adb shell am instrument -w -e class com.xxx.xxx.xxx.xxx.xxxTest#testMain com.xxx.xxx.xxx.xxx/android.test.InstrumentationTestRunner
您还没有登录,请您登录后再发表评论
2. **方法二**：当需要调试特定问题时，可以通过`adb`工具直接安装并运行单个测试用例包。首先，使用`adb install`安装用例包，然后利用`adb shell pm list instrumentation`查看已安装的测试用例，接着使用`am ...
利用硬件开关，可对 AMIC110 进行配置，以从 SPI 闪存启动 EtherCAT 从固件，或通过 SPI 从应用处理器进行启动。此设计采用 BoosterPack:trade_mark: 插件模块外形，具有与 TI LaunchPad:trade_mark: 开发套件兼容的...
SAP Business One通过云计算实现企业优势.pdf
内容概要：文章介绍了DeepSeek在国内智能问数（smart querying over data）领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型（LLM），具备强大的中文理解、推理和生成能力，尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点，可以自部署、私有化，支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问，系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤，并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后，文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果，显著降低了数据使用的门槛。 适合人群：从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员，尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标：①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察；②降低传统BI工具的操作难度，提高数据分析效率；③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议：此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节，还提供了丰富的实战案例，建议读者结合自身业务场景，重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者，可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
喷泉控制系统程序设计说明书.doc
哈尔脑初中教育信息化发展规划方案.doc
商务网站策划书范文.docx
四方财务软件使用操作手册.doc
Mastercam的铣削粗加工案例(2).pdf
国内外著名慕课网站和慕课学习现状.pptx
医院无线网络建设项目实施规划及工艺.doc
MES系统多工厂标准化配置化的研究与实现.pdf
汉思MES解决方案介绍.pdf
Predator PDM制造过程数据文档管理系统.pdf
图象编程专题知识讲座.pptx
园林绿化建设工程项目管理概论深圳风景园林协会.doc
Microsoft Dynamics AX 中的工作流和预警.pdf
内容概要：本文详细介绍了基于超扭滑模观测器（STSMO）的永磁同步电机（PMSM）负载控制策略。首先阐述了STSMO的基本原理及其在电机状态估计和动态性能预测方面的优势。接着介绍了PMSM的工作原理及特点，强调其高效能和广泛应用。然后重点讨论了STSMO在负载控制中的具体应用，包括节能控制、动态响应控制和优化控制。最后探讨了STSMO的实现方法及其相对于传统控制方法的优势，并对其实际应用和未来发展进行了展望。 适合人群：从事电机控制系统研究的技术人员、高校相关专业师生以及对电机控制感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于需要提升电机控制精度、响应速度和适应性的工业自动化项目，旨在帮助研究人员理解和应用先进的电机控制技术。 其他说明：文中不仅提供了理论分析，还结合实际案例展示了STSMO的具体应用效果，为后续研究和技术改进提供了有价值的参考。
PSO-ELM，即粒子群优化极限学习机，是一种将粒子群优化算法（PSO）与极限学习机（ELM）相结合的机器学习方法。本次提供的压缩包中包含基于 MATLAB 实现的 PSO-ELM 源代码，版本为 V3.0，旨在通过 PSO 的全局搜索能力优化 ELM 的隐藏层节点参数，从而提升其学习效率与预测性能 。 PSO 是一种基于群体智能的全局优化算法，灵感来源于鸟群觅食行为。在该算法中，每个解决方案被视为一个“粒子”，在解空间中飞行并根据自身最佳位置（个体极值）和群体最佳位置（全局极值）来调整速度与位置。PSO 具有简单易实现、能处理多模态和高维问题以及易于并行化的优点 。 ELM 是一种快速单隐藏层前馈神经网络训练方法，由 Huang 等人提出。其核心思想是随机生成隐藏层节点的输入权重和偏置，再通过最小二乘法一次性求解输出层权重，大大提高了训练速度。ELM 在模式识别、回归分析和时间序列预测等多个领域表现出色 。 在 PSO-ELM 中，PSO 负责优化 ELM 的隐藏层节点参数，包括输入权重和偏置。借助 PSO 的全局搜索特性，能够找到更优的隐藏层参数组合，进而增强 ELM 的泛化能力，尤其在解决非线性复杂问题时，相比传统 ELM 性能更优 。 MATLAB 是一款广泛应用于数值计算和数据可视化的数学计算及编程环境。PSO-ELM V3.0 的 MATLAB 源码涵盖了完整的算法流程，用户可通过修改参数设置以适应不同问题。代码通常包含初始化粒子群、迭代过程、性能评估等关键部分，便于研究人员理解和调整 。 PSO-ELM 在众多领域有广泛应用，如信号处理（声音识别、图像处理等）中可用于提高特征提取和分类的准确性；在工业设备的故障诊断中，能提前预测故障并减少停机时间；在经济预测领域，如股票价格预测，其高精度和快速训练速度使其成为实用工具；在电力系统中，可用于电力负荷预测和电力系统
PDM系统的权限管理研究与实现.pdf
相关推荐
2. **方法二**：当需要调试特定问题时，可以通过`adb`工具直接安装并运行单个测试用例包。首先，使用`adb install`安装用例包，然后利用`adb shell pm list instrumentation`查看已安装的测试用例，接着使用`am ...
利用硬件开关，可对 AMIC110 进行配置，以从 SPI 闪存启动 EtherCAT 从固件，或通过 SPI 从应用处理器进行启动。此设计采用 BoosterPack:trade_mark: 插件模块外形，具有与 TI LaunchPad:trade_mark: 开发套件兼容的...
SAP Business One通过云计算实现企业优势.pdf
内容概要：文章介绍了DeepSeek在国内智能问数（smart querying over data）领域的实战应用。DeepSeek是一款国内研发的开源大语言模型（LLM），具备强大的中文理解、推理和生成能力，尤其适用于企业中文环境下的智能问答、知识检索等。它具有数据可控性强的特点，可以自部署、私有化，支持结合企业内部数据打造定制化智能问数系统。智能问数是指用户通过自然语言提问，系统基于结构化或非结构化数据自动生成精准答案。DeepSeek在此过程中负责问题理解、查询生成、多轮对话和答案解释等核心环节。文章还详细展示了从问题理解、查询生成到答案生成的具体步骤，并介绍了关键技术如RAG、Schema-aware prompt等的应用。最后，文章通过多个行业案例说明了DeepSeek的实际应用效果，显著降低了数据使用的门槛。 适合人群：从事数据分析、企业信息化建设的相关从业人员，尤其是对智能化数据处理感兴趣的业务和技术人员。 使用场景及目标：①帮助业务人员通过自然语言直接获取数据洞察；②降低传统BI工具的操作难度，提高数据分析效率；③为技术团队提供智能问数系统的架构设计和技术实现参考。 阅读建议：此资源不仅涵盖了DeepSeek的技术细节，还提供了丰富的实战案例，建议读者结合自身业务场景，重点关注DeepSeek在不同行业的应用方式及其带来的价值。对于希望深入了解技术实现的读者，可以进一步探索Prompt工程、RAG接入等方面的内容。
喷泉控制系统程序设计说明书.doc
哈尔脑初中教育信息化发展规划方案.doc
商务网站策划书范文.docx
四方财务软件使用操作手册.doc
Mastercam的铣削粗加工案例(2).pdf
国内外著名慕课网站和慕课学习现状.pptx
医院无线网络建设项目实施规划及工艺.doc
MES系统多工厂标准化配置化的研究与实现.pdf
汉思MES解决方案介绍.pdf
Predator PDM制造过程数据文档管理系统.pdf
图象编程专题知识讲座.pptx
园林绿化建设工程项目管理概论深圳风景园林协会.doc
Microsoft Dynamics AX 中的工作流和预警.pdf
内容概要：本文详细介绍了基于超扭滑模观测器（STSMO）的永磁同步电机（PMSM）负载控制策略。首先阐述了STSMO的基本原理及其在电机状态估计和动态性能预测方面的优势。接着介绍了PMSM的工作原理及特点，强调其高效能和广泛应用。然后重点讨论了STSMO在负载控制中的具体应用，包括节能控制、动态响应控制和优化控制。最后探讨了STSMO的实现方法及其相对于传统控制方法的优势，并对其实际应用和未来发展进行了展望。 适合人群：从事电机控制系统研究的技术人员、高校相关专业师生以及对电机控制感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于需要提升电机控制精度、响应速度和适应性的工业自动化项目，旨在帮助研究人员理解和应用先进的电机控制技术。 其他说明：文中不仅提供了理论分析，还结合实际案例展示了STSMO的具体应用效果，为后续研究和技术改进提供了有价值的参考。
PSO-ELM，即粒子群优化极限学习机，是一种将粒子群优化算法（PSO）与极限学习机（ELM）相结合的机器学习方法。本次提供的压缩包中包含基于 MATLAB 实现的 PSO-ELM 源代码，版本为 V3.0，旨在通过 PSO 的全局搜索能力优化 ELM 的隐藏层节点参数，从而提升其学习效率与预测性能 。 PSO 是一种基于群体智能的全局优化算法，灵感来源于鸟群觅食行为。在该算法中，每个解决方案被视为一个“粒子”，在解空间中飞行并根据自身最佳位置（个体极值）和群体最佳位置（全局极值）来调整速度与位置。PSO 具有简单易实现、能处理多模态和高维问题以及易于并行化的优点 。 ELM 是一种快速单隐藏层前馈神经网络训练方法，由 Huang 等人提出。其核心思想是随机生成隐藏层节点的输入权重和偏置，再通过最小二乘法一次性求解输出层权重，大大提高了训练速度。ELM 在模式识别、回归分析和时间序列预测等多个领域表现出色 。 在 PSO-ELM 中，PSO 负责优化 ELM 的隐藏层节点参数，包括输入权重和偏置。借助 PSO 的全局搜索特性，能够找到更优的隐藏层参数组合，进而增强 ELM 的泛化能力，尤其在解决非线性复杂问题时，相比传统 ELM 性能更优 。 MATLAB 是一款广泛应用于数值计算和数据可视化的数学计算及编程环境。PSO-ELM V3.0 的 MATLAB 源码涵盖了完整的算法流程，用户可通过修改参数设置以适应不同问题。代码通常包含初始化粒子群、迭代过程、性能评估等关键部分，便于研究人员理解和调整 。 PSO-ELM 在众多领域有广泛应用，如信号处理（声音识别、图像处理等）中可用于提高特征提取和分类的准确性；在工业设备的故障诊断中，能提前预测故障并减少停机时间；在经济预测领域，如股票价格预测，其高精度和快速训练速度使其成为实用工具；在电力系统中，可用于电力负荷预测和电力系统
PDM系统的权限管理研究与实现.pdf