android4.2中用程序调用shell命令不成功?

移动开发 > Android [问题点数:20分]
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蓝花 2013年9月 移动平台大版内专家分月排行榜第三
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红花 2013年4月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第一
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2011年10月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第一
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蓝花 2013年5月 Linux/Unix社区大版内专家分月排行榜第三
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深入理解Android之Gradle

深入理解Android之Gradle 格式更加精美的PDF版请到:https://pan.baidu.com/s/1GfN6F8sOaKFAdz5y1bn3VQ下载 weibo分享失效,请各位到百度云盘下载   Gradle是当前非常“劲爆”得构建工具。本篇文章就是专为讲解...

android导入relinker_Android 开发中,有哪些坑需要注意?

作为一个有三、四年Android应用开发经验的码农,自然会遇到很多坑,下面是我能够想起的一些坑(实践证明记笔记可不是个好习惯),后面有想到其它坑会陆续补上。有些时候能使用Application的Context,不然会报错...

android安卓源码海量项目合集打包-1

下载地址 最后更新共计113个分类5177套源码29.2 GB。...│ │ Android TagCloudView云标签的灵活运用.rar │ │ Android 实现 标签 拖动 改变位置.rar │ │ android 流式布局和热门标签.zip │ │ ...

Android】JNI调用(完整版)

Chap1:JNI完全手册......Chap 3:javah命令帮助信息... 16 Chap 4:用javah产生一个.h文件... 17 Chap5:jni教程(very very good) 19 Chap6: JNI传递返回值... 26 15.2.2.3 传递字符串... 28 15.2.2.4 传递整

Android JNI --函数调用大全

 最近在公司里做了一个手机的项目,需要JAVA程序在发送短信的时候和第三方的短信服务器连接。短信接口是用C++ 写的。琢磨了三天,大致搞懂了JNI的主体部分。先将心得整理,希望各位朋友少走弯路。   首先引用一...

android基于tcpdump的数据包捕获完整解决方案

如何在Android智能手机上捕获数据包? 本文由CSDN-蚍蜉撼青松【主页:http://blog.csdn.net/howeverpf】原创,转载请注明出处! 当前Android系统越来越流行,无论是对于安卓应用的开发人员,还是对于网络...

如何在Android智能手机上捕获数据包?

当前Android系统越来越流行,无论是对于安卓应用的开发人员,还是对于网络安全的研究人员,都有可能需要掌握捕获Android应用通信数据包的方法。根据技术手段不同,常用的抓包方法分两类,一类是通过Android智能移动...

渗透之——Metasploit命令及模块

show exploits 列出metasploit框架中的所有渗透攻击模块。 show payloads 列出metasploit框架中的所有攻击载荷。 show auxiliary 列出metasploit框架中的所有辅助攻击载荷。 search name 查找metasploit框架中所有的...

Android Jni 调用

Chap 3:javah命令帮助信息... 16 Chap 4:用javah产生一个.h文件... 17 Chap5:jni教程(very very good) 19 Chap6: JNI传递返回值... 26 15.2.2.3 传递字符串... 28 15.2.2.4 传递整

Android 应用和系统优化V1.2

早期的 android 开发者曾经十分羡慕C文开发者,C的调试工具是如此之多和丰富,内存,堆栈,CPU,GPU,断点,现在android的系统分析和优化工具也相当多,借助系统自带的开发者工具,android系统也变得

[深入理解Android卷一全文-第四章]深入理解zygote

由于《深入理解Android 卷一》和《深入理解Android卷二》不再出版,而知识的传播应该因为纸质媒介的问题而中断,所以我将在CSDN博客中全文转发这两本书的全部内容。第4章 深入理解Zygote本章主要内容· 深入分析...

Android 开发中,有哪些坑需要注意?

Android,索性以写答案的方式来写这篇文章,顺便推荐我之前在知乎上提出的一个问题:在Android开发的过程中,有哪些坑是值得你放在checklist中警示自己的? – 程序员,里面有一些有参考价值的答案。 作为一个...

Android 各个版本以及新特性

Android发行版本 Android 各代版本 Logo Android在正式发行之前,最开始拥有两个内部测试版本,并且以著名的机器人名称来对其进行命名,它们分别是:阿童木(AndroidBeta),发条机器人(Android 1.0)。后来...

为什么要有uboot?

一、为什么要有uboot1.1、计算机系统的主要部件(1)计算机系统就是以CPU为核心来运行的系统。典型的计算机系统有:PC机(台式机+笔记本)、嵌入式设备(手机、平板电...

搞嵌入式的,为啥要有uboot?

关注、星标公众号,错过精彩内容来源:EDN电子技术设计一、为什么要有uboot1.1、计算机系统的主要部件(1)计算机系统就是以CPU为核心来运行的系统。典型的计算机系...

作为 string 传入的指针一定能位于进程地址空间的低位 64k_程序的一生:从源程序到进程的辛苦历程

Android架构解析,只做职场干货,完全免费分享!一、前言作为计算机专业的人,最遗憾的就是在学习编译原理的那个学期被别的老师拉去干活了,而对一个程序怎么就从源代码变成了一个在内存里活灵活现的进程,一直也...

tcpdump for Android 移动端抓包

如何在Android智能手机上捕获数据包?  当前Android系统越来越流行,无论是对于安卓应用的开发人员,还是对于网络安全的研究人员,都有可能需要掌握捕获Android应用通信数据包的方法。根据技术手段不同,常用的抓...

APP测试---adb命令使用(monkey、input、11大事件等),附按键表(keycode)

adb命令的使用 操作日志的解读:logcat IOS与安卓 苹果: 基于Unix - 苹果开发语言:OC、Swift - 开发工具包:Xcode 安卓 基于Linux 开发语言:java 安卓四大组件:重要 Android四大基本组件分别是...

Shell主要逻辑源码级分析(1)——SHELL运行流程

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

常用的Linux shell命令详解

最近搞palm和Android都是基于Linux平台的应用,经常要用到一些shell 命令,所以就将相关的命令整理了一下,便于记忆和查询,部分内容来源于网络。 1 文件与目录操作命令 1.1文件内容查询命令 grep、fgrep、egrep ...

pAdTy_5 构建可穿戴设备的应用程序

2015.12.23 - 2016.01.13 ...这些节描述如何构建在手持应用程序中会自动同步到可穿戴设备上的通知(Notifications),同时描述如何构建运行在可穿戴设备上的应用程序。注:关于用在笔记中会使用到的APIs的信

Android 编码规范

注:很简略很实用的一点总结: 资源控件命名 仅供参考,只要形成一个统一,见量知其意就可 程序员的水平,看代码规范最直接了。也就是工资的高低和你的代码质量成正比的,养成良好习惯吧!!...

Android基础知识整理

ART,即Android Runtime。ART 的机制与 Dalvik 不同。在Dalvik下,应用每次运行的时候,字节码都需要通过即时编译器(just in time ,JIT)转换为机器码,这会拖慢应用的运行效率,而在ART 环境中,应用在第一次安装...

Notepad++ 7.9.1

notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的,它以减少不必要的功能和简化过程而自豪,从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上,这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年,没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下,你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。

微信dat文件解析工具.zip

使用java编写的,可以将电脑端微信的dat加密文件转换为png、jpg等图片资源,方便直接查看微信聊天记录文件。

汇编语言程序设计II

汇编语言是一门低级程序设计语言,在数以千计的计算机语言中,有着不可替代的重要地位,广泛地用于开发操作系统内核、设备驱动程序等。随着近年来物联网、嵌入式系统的发展,汇编语言在行业中的地位也再次攀升,在2017年1月的TIOBE排行榜上,再次进入前十。对大多数学习计算机的人士而言,是理解计算机系统核心知识的一个桥梁,在人才培养中也起着特殊的作用。课程面向计算机初学者,介绍汇编语言程序设计基础的部分。 课程的目标是帮助学习者掌握汇编语言程序设计的基础部分。课程分7个部分,循序渐进地介绍寄存器、内存、程序结构、模块化程序设计、中断等内容,课程重视对学习方法的指导和引导,提倡和支持用实践的方式开展学习,目标是培养学习者的自学能力和实践能力,以此支持对最新的汇编语言开发技术的学习。

数据结构JAVA版2017教学视频课程

本课程共28个教学视频课程,22小时的教学时间,深入浅出的理论讲解,用JAVA语言实现每个知识点的代码,大量的上机练习题讲解,通过家家乐停车场,佳佳乐彩票机,佳佳乐通讯录,编译原理的语法分析等项目的综合应用实训,上课PPT,上课源代码等资料可以直接下载使用 了解数据结构的目的与作用,掌握单链表,双链表,循环链表的原理及实现,用数组与链表实现堆栈,链表队列与循环队列,二叉树的实现,冒泡排序,快速排序,插入排序,希尔排序,选择排序,堆排序,归并排序,基数排序,折半查找及大量的课后习题讲解,家家乐停车场,佳佳乐彩票机,佳佳乐通讯录等项目的综合实训

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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