android 基础知识-发展历史概述

Android源自1986年科幻小说,现为谷歌开发的操作系统。首个版本发布于2007年,此后经历了多次更新,引入了众多新特性。版本命名遵循字母顺序,并与甜品名称对应。
Android一词最早是出现在法国作家维里耶德利尔·亚当1986年发表的《 未来夏娃》这部科幻小说中,作者利尔·亚当将外表像人类的机器起名为Android。这就是Android小人名字的由来。 [1]  
Android操作系统是一个由谷歌 Google开放手持设备联盟共同开发发展的移动设备操作系统,其最早的一个版本Android 1.0 Beta发布于2007年11月5日,至今已经发布了多个更新。这些更新版本都在前一个版本的基础上修复了bug并且添加了前一个版本所没有的新功能。
Android操作系统曾有两个预发布的内部版本,它们的代号分别是 铁臂阿童木(Astro)和 发条机器人(Bender)。由于涉及到版权问题,从2009年5月开始,Android操作系统改用甜点来作为版本代号,这些版本按照大写字母的顺序来进行命名。
以下是甜点代号及翻译:
Cupcake: 纸杯蛋糕
Donut: 甜甜圈
Éclair: 闪电泡芙、法式奶油夹心甜点、 松饼
Froyo: 冻酸奶
Gingerbread: 姜饼
Honeycomb: 蜂巢
Ice Cream Sandwich: 冰激凌三明治冰淇淋三明治
Jelly Bean: 果冻豆
  KitKat:奇巧巧克力棒
Lolipop:棒棒糖
Marshmallow:棉花糖
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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