安卓程序测试与排错

最新推荐文章于 2024-05-25 15:36:08 发布
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在运行登录界面，当没有输入账号密码的时候，点击登录按钮此时就出现了问题

然后寻找错误，添加else的内容。

 

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Android 调试排查的99个技巧（待持续更新）
lurenjia
05-07 456
Android开发者的一些不太热门的调试排查技巧
android程序调试详解，解决程序排错的方法
09-02
### Android程序调试详解：解决程序排错的方法 在IT领域，尤其是移动应用开发中，Android程序的调试是一项至关重要的技能。对于开发者而言，能够高效地定位并修复代码中的错误不仅能够提升开发效率，还能确保应用的...
Android排查错误方法总结
weixin_44534124的博客
11-03 658
报错误：android.content.res.Resources$NotFoundException: String resource ID 常见原因： 一、将资源文件放入(v24)标签的文件夹里； 二、布局id和控件id混淆
Android开发者珍藏必备【常见错误篇】
知足常乐
05-21 2488
【0】java.lang.OutOfMemoryError  OutOfMemoryError thrown while trying to throw OutOfMemoryError; no stack trace availableOOM是常见的java错误，OOM主要有：1.OOM fo heapjava.lang:OutOfMemoryError: Java heap space，此OO...
异常：Error:Execution failed for task ':app:compileDebugJavaWithJavac'. > Compilation failed; see the c...
weixin_33700350的博客
10-30 1078
碰到这个异常我也是挺无语的，因为Android Studio根本不会提示你详细的错误信息。 我们来看看这个博主：http://blog.youkuaiyun.com/runner__1/article/details/53482565 我就是借鉴他找错的经历找到错误的 在命令行中进入项目的根目录，或者可以在Android studio的Terminal中直接操作也可以，然后敲入一个命令： g...
安卓开发遇到项目无法运行提示有错误有红叉但是找不到错误定位的情况
Cinway的专栏
04-19 2958
在编译别人的源代码项目运行时，报出"Your project contains errors,please fix them before running your application."的提示框 在项目图标会有个小红叉，但项目代码中却没有任何错误。 以前这种情况一般处理方式有： 方法1.用project->clean; 方法2.删除项目,重新载入项目。 这次用了都不行，查看
android程序测试与排错（1）
weixin_30314793的博客
03-29 143
通过对程序的运行其中找到了一些bug （1）登录界面，当没有输入账号密码的时候，点击登录按钮此时就出现了问题，程序崩溃。 解决办法，在登录程序里面加个判断，如果账号密码为空后加个提示。 最终运行结果 转载于:https://www.cnblogs.com/wjb05/p/6639991.html...
MYSQL优化与排错
qq_41192487的博客
05-25 855
null 值会占用更多的字节，且会在程序中造成很多与预期不符的情况。
程序排错
weixin_38169927的博客
03-31 149
以下为原代码： import com.avos.avoscloud.AVUser;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.Handler;public class WelcomeActivity extends Activit...
精通Android程序调试：Eclipse、SDK与Log类应用
"Android程序调试详解，解决程序排错的方法" 在Android应用程序开发中，调试是至关重要的环节，它帮助开发者识别并修复代码中的错误，确保应用稳定且功能完备。本文将深入探讨几种常见的Android程序调试方法。 ...
第2章--Android应用程序开发基础.pptx
06-29
其中，Android模拟器（AVD）是开发过程中不可或缺的部分，它能模拟不同设备的环境，允许开发者在不需要真实硬件的情况下调试、运行和测试应用程序代码。模拟器还支持SD卡添加、USB接口、照相机、视频捕捉、耳机、...
Android移动终端稳定性自动化测试系统的研究.pdf
09-21
Android 稳定性自动化测试流程包括构建测试模型、搭建测试环境、生成测试用例、执行自动化测试、分析结果和排错与回归测试等步骤。 本文设计的自动化测试系统效果良好，能够很好地替代手工测试，发现自动化测试...
深入解析Android Monkey测试与Log分析教程
- **Android 的monkey测试及排错步骤**：这篇可能详细阐述了进行Monkey测试的具体步骤，并给出了排错过程中需要注意的事项。 - **如何理解、使用Android LogCat以及通过Monkey进行压力测试**：这篇文章可能更侧重于...
基于Python与PyQT的智能校园安全防御与健康监测系统_集成人脸识别口罩检测门禁管理与MySQL数据库的综合性校园安全软件_旨在通过百度AI接口实现高精度人脸登录注册实时监控校.zip
12-20
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遥感监测基于Sentinel-2的铁氧化物指数反演：孟加拉国加济布尔地区2024年地表铁含量时空分布分析
12-20
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）平台的Sentinel-2遥感影像处理流程，用于计算孟加拉国加济布尔地区2024年度的铁氧化物含量指数（Ferrous Iron Index, FII）。流程包括区域选取（基于FAO GAUL行政区划数据）、加载并过滤Sentinel-2地表反射率（S2_SR）影像、结合云概率图层（MSK_CLDPRB）与场景分类图层（SCL）进行云与阴影掩膜处理，随后逐景计算FII指数（使用B12、B8、B3、B4波段），生成年度中值合成影像与月度时间序列。同时，提取每月FII均值用于绘制趋势折线图，并添加交互式图例展示FII强度分级。最后支持将结果导出至Google Drive。; 适合人群：从事遥感、环境监测或地理信息系统的科研人员及技术人员，具备一定GEE平台JavaScript脚本编写经验者；; 使用场景及目标：①实现矿区、土壤或地质变化监测中的铁氧化物分布分析；②构建长时间序列遥感指数分析流程；③学习GEE中影像集合操作、时间序列分析与可视化方法；; 阅读建议：建议结合GEE开发环境实际运行脚本，逐步调试各阶段输出，重点关注云掩膜逻辑、FII计算公式及月度统计实现方式，并可根据研究区调整参数复用该流程。
（23页PPT）智慧农业农产品质量安全监管方案.pptx
最新发布
12-20
（23页PPT）智慧农业农产品质量安全监管方案.pptx
【顶级EI完整复现】DRCC考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）
12-20
【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）》的技术资源，聚焦于电力系统中低碳经济调度问题，结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束（DRCC）方法，提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现，涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程，适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源，涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向，展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①复现高水平期刊（如EI/SCI）关于低碳经济调度的研究成果；②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法；③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究；④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的网盘资源，下载完整代码与案例数据，按照目录顺序逐步学习，并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式，同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
derfulwang_pandas_note_5092_1766045771839.zip
12-20
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【电力负荷预测】基于K近邻回归的MATLAB实现：多特征融合与模型优化用于短期电力需求预测系统设计 项目介绍 MATLAB实现基于K近邻回归（KNN）进行电力负荷预测（含模型描述及部分示例代码）
12-20
内容概要：本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目，采用K近邻回归（KNN）算法进行建模。项目从背景意义出发，阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战，提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程，并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程，包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤，增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识，从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生；适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员； 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，辅助电网调度与发电计划制定；②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用；③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持；④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型； 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践操作，重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分，深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法，并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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