android studio安装及环境配置教程

时间: 2023-06-05 10:47:41 浏览: 220
安装和环境配置教程如下: 1. 下载并安装JDK(Java Development Kit)。可前往Oracle官网下载JDK安装包,安装完成后需配置环境变量,具体方法可百度查询。 2. 下载并安装Android Studio。可前往官网下载安装包,完成安装后开启Android Studio,根据向导完成初始设置。 3. 在Android Studio中创建或导入项目。若是新的项目,则需选择模板或手动创建,若是导入项目,则需选择项目文件夹路径。 4. 配置虚拟机(模拟器)或连接真机进行调试。可选择安装Android SDK中包含的模拟器进行调试,或通过USB连接真机进行调试。 以上是Android Studio安装和环境配置的简要教程,具体的步骤可根据实际情况进行调整和完善。
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Android Studio 安装配置教程

Android Studio 是一款用于开发 Android 应用程序的集成开发环境(IDE)。以下是安装和配置 Android Studio 的步骤: 1. 下载 Android Studio:访问官方网站(https://developer.android.com/studio)并下载最新版本的 Android Studio。 2. 安装 Android Studio:运行下载的安装程序,并按照指示完成安装。在安装过程中,可以选择自定义安装选项以及设置 SDK 的安装路径。 3. 配置 Android SDK:启动 Android Studio 后,第一次打开时会提示你安装 SDK 组件。按照指示完成 SDK 的安装。 4. 配置虚拟设备:Android Studio 提供了模拟器,用于在电脑上模拟 Android 设备。可以通过 AVD Manager(Android Virtual Device Manager)来创建和管理虚拟设备。 5. 创建新项目:在 Android Studio 中,可以创建新的 Android 项目并开始开发。可以选择不同的模板和配置来满足你的需求。 6. 编写和运行代码:使用 Android Studio 的代码编辑器来编写 Java 或 Kotlin 代码。可以使用调试工具来调试应用程序,并使用模拟器或真实设备来运行应用程序。 7. 学习和探索更多功能:Android Studio 提供了许多强大的功能和工具,如布局编辑器、调试器、性能分析器等。可以参考官方文档和教程来学习和探索这些功能。

macos安装android studio及配置环境变量

安装 Android Studio 在 macOS 上安装 Android Studio 很简单。以下是步骤: 1. 下载 Android Studio:从 Android Studio 官方网站上下载最新版本的 Android Studio。 2. 安装 Android Studio:双击下载的 .dmg 文件,将 Android Studio 拖动到应用程序文件夹中。 3. 启动 Android Studio:双击 Android Studio 应用程序图标。 4. 设置 Android Studio:安装 Android Studio 插件和组件。 配置环境变量 当您使用 Android Studio 编写代码时,您需要在终端中使用 Android 命令行工具来构建和部署应用程序。为此,您需要配置环境变量。 1. 打开终端应用程序: 打开“应用程序”文件夹,然后在实用程序文件夹中找到“终端”。 2. 编辑 bash_profile 文件: bash_profile 是一个存储 shell 配置的文件。在终端上输入以下命令来编辑文件: vi ~/.bash_profile 3. 添加路径到环境变量:将以下语句添加到文件中: export PATH=${PATH}:/Users/{username}/Library/Android/sdk/platform-tools:/Users/{username}/Library/Android/sdk/tools 在以上命令中,{username} 您应该替换为您的 macOS 用户名。 4. 保存文件并退出:按 ESC 键,输入 :wq ,然后按回车键。 5. 重新加载 bash_profile 文件:在终端上输入以下命令来重新加载 bash_profile 文件: source ~/.bash_profile 现在,您已经成功地安装和配置 Android Studio 和环境变量,在 macOS 上开始编写和运行应用程序。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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