14、PhoneGap插件使用与扩展全解析

PhoneGap插件使用与扩展全解析

1. C2DM服务的Android模拟器使用

若要运行支持C2DM的Android应用程序,需使用目标为“Google APIs(Google Inc.) - API Level 8”的AVD(Android虚拟设备)。创建新AVD可通过“Android SDK和AVD管理器”进行,具体操作参考相关创建指南。

此外,还需在模拟器中添加Google账户,步骤如下:
1. 运行模拟器并打开设置。
2. 点击“账户与同步”,再点击“添加账户”。
3. 输入Google账户ID和密码(注意,此非C2DM发送者账户,而是用于从Android手机接收邮件等内容的Google账户)。

完成上述操作后,即可测试C2DM插件。以Android应用程序的形式运行MobilePushPluginExample,确保目标模拟器为Google API的模拟器,此时模拟器上会显示相应界面。

2. C2DM推送原理与操作

为理解屏幕上的输出,需查看PG_C2DM_script.js文件中的deviceready事件回调函数。其中, window.plugins.C2DM.register() 会调用插件方法,将设备或模拟器注册到C2DM服务。注册成功后,C2DM服务器会返回注册ID(REGID),此ID用于推送通知消息。

下面通过一个示例说明C2DM推送的工作原理:假设MobilePushPluginExample安装在多部Android手机上,每部手机都会从C2DM服务获取唯一的REGID。C2DM服务在发送REGID前,会存储设备和网络的相关信息

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值