### ANDROID HOME not set,androidHome环境变量配置 在开发基于Android或HarmonyOS的应用时,经常需要配置一些环境变量来确保开发工具能够正确识别所需的SDK路径等关键资源位置。其中一个重要的环境变量就是`ANDROID_HOME`(有时也写作`ANDROID_SDK_ROOT`),它用于指定Android SDK的具体安装位置。如果这个环境变量没有正确设置,可能会导致各种构建错误或工具无法正常工作的问题。本文将详细介绍如何正确配置`ANDROID_HOME`环境变量,并特别关注HarmonyOS及其开发框架arkUI-X的环境配置。 #### 一、理解`ANDROID_HOME`环境变量的重要性 `ANDROID_HOME`环境变量主要用于指示系统和开发工具(如Android Studio)知道Android SDK的安装位置。当开发人员执行与Android相关的命令时,例如构建项目或运行应用,系统会依赖这个环境变量来定位到所需的工具和库。如果没有正确配置`ANDROID_HOME`,常见的错误消息可能包括:“ANDROID_HOME is not set”、“Could not find tools.jar”等。 #### 二、配置`ANDROID_HOME`环境变量步骤详解 假设您已经安装了Android SDK,并希望将其配置为`ANDROID_HOME`,可以按照以下步骤进行操作: 1. **打开环境变量配置界面**: - 对于Windows操作系统: - 在“计算机”或“此电脑”上右键选择“属性”。 - 点击左侧的“高级系统设置”。 - 在“系统属性”窗口中点击“环境变量”。 2. **新建用户变量**: - 在“用户变量”区域点击“新建”按钮。 - 输入变量名:`ANDROID_HOME` - 输入变量值:指向您的Android SDK安装目录,例如`D:\huawei\Android Studio\sdk`(请确保此目录存在且包含正确的SDK组件)。 3. **更新PATH环境变量**: - 找到“系统变量”中的`Path`变量并点击“编辑”。 - 添加两个新条目: - `%ANDROID_HOME%` - `%ANDROID_HOME%\tools` - 这两行的添加确保了系统能够访问Android SDK中的工具,如`adb`等。 4. **验证配置**: - 打开命令提示符或终端,输入`echo %ANDROID_HOME%`(Windows)或`echo $ANDROID_HOME`(Linux/macOS)。 - 如果输出了正确的路径,则表示配置成功。 #### 三、HarmonyOS及其开发框架arkUI-X的环境配置 HarmonyOS是由华为推出的跨平台操作系统,支持多种设备类型。针对HarmonyOS应用开发,除了需要配置`ANDROID_HOME`之外,还需要额外配置一些特定于HarmonyOS的环境变量和工具链。 1. **安装DevEco Studio**: - DevEco Studio是HarmonyOS官方推荐的集成开发环境,类似于Android Studio。 - 安装完成后,DevEco Studio会自动配置必要的环境变量。 2. **配置arkUI-X环境**: - arkUI-X是HarmonyOS提供的UI框架之一,适用于构建高性能的用户界面。 - 确保在DevEco Studio中创建或导入项目时选择了正确的模板和支持库。 3. **检查环境变量**: - 确认`ANDROID_HOME`已经正确配置,并且包含HarmonyOS所需的SDK和工具链。 - 可能还需要额外配置`HARMONYOS_HOME`环境变量,指向DevEco Studio的安装目录或特定的HarmonyOS SDK路径。 #### 四、常见问题及解决方法 - **问题1:配置后仍然提示找不到Android SDK** - 确认`ANDROID_HOME`指向的路径下确实存在`platform-tools`和`build-tools`等目录。 - 检查`Path`环境变量是否正确包含了`%ANDROID_HOME%`和`%ANDROID_HOME%\tools`。 - **问题2:编译HarmonyOS项目失败** - 确保已经正确安装并配置了DevEco Studio。 - 检查项目的`build.gradle`文件,确保指定了正确的HarmonyOS SDK版本和其他依赖。 通过以上步骤,您可以有效地配置好`ANDROID_HOME`环境变量,以及HarmonyOS和arkUI-X的相关环境,从而顺利地进行Android和HarmonyOS应用的开发工作。
2024-09-14 16:57:18 148KB android
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### VESA Monitor Control Command Set (MCCS) Standard Version 2 Revision 2 #### 标准概述 VESA Monitor Control Command Set (MCCS) Standard Version 2 Revision 2 是由 Video Electronics Standards Association (VESA) 发布的一项标准,旨在为显示器提供一套标准化的命令集与控制方式。此标准于 2009 年 1 月 19 日发布,其主要目的是在保持与 MCCS 2.1 版本完全兼容的基础上,整合 Virtual Control Panel (VCP) 代码以及采用自 MCCS V3.0 的文档格式。 #### 目的 该版本的主要目标是: - 整合 Virtual Control Panel (VCP) 代码及其文档格式。 - 维持与 MCCS V2.1 的完全兼容性。 - 定义了所有 MCCS VCP 代码的合规性要求。 - 增强 Direct Drive Monitor (DDM) 显示器中的性能表现。 #### 标准内容概览 该文档详细介绍了用于识别和控制通过应用程序运行在连接主机上的显示器的一系列标准化命令和控制。这些命令和控制虽然被精简到最少数量,但支持几乎所有与显示器屏幕设置相关的参数控制。值得注意的是,该标准并没有描述如何通过特定视频接口协议来通信这些命令。 此外,文档还假设连接显示器到主机的视频接口可以发出未请求的注意呼叫(中断或热插拔检测 HPD),以通知主机发生了一些超出主机控制范围的事情。该标准的目标设备是连接到 PC、工业显示控制器或消费电子源的显示器,但并不局限于这些领域。 #### 版本 3 的目的及变化 版本 3 包括多个目的: - 纠正已知错误。 - 澄清某些 VCP 代码的使用方法。 - 对部分 VCP 代码进行新定义。 - 引入新的 VCP 代码。 此修订版融合了这些修正、澄清和新定义,但为了保持向后兼容性而重新定义了必要的部分。此外,该修订版不再支持并保留了未来可能不会使用的 VCP 代码 C7h(Display Enable Key)和 VCP 代码 13h(Backlight Control),因为这两个代码并未达到预期的效果。此外,版本 3 中增加的合规性要求被包含在所有定义的 VCP 代码中,除了 Digital Packet Video Link (DPVL) 支持组。 #### VCP 代码 VCP 代码是一组特定的指令,用于控制显示器的各种功能,包括亮度、对比度、色彩调整等。这些代码使得主机能够直接与显示器通信,实现对显示参数的精细控制。MCCS 标准中定义了一系列 VCP 代码,它们按照一定的格式和结构组织起来,以确保各种显示器之间的一致性和互操作性。 - **VCP Code C7h (Display Enable Key)**:最初设计用于控制显示器的开启/关闭功能,但由于未能达到预期效果,在此修订版中已被废弃。 - **VCP Code 13h (Backlight Control)**:用于控制显示器背光强度的功能,同样因未达到预期效果而在修订版中被废弃。 #### 向后兼容性 为了确保新版标准能够无缝地与先前版本兼容,修订版特别注意了以下几个方面: - 在引入新功能的同时,确保旧有功能的可用性。 - 对于被废弃的 VCP 代码,提供了明确的指导原则以避免混淆。 - 保持核心架构不变,只对必要部分进行修改。 #### 结论 VESA Monitor Control Command Set (MCCS) Standard Version 2 Revision 2 是一个重要的行业标准,它为显示器制造商和软件开发者提供了一套标准化的命令集,使得显示器控制更加统一和高效。通过不断改进和完善,该标准不仅增强了显示器的性能,还促进了行业的技术进步和发展。
2024-08-26 08:42:14 699KB VESA Monitor Command Standard
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车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是运筹学中的一个重要研究领域,它涉及到如何在满足特定约束条件下,如车辆容量、行驶距离等,最有效地规划一系列配送点的访问路径。CVRP( Capacitated Vehicle Routing Problem)是VRP的一个变种,其中考虑了车辆的载货能力限制。在这个问题中,目标是找到最小化总行驶距离的路线方案,同时确保每辆车的载货量不超过其容量。 "Christofides&Eilon Set-E(1969)" 是一个经典的数据集,用于测试和评估CVRP的解决方案。这个数据集是由两位学者,Nicos Christofides和Yehuda Eilon,在1969年提出的。他们对这个问题进行了深入研究,并提出了相关的算法和解决方案,为后续的研究提供了基准。 数据文件的命名遵循了一种特定的格式:“E-n32-k5”,其中: - "E" 表示这是Christofides和Eilon的数据集。 - "n" 后面的数字表示问题中的节点数量,即需要服务的客户点或配送点的数量。 - "k" 后面的数字代表问题允许的最大车辆数。这意味着至少需要k辆车辆来完成所有的配送任务。 这些数据集通常包含每个节点的位置信息(如坐标),以及每个节点的需求量(即货物量)。通过这些数据,我们可以构建出问题的实例,然后运用不同的算法,如贪心算法、遗传算法、模拟退火算法或者现代的深度学习方法,来寻找最优解。 在解决CVRP时,常常会用到Christofides算法,这是一种混合整数线性规划(MILP)的近似算法,它结合了图的最小生成树和最小费用最大流的思想,可以保证找到的解不劣于问题最优解的3/2倍。Eilon算法可能指的是Yehuda Eilon提出的一些早期启发式算法,它们旨在快速找到可行的解决方案,尽管可能不是全局最优解。 在实际应用中,CVRP问题广泛存在于物流配送、城市交通规划、垃圾收集等领域。通过对Christofides&Eilon Set-E-1969数据集的研究,我们可以更好地理解CVRP的复杂性,检验各种算法的性能,并进一步优化物流系统的效率。这个数据集不仅对于学术研究有价值,也是优化实践中不可或缺的工具。
2024-08-20 10:34:05 5KB 车辆路径问题 CVRP
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资源包中有.csv文件和.mat两种格式文件 这组数据代表了在不同操作条件下运行的实验。特别是,研究了刀具的磨损情况(Goebel,1996)。采用三种不同类型的传感器(声发射传感器、振动传感器、电流传感器)进行采样数据。数据被组织在一个1x167的matlab结构数组中。
2024-07-08 21:18:34 14.35MB matlab 数据集
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0.eclipse4.5亲测可用,最好备份一下org.eclipse.jdt.ui_*.jar 1.找到eclipse安装目录下plugins文件夹中的org.eclipse.jdt.ui_*.jar,将压缩包中的org.eclipse.jdt.ui_3.11.2.v20151123-1510.jar重新命名为该eclipse版本所对应的jar,即org.eclipse.jdt.ui_*.jar,覆盖即可 2.设置生成模板 1、preferences-->Java-->Code Style-->Code Templates, 在右边的Commens编辑一下Getters、Setters样式 get方法: /** * 获取${bare_field_name} * * @return ${bare_field_name} ${bare_field_name} */ Set方法 /** * 设置${bare_field_name} * * @param ${bare_field_name} ${bare_field_name} */ 3.生成getter和setter方法倒很容易 1)类-定义变量-右键-Source-Generate Getter and Setter 2)选择变量-选择位置-选中Generate method comments-OK 注:实在不行,找到eclipse安装目录下plugins文件夹中的org.eclipse.jdt.ui_*.jar,用好压压缩软件打开找到org.eclipse.jdt.internal.corext.codemanipulation.GetterSetterUtil.class, 直接用附件中的class文件进行替换
2024-01-17 15:35:42 9.27MB eclipse
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集合论 丹尼尔·W·坎宁安(Daniel W. Cunningham)的著作《设定论:第一门课程》中的某些练习的解答。 旨在为哲学逻辑专业的学生提供“集合论”入门课程。
2023-12-05 13:39:57 180KB
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algorithm-ta-tutorial:作为南京大学“算法设计与分析”课程的技术援助之一提供的指南
2023-09-07 08:50:20 319.42MB algorithm tutorial algorithm-analysis problem-set
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RK3288核心板,uart0、uart1、uart2、uart3、uart4串口波特率默认115200,程序不可修改,使用此补丁可调整串口波特率可修改
2023-08-05 06:45:51 1KB RK3288
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粗糙集工具rosetta,有效处理数据挖掘,数据分割等问题
2023-07-19 16:04:38 8.1MB rough set matlab
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RSSCN7 Dataset 包含 2800 幅遥感图像,从谷歌地球收集的图像,这些图像来自于 7 个典型的场景类别 —— 草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖,其中每个类别包含 400 张图像,分别基于 4 个不同的尺度进行采样,1:700,1:1300,1:2600,1:5200,四个尺度各100张。该数据集中每张图像的像素大小为 400*400,场景图像的多样性导致其具有较大的挑战性,这些图像来源于不同季节和天气变化,并以不同的比例进行采样。
2023-07-11 10:30:11 348MB 数据集 遥感图像 分类
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