Contacts

本文针对Android开发过程中遇到的无法导入包的问题提供了解决方案,包括如何处理找不到特定API的情况,例如ContactsContract、Account等,并给出了Intent.ACTION_CALL_PRIVILEGED的替换方法。

1. 找不到

    import android.provider.ContactsContract; 

    import com.google.android.collect

    。。。 。。。

 

   到 android-sdk-windows 的安装路径下,找到 platforms/android-X/data/layoutlib.jar  导入工程。

 

 

2. 找不到

   import android.accounts.Account

   。。。 。。。

 

  http://grepcode.com/snapshot/repository.grepcode.com/java/ext/com.google.android/android/2.2_r1.1

 

  下载 android-2.2_r1.1.jar 导入工程。

 

 

3. 找不到

   Intent.ACTION_CALL_PRIVILEGED 

 

   参考 http://blog.chinaunix.net/u/12325/showart_2385897.html

   把Intent.ACTION_CALL_PRIVILEGED  替换成 "android.intent.action.CALL_PRIVILEGED"

 

4. 

 

http://grepcode.com/snapshot/repository.grepcode.com/java/ext/com.google.android/android-apps/2.1_r2/

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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