Android ADB server didn't ACK * failed to start daemon * 简单有效的解决方案

本文介绍了如何解决Android开发过程中常见的ADB连接故障,包括ADB server未响应等问题,并提供了详细的排查步骤。

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ADB server didn't ACK 这个问题会困恼很多的新手朋友,我以前刚开始做Android的时候也遇到过这个问题,不过自己百度,google啥的,也不知道怎么就给解决了,看到群里很多新手朋友都会问这个问题,说实话我也没有一个解决这个问题的终极方法(百试百灵的那种,哈哈),自己没遇到也没有认真的去对待他,今天,就是在今天,我打开Eclipse连上手机,准备调试程序,出现如下的信息

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  1. The connection to adb is down, and a severe error has occured.   
  2. You must restart adb and Eclipse.   
  3. Please ensure that adb is correctly located at 'D:\android-2.2-windows\platform-tools\adb.exe' and can be executed.  
然后我就按照他的要求来做,重启Eclipse和adb,然后确认adb的路径是否正确,然后当我再次运行程序的时候,依旧不行,之后我就开始百度了,有朋友说先在DOS下运行adb kill-server(你必须在环境变量中配好你adb的路径或者进入到adb.exe的目录下),然后在adb start-server,当我运行adb start-server的时候,DOS出现如下信息

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  1. * daemon not running. starting it now *   
  2. ADB server didn't ACK   
  3. * failed to start daemon *   
然后在运行程序还是不行,重复搞了很多次老不行,还有朋友说在任务管理器找到adb.exe,然后关闭,重启Eclipse,我打开任务管理器,发现根本没有找到adb.exe,这时候我流泪满面了,然后我冷静下来,知道有些朋友遇到这个错误是因为豌豆荚啥的软件占用了adb.exe的端口,我的电脑里面根本没有按照豌豆荚,然后我想看看是谁占用adb的端口,我从网上查到adb.exe使用的端口是5037,接下来我给大家介绍解决方法

  • 查看5037端口被谁占用了,开始--运行--CMD 到命令提示符,输入 netstat -aon|findstr "5037",如下图                                                                          
  • 我们从上面根本就看不出5037端口被谁占用,我们需要根据后面的PID(2748)来查找占用该端口的应用程序,输入 tasklist|findstr "2748" ,如下图                                                                                                                                                                                                                                                                                                      注: 我这里5037端口是正确的被adb.exe占用,如果是你,就是其他的应用程序啦
  • 结束该进程,输入taskkill /f /t /im 你的进程名,例如adb.exe,如下图,在重新连接手机,这时候你会发现程序运行起来了                                    
这个问题虽然不是什么很大的问题,但是对于新手来说也是属于比较棘手的问题,所以我将自己解决此问题的方法在这里记录下,希望能给遇到此问题的人一点点帮助,如果我写得文章对你一点帮助请帮我顶一下文章,谢谢!
内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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