Android开发学习第一天

作者决心在2013年重新投身开发工作,选择从Android开发入手。文章记录了他在Windows XP环境下安装Java虚拟机并配置环境变量的过程,以及准备使用ADT工具开始Android应用开发的经历。

              2013年一如往常般开始,值得庆幸的大概是幸运的躲过了玛雅人的末日预言,这一年该是发力的一年,无论结果如何,我都不能在找到理由说服自己不再劳作了,即便内心多么的不甘,再抱怨也是无济于事,只有赶紧行动改变自己,改变自己的心态吧,2013年的目标,重新回到开发者的行列,希望还有机会吧。

好吧,2013.1.13日这是重回开发者的第一天,就从Android开始吧,其实很久就接触android了,一直未当个正业,木有系统的学习一遍,今天就开始学吧,活动老,学到老。

           要学android,首先必须确立的是开发环境的搭建,大家来看看我的搭建环境,环境如下:

           系统:被BS的Wiodows Xp (至今个人觉得还是windows 7 的强敌!)

           首先确保系统里已经安装了Java虚拟机,这是个老生长谈的问题了,安装的J2SE 1.6 ,并对计算机高级设置里的环境变量做了相应的设置,确保了在命令行的状态下,java

命令和javac命令可以运行,好了,完事具备只欠东风了,开始下载Android开发软件,貌似是个叫做ADT的神奇的东西。

             软件的下载地址,参见Reference,貌似是google官方的给开发者的教程,很好很强大,就是都是外文的,看的我心酸呢,闲扯几句,说什么中国发展了,指日超越美帝,看看这些文献资料吧,大多数还都是英文的,这是个无可辩驳的事实!美帝给我们戴高帽,我们自己要保持清醒。

             下载了该软件,解压后,参照官方基础性的训练进行开发,先写到这,等我实践过了,把总结补上。

                 Reference:http://developer.android.com/index.html


具有多种最大功率点跟踪(MPPT)方法的光伏发电系统(P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化)之使用粒子群算法的最大功率点追踪(MPPT)(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合,重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化(PSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法(如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等),并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心,提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略;②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法;③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资料,按照研究方向选取对应模块进行实践,重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合,注重从原理到仿真实现的全过程理解,提升科研建模能力。
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称:热成像人物检测数据集 图片数量: 训练集:424张图片 验证集:121张图片 测试集:61张图片 总计:606张热成像图片 分类类别: - 热成像人物:在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物:在非热成像或普通图像中的人物实例,用于对比分析 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像,覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型,提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发: 集成至红外摄像头或热成像设备中,实现实时人物检测功能,应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新: 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究,助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训: 可用于高校或培训机构,作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源,提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性: 每张图片均由专业标注员标注,确保边界框定位准确,类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别,提供对比数据,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强: 数据覆盖多种环境条件,如不同光照和天气,模拟真实世界应用,适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高: YOLO标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLOv5、YOLOv8等),可直接加载使用,支持快速模型开发和评估。 应用价值突出: 专注于热成像人物检测,在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值,支持早期预警和高效决策。
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