【100分】红米1代手机 测试 正在开发的安卓应用

本文介绍了一位用户尝试将红米手机通过USB连接到Win7系统的电脑,并使用Eclipse进行调试的过程。用户详细描述了操作步骤,但在Eclipse的DDMS中未能识别到设备。寻求帮助解决此问题。
首先谢谢大家花时间看这篇帖子。

红米手机的操作系统是 MIUI-JHCNBA13.0
电脑是 win7 64位

我的操作步骤如下
1 红米手机开启开发者选项,开启USB调试
2 用数据线把红米手机连到电脑
3 电脑上“我的计算机”中多了一个“便携设备”,设备名称是“2013022”
4 双击“2013022”,可以看到两个磁盘,一个是“SD卡”,另一个是“手机存储”,这两个磁盘里面的内容都能正常访问
5 电脑的“设备管理”中的“便携设备”中多了一个“2013022”,驱动状态是正常
6 红米手机的通知栏中有两项。第一项是“已链接USB”,右面有个选项“看照片”和“传文件”,默认选中的是“传文件”。第二项是“已链接USB调试触摸可停用USB调试”
7 开启电脑中的eclipse,在DDMS的Devices中看不到红米设备

请问大家,我该怎么做,可以让红米手机出现在DDMS的Devices中
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳定位系统的预测控制研究(Matlab码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab码实现部,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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