CBuilder6可否作手机开发?

一叶还真不知秋 2009-06-25 10:17:38
本人对C++Builder比较熟悉,请问这个工具可否用作手机开发,如果可以,应作何种设置。
想开发的程序没图形,但有按钮、列表框、文字输入等。
本来Java是比较合适的工具,但本人确实不熟Java.
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lpeng_lpp 2009-09-07
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好像还是不明白
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[Quote=引用 8 楼 cytlyy 的回复:]
VS2008没用过,弱国他没有自带WM模拟器的话,你也需要安装:
具体参考用VS2005开发需要安装的东西:
1. VS.net 2005:
2. Active Sync:
3. WM6 SDK。
[/Quote]
重装机器了,正准备在2008上干呢
世外涛缘 2009-06-25
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现在似乎没听说有人用C++Builder开发WM了。
个人觉得C#开发界面快(推荐),但楼主特别喜欢用C++也没问题。
感觉还是这样搭配好些。
1. VS.net 2008
2. Active Sync
3. WM6 SDK
ppc_2008 2009-06-25
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同意楼上的建议
cytlyy 2009-06-25
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VS2008没用过,弱国他没有自带WM模拟器的话,你也需要安装:
具体参考用VS2005开发需要安装的东西:
1. VS.net 2005:
2. Active Sync:
3. WM6 SDK。
sobug 2009-06-25
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vs2008可以, 还需下载mobile的SDK (Windows Mobile 6 Professional SDK Refresh.msi Windows Mobile 6 Professional Images (CHS).msi Windows Mobile 5.0 Pocket PC SDK.msi)

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准备下载一个VS2008,可以否?如何设置
cytlyy 2009-06-25
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不行。既然是c++,还是用VS上面编写。
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我对C++可以说不是一般的熟悉,都用了快15年了。
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CB2007中否可以?
cytlyy 2009-06-25
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如果对C++不熟悉的话,可以考虑C#开发WM,会容易上手很多。
cytlyy 2009-06-25
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不行。J2ME可以。vs2005+MFC(win32,ATL,WTL)都可以,现在WM6.5开始支持widget技术,可以用HTML,CSS,JavaScript, AJAX
内容概要:本文详细介绍了利用二维时域有限差分法(2D FDTD)对光子晶体90度弯曲波导进行数值仿真的Matlab代码实现。该仿真方法旨在精确分析光子晶体波导在弯曲结构下的光传输特性,揭示其导光机制与缺陷模式的调控原理。资源包含完整的Matlab程序代码,支持对空间网格划分、介电常数分布、边界条件(如PML吸收边界)及光源参数等关键仿真要素的灵活设置与优化,便于用户复现结果并开展深入研究。通过仿真可直观获得光场在波导中的传播动态、透射谱特性以及能量损耗情况,为高性能光子器件的设计与优化提供理论依据和技术支持。; 适合人群:具备电磁场理论、光学基础和Matlab编程能力,从事光子学、集成光学或纳米光子器件研究的研究生、科研人员及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①学习和掌握FDTD方法在周期性介质(光子晶体)器件仿真中的具体应用流程;②研究90度弯波导的光传输性能,分析弯曲损耗来源并探索低损耗结构优化方案;③为光子集成电路中关键无源器件的设计与教学参考案例,服务于学术研究与工程实践。; 阅读建议:建议结合光子晶体能带理论与FDTD算法基本原理进行系统学习,运行代码时应逐步调整结构参数与仿真设置,观察光场演化和输出结果的变化,以深化对物理现象的理解,并可在此基础上拓展至其他复杂光子结构(如分束器、谐振腔)的仿真分析。
内容概要:本文系统研究了基于共识的捆绑算法(Consensus-Based Bundle Algorithm, CBBA)在多智能体多任务分配中的应用,重点聚焦于远程太空船交会与维修任务中的相对运动规划(RPO)问题。通过构建多航天器协同任务场景,采用Matlab代码实现了CBBA算法的全过程仿真,展示了其在分布式决策框架下高效完成任务分配的能力。研究深入探讨了任务收益建模、路径规划约束、通信延迟与动态重规划等关键环节,验证了CBBA在确保任务分配一致性、避免资源冲突、适应动态环境变化以及优化整体任务效能方面的优越性能,为复杂空间任务中的自主协同提供了可靠的技术路径。; 适合人群:具备控制理论、航天动力学、分布式优化或多智能体系统等相关背景,从事航天任务规划、智能优化算法研究或相关工程实践的研究生、科研人员及航空航天领域工程师。; 使用场景及目标:①为多航天器在轨服务(如交会对接、空间维修)提供高效、鲁棒的分布式任务分配解决方案;②深入理解CBBA算法的核心机制及其在高动态、强约束空间任务中的适应性与优化潜力;③推动分布式人工智能算法在航天工程实际系统中的集成与应用验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,重点剖析任务建模逻辑、收益函数设计、共识迭代过程及收敛性分析模块,通过修改场景参数进行仿真实验,以深化对多智能体协同决策机制与算法性能边界条件的理解。

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