MyEclipse + android 安装

本文详细介绍如何搭建Android开发环境,包括安装Eclipse、JDK6及Android SDK等必要工具,并解决了在Windows7系统下运行Android SDK Manager时遇到的问题。
下载完需要的工具之后,开始安装
(1)安装Ecplise:下载回来的Ecplise直接解压即可
(2)安装JDK6:运行下载回来的JSK安装包一路”下一步”即可
(3)安装Android开发包(SDK):下载回来的ZIP格式的SDK包直接解压即可,运行里面的SDK Manager.exe文件,等待一段时间,才能完成1.3G左右的Android .SDK完整的程序的下载,开始下载的30多M的相当于一个下载器


解决Android SDK Manager在Windows 7(x86)下运行失败

出错提示:

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Android SDK Manager – Output
—————————
WARNING: Java not found in your path.
Checking if it’s installed in C:\Program Files\Java instead (64-bit).
Checking if it’s installed in C:\Program Files (x86)\Java instead.
ERROR: No suitable Java found. In order to properly use the Android Developer
Tools, you need a suitable version of Java JDK installed on your system.
We recommend that you install the JDK version of JavaSE, available here:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads
You can find the complete Android SDK requirements here:
http://developer.android.com/sdk/requirements.html
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确定
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解决过程
从SDK的”tools\lib\find_java.bat”里可以看到,在64bit系统下,SDK Manager启动时会依次从PATH、”%ProgramW6432%\Java\”、”%ProgramFiles%\Java\”下寻找Java.exe。检查了一下我的PATH,发现没有配置Java.exe所在的目录,于是配置如下:
JAVA_HOME = "D:\Program Files\Java\jdk1.6.0_23"
PATH 增加 ";%JAVA_HOME%\bin"
CLASSPATH = ".;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar"
软件版本:
Windows:7(6.1.7600)
Java SDK:1.6.0.23
Android SDK for Windows: r09


首先开启我们的myeclipse8.5,点击导航栏的help,出现下来菜单后点击MyEclipse Configuration Center 等待载入完成以后,点击左上侧的software
2010-9-15 15:38 上传
下载附件 (31.01 KB)
software

根据以上图片在search plugins框中填入ADT进行搜索。此时就会出现android development toolkit 双击它,apply 即可使用了

4.配置Andiord SDK路径
重启完Ecplise后,点击菜单”Window”->”Preference”,打开了配置窗口,在左边选中Android,在右边输入Android SDK的路径(刚才步骤1-(3)下载的Android SDK解压出来的目录),点击”OK”


5.配置Andiord SDK环境变量
在环境变量-->系统变量-->Path 里面添加Android SDK里面的tools目录,例如:D:\android-sdk_r10-windows\android-sdk-windows\tools
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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