Android ADB工具应用技巧分享

本文深入介绍了AndroidADB工具的使用方法,包括如何安装应用、进入设备或模拟器的Shell环境、复制文件、搜索/等待模拟器和设备实例、记录无线通讯日志等常用操作。同时提供了详细的操作步骤和命令示例,帮助开发者更高效地进行Android开发和调试。
  • Android手机操作系统中,有很多辅助工具可以帮助我们完成各种需求的实现。下面介绍的一款工具Android ADB工具就是其中一个比较重要的。希望大家可以通过这里介绍的相关应用方法获得一些帮助。

    Android ADB工具(Android Debug Bridge)是Android提供的一个通用调试工具,借助这个工具,我们可以管理设备或手机模拟器的状态。

    Android ADB工具常用操作:

    安装应用到模拟器

      
    1. ADB install app.apk 

    Android没有提供一个卸载应用的命令,只能手动删除:

      
    1. ADB shell  
    2. cd data/app  
    3. rm app.apk 

    进入设备或模拟器的Shell

      
    1. ADB shell 

    通过以上命令,可以进入设备或模拟器的shell环境中,在这个Linux Shell中,你可以执行各种Linux的命令,另外如果只想执行一条shell命令,可以采用以下方式:

      
    1. ADB shell [command] 

    如:

      
    1. ADB shell dmesg 

    会打印出内核的调试信息

    发布端口

    可以设置任意的端口号,做为主机向模拟器或设备的请求端口。如:

      
    1. ADB forward tcp:5555 tcp:8000 

    Android ADB工具复制文件

    可向一个设备或从一个设备中复制文件

    复制一个文件或目录到设备或模拟器上:

      
    1. ADB push 

    如:

      
    1. ADB push test.txt /tmp/test.txt 

    从设备或模拟器上复制一个文件或目录

      
    1. ADB pull 

    如:

      
    1. ADB pull /android/lib/libwebcore.os 

    Android ADB工具搜索/等待模拟器、设备实例

    取得当前运行的模拟器、设备的实例列表及每个实例的状态 | 等待正在运行的设备

      
    1. ADB devices  
    2. ADB wait-for-device 

    查看Bug报告

      
    1. ADB bugreport 

    Android ADB工具记录无线通讯日志

    无线通讯记录日志非常多,在运行时没必要记录,可以通过命令设置记录

      
    1. ADB shell  
    2. logcat -b radio 

    获取设备ID和序列号

      
    1. ADB get-product  
    2. ADB get-serialno 

    访问数据库SQLite3

      
    1. ADB shell  
    2. sqlite3 

    Android ADB工具的使用方法就为大家介绍到这里。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值