Symbian下检测Wifi接入点。

本文介绍了一个用于初始化设备中热点WiFi名称数组的C++函数。该函数通过连接监控器获取WiFi网络名称及其信号强度,并将这些信息添加到指定的字符数组中。

TInt CSystemManager::InitHotWifiNameInDevices(CDesC16ArrayFlat & ahotWifiNameArray)
{
    TInt countHotWifi = 0;
    _LIT(KNetInfo, "Network: %S\tSignal: %d");
    TBuf<32> netName;
    TBuf<100> line;
    RConnectionMonitor monitor;
    TPckgBuf<TConnMonNetworkNames> pkgNetworks;
    monitor.ConnectL();
    CleanupClosePushL(monitor);
    TRequestStatus status;
    monitor.GetPckgAttribute(EBearerIdWLAN, 0, KNetworkNames, pkgNetworks, status);
    User::WaitForRequest( status ) ;
    User::LeaveIfError(status.Int());
    for(TUint i=0; i<pkgNetworks().iCount; i++)
    {
        netName.Zero();
        netName.Copy(pkgNetworks().iNetwork[i].iName);
        netName.LowerCase();
        line.Format(KNetInfo, &netName, pkgNetworks().iNetwork[i].iSignalStrength);
        FLogUtils::Write(netName);
        ahotWifiNameArray.AppendL(netName);
    }
    countHotWifi = pkgNetworks().iCount;
    CleanupStack::PopAndDestroy(&monitor);
    return countHotWifi;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/robertzhang/archive/2011/12/08/2280564.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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