2.0開啟,而在N73測則固定以1.1開啟)

第二個畫面如下,是給你選.swf以外,會用到的檔,可包進多個檔,或整個目錄。


第三步如下,swf欄必填,就是主要work的.swf,其他欄可留空。按下方Compile project後,等待一段時間即可得.sis檔。(compile時間有點久)


如compile過程有錯誤,請檢查安裝時所需的三個軟體是否都有安裝,及路徑設置是否都正確

開發
而Flash這邊的code要如何撰寫?以accelerometer來說,accelerometer plugin主要有三個行為:Start, End 及Read。
Start及End似乎是各plugin都需要的,好讓local server不需持續開外掛,當收到start時才開啟,收到end則關閉。


指令執行後,接收變數的mc會收到(非同步)對應的變數內容。不同的plugin會有不同的變數,以上述accelerometer來說,當我下readsensor時,在test_mc後就能得到:
klEnd
klError
klCount
klXAxis
klYAxis
klZAxis
幾個變數

每一個plugin的詳細用法請參考官方wikifla範例
配合說明及範例檔,應該就不難上手了。

注意
用到目前為止,我覺KuneriLite的使用方便性及支援程度都還不錯,Basic即有所有plug-ins可玩,相當不錯。唯一麻煩是以Basic版開發的sis,一次只能裝一個在手機裏,若要裝第二個.sis,必需先移除原來的才行。(包含官網的範例成品也是以Basic完成的)。這是為了防止user把basic開發的東西拿出去散佈而設的限制。

若真要做可發佈的作品,則需跟官方申請professional版才行,申請過程不知是否會很麻煩,有待測試查証。
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本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划和MPC模型预测控制跟踪控制(复现)(Matlab代码实现)内容概要:本文档聚焦于【IEEE顶刊复现】水下机器人AUV路径规划与MPC模型预测控制跟踪控制的研究,提供了完整的Matlab代码实现方案。内容涵盖AUV在复杂海洋环境下的路径规划算法设计与模型预测控制(MPC)的跟踪控制策略,重点复现了高水平期刊中的关键技术细节,包括动力学建模、约束处理、优化求解及控制反馈等环节。文档还附带多个相关科研方向的技术介绍与资源链接,突出其在智能控制与机器人领域的高仿真精度与学术参考价值。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学背景,熟悉Matlab/Simulink环境,从事科研或工程开发的研究生、高校教师及科研人员;尤其适合致力于路径规划、MPC控制、水下机器人系统开发等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①复现IEEE顶刊中关于AUV路径规划与MPC控制的核心算法;②深入理解MPC在非线性系统中的应用机制与优化求解过程;③为水下机器人、无人系统等方向的科研项目提供可运行的代码基础与技术参考;④辅助论文写作、项目申报与仿真验证。; 阅读建议:建议结合文档中提供的网盘资源(如YALMIP工具包、完整代码等)进行实践操作,重点关注MPC控制器的设计参数设置与路径规划算法的实现逻辑,同时可参考文中列举的其他研究方向拓展思路,提升科研效率与创新能力。
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/1b5b026cbb57 分类类别不平衡问题--python篇 # 一、什么是类不平衡 ## 在分类中经常会遇到:某些类别数据特别多,某类或者几类数据特别少。 如二分类中,一种类别(反例)数据特别多,另一种类别(正例)数据少的可怜。 如银行欺诈问题,客户流失问题,电力盗窃以及罕见疾病识别等都存在着数据类别不均衡的情况。 二、为什么要对类不平衡进行特殊处理 ## 传统的分类算法旨在最小化分类过程中产生的错误数量。 它们假设假阳性(实际是反例,但是错分成正例)和假阴性(实际是正例,但是错分为反例)错误的成本是相等的,因此不适合于类不平衡的数据。 有研究表明,在某些应用下,1∶35的比例就会使某些分类方法无效,甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。 如果数据存在严重的不平衡,预测得出的结论往往也是有偏的,即分类结果会偏向于较多观测的类。 三、提升不平衡类分类准确率的方法 ## 提升不平衡类分类准确率的方法有三大类:采样、阈值移动、调整代价或权重。 avatar 1、采样 ### 1 过采样 #### 过采样基本思想就是通过改变训练数据的分布来消除或减小数据的不平衡。 过采样有随机过采样、基于聚类的过采样、信息性过采样(SMOTE)三大类方法。 随机过采样:通过增加少数类样本来提高少数类的分类性能 ,最简单的办法是随机复制少数类样本。 基于聚类的过采样:K-Means聚类算法独立地被用于少数和多数类实例,之后,每个聚类都过采样使得相同类的所有聚类有着同样的实例数量。 avatar 信息性过采样--SMOTE 利用KNN技术,对于少数类样本a, 随机选择一个最近邻的样本b, 然后从a与b的连线上随机选取一个点c作为新的...
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