1.首先开发一个计算机的小程序 效果图如下
2.代码如附件
3.创建一个Android test project
4.代码如下
5.最后 Run as Android junit test
6.碰到的问题
run as 的时候 抛一下错误
解决方法->build path 删掉里面的Android Dependencies和robotium-solo-xx.jar然后重新导入robotium-solo-xx.jar
最终效果图如下
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内容概要:本文介绍了EPLAN史上最全部件库的特点及其对电气设计的重要意义。该部件库涵盖了广泛的电气元件,包括西门子全系列PLC(如s7-1200、s7-1500等)、三菱FX系列及其他知名品牌元器件。部件库支持EDZ格式导入,确保1:1实物对应,提高设计效率和准确性。文中详细描述了部件宏和图片宏的应用,以及EDZ格式的便利性,强调了其在实际项目中的高效性和灵活性。 适合人群:电气工程师、电气设计师及相关从业人员。 使用场景及目标:适用于需要进行电气元件布局和复杂项目电气设计的场合,旨在提升设计质量和效率,降低设计成本和时间。 其他说明:文章鼓励读者亲自体验EPLAN的最全部件库,以感受其带来的便捷和高效。
内容概要:本文详细介绍了OCR(光学字符识别)技术,从定义出发,阐述了它是如何让计算机“看懂”图片里的文字,通过扫描仪等设备读取文本图像并转换成计算机可编辑的文本。文中列举了OCR在办公、图书馆、交通、金融等领域的广泛应用实例,如快速处理纸质文件、车牌识别、银行支票处理等。接着回顾了OCR的发展历程,从20世纪初的萌芽到如今基于深度学习的智能化时代,期间经历了从简单字符识别到复杂场景下的高精度识别的演变。技术层面,深入解析了OCR的关键技术环节,包括图像预处理、文本检测、文本识别和后处理,每个环节都采用了先进的算法和技术手段以确保识别的准确性。最后探讨了OCR在未来可能面临的挑战,如复杂场景下的识别准确率、特殊字体和语言的支持以及数据安全问题,并展望了其与人工智能融合后的广阔前景。 适合人群:对OCR技术感兴趣的技术爱好者、开发者以及希望了解该技术在各行业应用的专业人士。 使用场景及目标:①帮助用户理解OCR技术的基本原理和发展历程;②展示OCR在多个行业中的具体应用场景,如办公自动化、金融票据处理、医疗病历管理等;③探讨OCR技术面临的挑战及未来发展方向,为相关从业者提供参考。 其他说明:本文不仅涵盖了OCR技术的基础知识,还深入探讨了其背后的技术细节和发展趋势,对于想要深入了解OCR技术及其应用的人来说是非常有价值的参考资料。
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内容概要:本文档是关于ArkUI-X跨平台框架的接入指南,ArkUI-X能够支持OpenHarmony、Android、iOS等多个操作系统平台,让开发者用一套主代码构建多平台的高性能应用。文中详细介绍了使用DevEco Studio开发ArkUI-X的约束条件,包括各平台的版本及构建工具要求;还提供了安装ArkUI-X SDK的具体步骤,如在DevEco Studio的设置中指定SDK存储路径等;对于Android SDK安装目录环境变量的配置,针对Windows和macOS给出了详细的设置方法;创建工程方面,介绍了从创建跨平台模版工程到编译构建生成跨平台应用的一系列操作;最后简述了多端运行效果,即在不同平台上运行生成的应用查看效果。; 适合人群:有一定开发经验,特别是对跨平台应用开发感兴趣的开发者。; 使用场景及目标:①希望快速掌握ArkUI-X框架,利用一套代码构建适用于多个操作系统的应用程序;②熟悉DevEco Studio开发环境及其相关配置,如SDK安装、环境变量设置等;③了解如何创建、编译构建跨平台应用并在不同平台上运行查看效果。; 阅读建议:由于涉及较多的操作步骤和配置细节,在阅读时应仔细按照文档指引进行实践操作,确保每一步骤正确无误,遇到问题可以通过查阅官方文档或社区寻求帮助。
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内容概要:本文详细介绍了MPC(模型预测控制)在Matlab Simulink与Carsim联合仿真中的具体应用,重点讲解了.cpar文件的配置方法及其内部结构,强调了路径同步、单位转换以及预测步长设置等问题。文中提到,.cpar文件包含了车辆底盘参数、轮胎特性、空气动力学等配置,可以通过解压工具查看并修改其中的XML文件。同时,文章指出,在Matlab中进行路径同步时需要注意相对路径的问题,并提供了具体的代码示例。此外,文章还提到了方向单位从度到弧度的转换问题,以及MPC控制器模块预测步长的设定对仿真效果的影响。最后,作者分享了一些调试技巧,如利用Simulink的Signal Logging功能来捕获中间变量,以便更好地优化仿真性能。 适合人群:从事汽车仿真研究的技术人员,尤其是熟悉Matlab Simulink和Carsim的用户。 使用场景及目标:帮助用户掌握MPC模型预测控制在联合仿真中的配置和调试方法,提高仿真的准确性和效率。 其他说明:文章不仅提供了理论指导,还结合实际案例进行了详细的解释,使读者能够快速理解和应用相关技术。
内容概要:本文介绍了Elasticsearch(简称ES),这是一个基于Apache Lucene开发的开源、分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎。Elasticsearch能够对海量结构化和非结构化数据进行实时存储、搜索和分析,广泛应用于全文检索、日志分析、数据可视化等场景。其核心原理是以文档为核心,采用倒排索引技术提升全文检索效率,并支持分布式架构,确保高可用性和可扩展性。主要功能包括全文检索、结构化查询、实时分析和分布式存储,通过RESTful API进行数据管理。优点涵盖高性能的全文检索和分析能力、易于扩展的分布式架构、丰富的查询DSL和聚合功能以及活跃的社区生态;缺点则在于对硬件要求较高,集群管理和调优有一定门槛,对强一致性事务支持有限。; 适合人群:对搜索引擎技术感兴趣的开发者、大数据分析师、运维工程师等。; 使用场景及目标:①网站和应用的全文搜索;②日志和运维数据分析(如ELK Stack);③电商商品检索;④数据可视化和BI分析;⑤推荐系统和个性化内容推送。; 其他说明:Elasticsearch凭借其强大的检索和分析能力,成为大数据时代不可或缺的基础组件,适用于互联网企业及传统行业的数据驱动业务场景。
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内容概要:文章介绍了谷歌推出的AI聊天机器人Bard的发展历程、独特优势、应用场景及其面临的挑战。Bard基于谷歌的LaMDA模型开发,虽然初期因回答错误受到质疑,但在引入PaLM 2后,其性能大幅提升,支持多种语言并增强了图像生成和与谷歌办公软件的集成。Bard在自然语言处理、跨领域知识整合和隐私保护方面表现出色,广泛应用于教育、科研和商业领域。与ChatGPT和GPT-4相比,Bard在对话场景、数据时效性和特定领域知识上有优势。尽管面临准确性、伦理和市场竞争的挑战,Bard仍展现了巨大的发展潜力,未来将在智能家居、智能交通和艺术创作等领域发挥更大作用。 适合人群:对人工智能技术感兴趣的人士,包括学生、科研人员、企业管理人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①了解AI聊天机器人的发展历程和技术进步;②探索Bard在教育、科研、商业等领域的具体应用;③对比Bard与其他AI聊天机器人的优劣势;④思考AI技术的未来发展和潜在挑战。 阅读建议:本文详细介绍了Bard的技术特点和应用场景,读者可以通过对比不同AI聊天机器人的优缺点,深入了解AI技术的现状和发展趋势。同时,文中提到的挑战也值得思考,帮助读者更全面地理解AI技术的复杂性和未来发展方向。
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