Android Studio 配置第三方类库的学习笔记

本文分享了从Eclipse迁移到Android Studio的经验,并详细介绍了如何使用Gradle进行多项目构建和依赖管理,包括配置setting.gradle、build.gradle等关键步骤。

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之前做项目的时候使用Eclipse,配置第三方类库让人欲仙欲死,互相依赖的关系让人头大,现在跟风使用AS(Android Studio),脱胎于INTELJ的,但是整体体验确实不错,速度比较快,效率也要高一些。希望能够更快完善。

 

进入正题。Android Studio使用的gradle来进行编译的。Gradle是什么,我复制下官方的说法:

Gradle is build automation evolved. Gradle can automate the building, testing, publishing, deployment and more of software packages or other types of projects such as generated static websites, generated documentation or indeed anything else.

 

一个工程内包含多个项目的构建,gradle下的文件访问结构是以":"作为标记符的。gradle下的配置要点主要是3点:

 

A.主项目下建立setting.gradle,包括所有引用到的类库:

include ':subProject:twoway',':subProject:SlidingMenu:library'

B.主项目里的build添加依赖库

dependencies {
    compile fileTree(dir: 'libs', include: '*.jar')
    compile project(':subProject:twoway')
    compile project(':subProject:SlidingMenu:library')
}

C.其他引用库项目文件下自行配置build.gradle来声明自己的类库依赖关系

apply plugin: 'android-library'

repositories {
    mavenCentral()
}

dependencies {
    compile 'com.android.support:support-v4:18.0.+'
}

android {
    compileSdkVersion 16
    buildToolsVersion "18.0.1"

    sourceSets {
        main {
            manifest.srcFile 'AndroidManifest.xml'
            java.srcDirs = ['src']
            resources.srcDirs = ['src']
            aidl.srcDirs = ['src']
            renderscript.srcDirs = ['src']
            res.srcDirs = ['res']
            assets.srcDirs = ['assets']
        }

        instrumentTest.setRoot('tests')
    }
}

D.我使用的时候,遇到找不到class的报错,重启studio解决了,估计是要重新载入IDE才知道。

 

如上步骤就可以轻松解决依赖库的配置,非常适合程序员,脱离原来的IDE配置,虽然studio点击项目右键还是可以找到IDE的依赖库设置,但没什么用处。

另外就是遇到一个错误,是因为gradle默认编译的项目结构多了一个main文件夹,造成找不到manifest.xml造成的。错误截图如下:

 

需要在类库里指定需要的资源路径即可

sourceSets 


参考文档:
1.官方的多项目构建 http://www.gradle.org/docs/current/userguide/multi_project_builds.html
2.http://tools.android.com/tech-docs/new-build-system/user-guide
3.https://gist.github.com/khernyo/4226923

转载于:https://www.cnblogs.com/bluelife/p/3414690.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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