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ADT 0.9.1:安卓开发工具包的新一代升级

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下载需积分: 31 | 2.78MB | 更新于2025-06-23 | 50 浏览量 | 29 下载量 举报 收藏
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根据提供的文件信息,我们可以确定相关知识点围绕着最新版本的Android开发工具(ADT-0.9.1.zip)展开。以下是对标题、描述、标签和压缩包内文件名称列表中所含知识点的详细说明。 标题:"ADT-0.9.1.zip" 知识点: - ADT是Android Development Tools的缩写,是谷歌官方提供的一个集成开发环境(IDE)插件,专为Android应用开发而设计。 - 0.9.1是ADT插件的版本号,表示这是一个特定的更新版本,通常包含了修复bug、增加新特性和改进性能等更新。 - .zip是一种广泛使用的压缩文件格式,能够有效地减小文件体积,便于传输和存储,同时保证了文件的压缩和解压的兼容性。 描述:"最新 android develop tools" 知识点: - 描述强调了文件中的内容是与Android开发相关的最新工具,表明该版本可能是针对最新的Android开发环境所更新或优化的。 - Android开发工具(ADT)可以被看作是Android Studio的核心组件之一,为开发者提供了丰富的APIs、布局编辑器、模拟器等资源,方便了Android应用的开发和调试。 - 最新一词强调了开发者应当关注该版本,因为可能是为了解决旧版本中遇到的问题或者是为了适配最新的Android系统版本而更新的。 标签:"ADT 0.9.1" 知识点: - 标签在此处作为识别和分类工具的标记,便于在相关的软件库或者文档中进行检索。 - 0.9.1作为标签的一部分,为开发者提供了快速定位到特定版本ADT插件的能力。 - 标签通常还会被用于版本控制系统中,帮助开发者追踪和管理代码的变化。 压缩包子文件的文件名称列表:index.html、site.xml、features、plugins、web 知识点: - index.html:通常是一个网页的主页文件,对于ADT压缩包来说,它可能包含了ADT的介绍页面、使用说明或者更新日志等内容。 - site.xml:这是一个XML文件,它可能包含了站点的元数据、导航结构或配置信息。在ADT包中,它可能是用来描述插件如何安装和配置的说明。 - features:这个文件夹可能包含有关ADT插件各个特性的详细描述,例如新增功能、改进点和修复的问题等。 - plugins:这个文件夹可能存放了ADT插件需要依赖的其他插件,或者是ADT插件本身的安装包。在Android开发工具中,这可能包括了对Eclipse或Android Studio的插件。 - web:这个文件夹可能包含了与ADT插件相关联的网页资源,例如JavaScript、CSS样式表、图片资源等,这些都可能是在index.html文件中被引用的。 总结起来,ADT-0.9.1.zip文件包含了用于最新Android开发环境的必要工具和资源。开发者在使用ADT进行应用开发时,可以利用这些文件中的信息来安装、配置并优化开发环境,同时可以获取到最新的开发工具来提高开发效率和应用质量。通过这些知识点的掌握,开发者可以更好地理解和运用ADT-0.9.1这一版本的工具,以适应日益变化的Android开发需求。

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资源下载链接为: https://pan.xunlei.com/s/VOYaD-317q743E_7bSEaLSmlA1?pwd=x8id 在 MAP 目标检测里,mAP 值(平均精度均值)是评估模型性能的关键指标,计算需按步骤开展。首先得明确几个基础概念,像真实框(标注的目标位置与类别)、预测框(模型输出的目标位置、类别及置信度),还有用于判断预测是否准确的 IOU(交并比)阈值,常用阈值为 0.5,也会根据需求调整。 接着进行正负样本判定。把模型输出的所有预测框按置信度从高到低排序,之后逐个与同类别真实框计算 IOU。若 IOU 大于设定阈值,且该真实框未被其他预测框匹配,这个预测框就判定为正样本(TP);若 IOU 小于阈值,或匹配的真实框已被占用,就判定为负样本(FP);没被任何预测框匹配的真实框,则视为漏检的正样本(FN)。 然后计算单类别的精度(Precision)和召回率(Recall)。精度是正样本数量除以正样本与负样本数量之和(TP/(TP+FP)),召回率是正样本数量除以正样本与漏检正样本数量之和(TP/(TP+FN))。通过调整置信度阈值,可得到多组精度和召回率数据,以召回率为横轴、精度为纵轴绘制 P-R 曲线,曲线下面积就是该类别的 AP 值(平均精度)。 最后计算 mAP 值,将所有类别的 AP 值求平均,结果就是 mAP 值。mAP 值越高,说明模型在各类别目标检测中的综合性能越好,能更准确地识别目标并减少漏检、误检情况。不同场景下可能会采用不同的 IOU 阈值计算 mAP,比如 mAP@0.5 表示 IOU 取 0.5 时的计算结果,mAP@0.5:0.95 则表示在 IOU 从 0.5 到 0.95、步长 0.05 的多个阈值下计算 AP 后再求平均,以此更全面地评估模型性能。
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