1、Java 与 Android 开发入门指南

Java与Android开发入门指南

Java 与 Android 开发入门指南

1. Android 与 Java 开发概述

Android 在全球范围内广泛普及。2013 年年中,美国 53% 的智能手机和全球 80% 的智能手机都运行 Android 系统。全球范围内,Android 平板电脑数量比 iPad 多 3400 万。Google Play 商店有超过 100 万个应用可供下载,同时有超过 900 万开发者使用 Java 为 Android 设备编写代码。

2. 本书使用方法
  • 阅读方式 :可以从头读到尾,也可以按需跳读,还可以先从头开始,再跳到感兴趣的部分。
  • 阅读建议
    • 若已掌握某些内容,无需重复阅读。
    • 若好奇后续内容,可大胆跳读,有需要时再回顾前文。
3. 本书排版约定
  • 斜体 :用于表示新术语。
  • 粗体 :当需要在正文中输入内容时,输入的字符用粗体表示,如“在文本框中输入 MyNewProject ”。
  • 等宽字体 :用于 Java 代码、文件名、屏幕消息等。若输入内容较长,会单独成行显示。
  • 斜体等宽字体 :表示需要根据自身情况替换的内容,如“输入 publ
【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在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 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。
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