Mac下Android Studio简单使用

本文介绍了在Google I/O大会发布的Android Studio,详细展示了其便捷的开发特性及使用方法,包括安装、新建项目、界面自定义、关键工具位置、XML布局预览功能和运行流程,提供了一次全面的体验指南。

 

(2013-05-16 13:05:03)
标签:

android

it

mac

androidstudio

studio

分类: Android
北京时间2013-05-16凌晨的Google I/O大会上, 发布了Android Studio,这个新一代的Android开发工具,在演示当中展现了强大的开发便捷性,自此,偶的八卦之心就按捺不住了。。。于是乎下载试用了。。。
下载地址是:http://developer.android.com/sdk/installing/studio.html
下载之后的界面如图:
Mac下Android <wbr>Studio简单使用


下载下来是个dmg文件,相信会用mac osx的童鞋都知道怎么安装了,双击打开,把Android Studio.app 拖到Application文件夹中,双击 Android Studio.app  ,出现加载界面,如图:
Mac下Android <wbr>Studio简单使用
加载完成后,出现一般IDE都会出现的默认选项。。。。

Mac下Android <wbr>Studio简单使用

选择New Project,如图中红圈所示:

Mac下Android <wbr>Studio简单使用
此外,大家要注意下左边的项目显示,那个路径,是默认的路径来的/User/你的计算机登陆账号名字/AndroidStudioProjects.
打开之后,大家可以在Preferences那里自定义文件的字体样式,如图所示:
Mac下Android <wbr>Studio简单使用

定义完样式后,大家来看看项目目录结构,和eclipse的显示的大同小异,如图:
Mac下Android <wbr>Studio简单使用
下面说说几个个主要的android工具位置,例如eclipse显示的DDMS的位置,如图:
Mac下Android <wbr>Studio简单使用
Mac下Android <wbr>Studio简单使用

下面是AVD manager,如图:
Mac下Android <wbr>Studio简单使用


再者是SDK manager,如图:
Mac下Android <wbr>Studio简单使用
这三个东西也是直接可以在工具栏中的Run选项找到的:
Mac下Android <wbr>Studio简单使用

下面来看看xml布局的新功能,多视图预览比较,功能选项如图所示:
Mac下Android <wbr>Studio简单使用
Mac下Android <wbr>Studio简单使用
选择Preview All Screen Sizes之后就会出现主流的Android设备的尺寸界面,如图:

Mac下Android <wbr>Studio简单使用
随便扯个按钮去xml之后,现在直接开始跑这个hello world的demo,run project的时候会有点不同,直接右键点项目是没有run 和debug选项了。已经移植到顶部的工具栏的Run选项里面,如图所示:
Mac下Android <wbr>Studio简单使用
相信android的开发者都有熟悉的感觉了吧,和以前也是大同小异,就不多说了,直接选第一个,开始run项目,等
一阵子就会弹选择device的界面了。。如图所示:

Mac下Android <wbr>Studio简单使用

选择后,该跑虚拟机的跑虚拟机,改跑真机的跑真机,大家玩得爽就行~~~ -_-
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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