安装并创建Android模拟器的步骤

最新推荐文章于 2026-01-09 16:00:52 发布
原创 最新推荐文章于 2026-01-09 16:00:52 发布 · 671 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#android #gitee #Android

Android 专栏收录该内容
64 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文详细介绍了安装Android Studio，通过SDK Manager安装所需组件，创建并配置虚拟设备（AVD），以及启动模拟器的步骤。确保选择合适的Android版本和设备类型，良好的计算机配置将有助于模拟器的顺畅运行。

要进行Android应用程序的开发和测试，我们需要在计算机上安装Android SDK（Software Development Kit）并创建一个模拟器。下面是详细的步骤：

  1. 下载Android SDK
    首先，我们需要从官方网站（https://developer.android.com/studio）下载Android Studio。Android Studio包含了Android SDK和其他开发工具。

  2. 安装Android Studio
    下载完成后，双击安装程序并按照提示进行安装。在安装过程中，您可以选择安装Android SDK和其他组件。确保选择安装Android SDK。

  3. 启动Android Studio
    安装完成后，启动Android Studio。在首次启动时，Android Studio会提示您导入设置和选择主题。按照提示进行操作。

  4. 安装SDK组件
    在Android Studio启动后，点击"Configure"（配置）按钮，然后选择"SDK Manager"（SDK管理器）。SDK管理器将显示可用的SDK组件列表。

    • 在"SDK Platforms"（SDK平台）选项卡中，选择您想要开发和测试的Android版本，并点击"Apply"（应用）按钮进行安装。
    • 在"SDK Tools"（SDK工具）选项卡中，选择"Android SDK Build-Tools"、"Android Emulator"和"Android SDK Platform-Tools"等组件，并点击"Apply"进行安装。
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
LLM 大语言进阶之路：从 Transformer 到 DeepSeek模型框架深度解析
人工智能研究所的博客
09-19 158
本文系统比较了当前主流大语言模型的架构特点。基于Transformer的各类模型在基础架构上高度相似，主要通过注意力机制优化（如GQA、MLA、滑动窗口注意力）、混合专家系统（MoE）和模块创新来提升性能。DeepSeek-V3采用多头潜在注意力（MLA）和MoE技术；Gemma3通过调整滑动窗口注意力比例提高效率；Llama4延续GQA设计；Qwen3同时提供密集和MoE版本；Kimi2创新性使用Muon优化器；GPT-OSS首次开放权重；Grok2.5采用共享专家设计；而Qwen3-Next则创新性地结
Kimi-VL 解读：高效 MoE 视觉语言模型VLM，兼顾长上下文与高分辨率
kakaZhui的博客
04-14 703
Moonshot AI 推出了Kimi-VL，一个高效的、开源的、基于混合专家（MoE）架构的视觉语言模型。高效 MoE 架构：语言解码器采用 MoE 架构，在保持强大能力的同时，显著降低了推理时的激活参数量（仅激活 2.8B 参数），提高了效率。原生高分辨率视觉编码：引入MoonViT视觉编码器，能够原生处理不同分辨率的图像输入，无需复杂的分割拼接。长上下文理解：支持128K的上下文窗口，能够处理长视频和长文档。强大的推理能力：不仅在标准 VLM 基准上表现出色，还推出了。
【论文解读】Kimi开源《Muon is Scalable for LLM Training》
qq_30731313的博客
02-26 1099
背景与动机随着大语言模型（LLM）的迅速发展，训练这些模型所需的计算资源和时间呈现指数级增长。当前大多数训练任务使用 Adam/AdamW 优化器，但最近的研究（例如 K. Jordan et al. 2024）提出了基于矩阵正交化思想的 Muon 优化器，在小规模语言模型上展现出较好的效果。核心贡献加入权重衰减：解决在大规模训练中模型权重和输出均值过大、超出 bf16 表示范围的问题；调整每个参数的更新尺度：通过理论推导和实验验证，提出了基于矩阵尺寸（即max⁡ABmaxAB​。
月之暗面新发布： MUON 在 LLM 训练中的可扩展性
AI前沿技术的分享！
02-23 1718
最近，基于矩阵正交化的 Muon 优化器（K. Jordan 等人，2024 年）在训练小型语言模型方面表现出色，但其在更大规模模型上的可扩展性尚未得到验证。我们确定了 Muon 放大的两个关键技术：（1）添加权重衰减；（2）仔细调整每个参数的更新规模。这些技术使 Muon 能够在大规模训练中直接使用，无需超参数调整。根据扩展定律实验，Muon 的计算效率比 AdamW 高约 2 倍，在计算最优训练中表现出色。
开源界迎来重磅核弹！月之暗面开源了自家最新模型 K2
weixin_41446370的博客
07-11 1112
Kimi K2是一款万亿参数规模的专家混合模型（MoE），激活参数达320亿，采用Muon优化器训练，在编程、推理和智能体任务中表现卓越。模型提供基础版（K2-Base）和指令版（K2-Instruct）两个变体，支持12.8万长上下文。评估显示，K2-Instruct在LiveCodeBench（53.7 Pass@1）、SWE-bench（单次尝试65.8 Acc）等编程任务中领先同类模型，并在多语言和终端任务中保持优势。其架构包含384个专家、64个注意力头，使用SwiGLU激活函数，专为高性能AI代
月之暗面开源升级版混合专家（无思考）模型K2速览：Kimi-K2-Instruct
直达开源前线，冲冲冲！
07-15 1875
Kimi K2是由月之暗面推出的万亿参数混合专家大模型，包含32B激活参数，采用创新Muon优化器实现训练零不稳定。该模型主打代理智能，在工具调用、推理和问题解决方面表现突出。提供基座模型K2-Base和指令微调模型K2-Instruct两个版本，后者在多项基准测试中取得SOTA成绩，尤其在代码、工具使用和数学推理方面优势明显。模型基于15.5T高质量多语言数据预训练，支持128K长上下文，并兼容主流推理引擎。目前已开放API和部署方案，强调代理交互能力。
炸裂！Kimi K2「开源核弹」：代码王者＋Agent 超脑，今日上线
AI前沿技术的分享！
07-12 1556
月之暗面发布并开源万亿参数Kimi K2模型，采用MoE架构（激活参数32B），在代码、Agent和数学推理任务中达到开源模型SOTA水平。关键技术包括MuonClip优化器提升训练效率、大规模工具使用数据合成及通用强化学习机制。模型具备128K长上下文支持和兼容OpenAI的API接口（输入/输出tokens分别4元/16元每百万）。同步开源基础版和指令微调版，在风格化写作、知识推理等场景表现优异，未来将扩展视觉理解等能力。用户可通过官网或App体验，开发者可部署开源模型或调用API服务。
【LLM】Kimi-K2模型架构（MuonClip 优化器等）
发现问题，并解决问题，批判性思维
07-26 1975
Kimi K2 的预训练阶段使用 MuonClip 优化器实现万亿参数模型的稳定高效训练，在人类高质量数据成为瓶颈的背景下，有效提高 Token 利用效率。MuonClip Optimizer优化器，解决随着scaling up时的不稳定性。 Kimi-K2 与 DeepSeek-R1 架构对比，相比较下 Kimi-k2 增加了专家数量，减少了注意力头的数量。这么设计的好处是，专家数量多无疑知识多，能记住更多东西，在知识广度上表现很好。而减少注意力头则能显著减少显存开销，另外过多的注意力头有时会学习到冗余或
月之暗面开源万亿参数“王炸”Kimi K2，混合专家语言模型新标杆。
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
07-23 1157
月之暗面7月11日发布新一代MoE语言模型KimiK2，具备320亿激活参数和1万亿总参数规模。该模型采用Muon优化器训练，在知识推理、编码及代理任务上表现优异。主要突破包括：基于15.5T令牌的稳定预训练、创新的MuonClip优化技术，以及专为工具调用设计的代理智能系统。提供基础版（K2-Base）和指令版（K2-Instruct）两种变体，支持复杂任务自动化处理。基准测试显示其性能超越主流开源模型，尤其在工具使用场景中可实现17次连续API调用。目前开放网页/移动端免费试用，API兼容OpenAI标
月之暗面发布Moonlight混合专家模型 革新大语言模型训练范式
gitblog_00528的博客
11-07 316
近日，人工智能领域再添突破性进展。技术团队月之暗面Kimi正式对外公布Muon优化器技术成果，并同步推出基于该优化器训练的"Moonlight"混合专家模型（MoE）。该系列模型参数规模覆盖30亿至160亿区间，标志着大语言模型训练效率进入新高度。 [![这是Kimi.ai发布的关于Muon优化器可扩展用于LLM训练的技术报告推文截图，介绍了Moonlight 3B/16B MoE模型在5.7T
来了！Kimi开源Moonlight-16B-A3B的MoE模型！！
2401_85390073的博客
02-24 755
言简意赅，发现月之暗面开源MoE模型，总参数量15.29B，激活参数2.24B，使用Muon优化器，在5.7T Tokens的训练数据下，拿到了很好的效果。效果如下：比较 Muon 和 Adam 的扩展定律实验，发现Muon 的样本效率比 Adam 高 2 倍。Muon 优化器 原理如下：同时，Moonlight-16B-A3B的模型架构与DeepSeek-V3一致。
Kimi K2万亿参数开源模型原理介绍
spatial_coder的博客
07-12 3676
实际应用中，Kimi K2 在 15.5 T token 的预训练全程使用 MuonClip，未出现任何训练尖峰，证明 MuonClip 是大规模 LLM 训练稳定可靠的解决方案。可以看到编写的页面排版布局比较美观，而且遵循了RTL的阿拉伯文阅读顺序，使用的绿色、金色是中东人偏好的颜色。通过 MuonClip优化器，可学习的缩放因子 η 把 logits 限制在阈值 t 内，Kimi K2 在 15.5 T token 预训练中未出现任何 loss spike，验证了其在大规模 LLM 训练中的稳健性。
【模型架构】从DeepSeek-V3到Kimi K2,八种大型语言模型架构对比
m0_47867638的博客
08-09 4878
本文系统性梳理了2025年主流开源LLM的架构创新，涵盖从DeepSeek-V3到Kimi K2的代表性设计。稀疏化与专家系统混合专家系统（MoE）：DeepSeek-V3（671B）、Llama 4 Maverick（400B）、Qwen3（235B）均采用MoE架构，通过激活部分专家（如DeepSeek的9专家/2048隐藏层，Llama 4的2专家/8192隐藏层）平衡计算效率与模型容量。动态路由。
Ultralytics YOLO26
alex1013999的博客
09-28 915
YOLO26是YOLO系列最新实时物体检测器，专为边缘设备设计。其创新包括：1）端到端无NMS架构，简化部署流程；2）移除DFL模块提升硬件兼容性；3）引入MuSGD优化器加速训练收敛；4）CPU推理速度提升43%。该系列支持检测、分割、分类等多项任务，在保持轻量化的同时显著提升小目标检测精度。目前模型仍在训练中，未来将提供多尺寸版本（n/s/m/l/x）支持各类边缘计算场景。
基于LangChain与RAG技术构建智能客服问答系统：完整实现指南
weixin_46244623的博客
01-08 989
本文介绍了基于LangChain框架和RAG技术的智能客服系统构建方法。该系统整合了Ollama本地语言模型服务和FAISS向量数据库，能够高效检索项目文档并生成准确回答。文章详细阐述了系统架构、核心组件及实现代码，包括知识库构建、文档检索和回答生成流程。该系统可显著提升客服效率，支持网络搜索、数学计算、节假日查询等多种功能，并提供了良好的可扩展性。通过本地部署Qwen2.5模型，实现了安全可靠的智能客服解决方案。
AI赋能金融科技，VisualProject引领项目管理新潮流
weixin_46916369的博客
01-06 574
金融科技项目管理迈入AI赋能新阶段，VisualProject引领智能化转型。随着金融科技竞争转向"体系化能力"，传统管理模式面临需求断层、资源失衡等痛点。维普时代推出的VisualProject通过AI深度融入项目全流程，实现智能需求解析、资源协同和风险预警，使招商银行等项目效率提升40%、延期率降至8%。该产品构建"数据驱动决策"体系，提供30余项核心指标分析，助力金融机构实现精准管理。未来，AI与项目管理的深度融合将持续推动金融科技高质量发展。
[20页中英文PDF]生物制药企业新一代知识管理：用知识图谱+大模型构建“第二大脑“
01-07 510
药物研发正面临知识爆炸的挑战。本文深入探讨如何利用大语言模型和知识图谱技术构建企业级"第二大脑"，将分散的科研数据、文献和隐性知识整合为可搜索的知识库，实现60%的文档审查效率提升，并可能为制药行业创造600-1100亿美元的年度价值。
Skills详解：AI Agent 的模块化能力扩展系统
最新发布
a18792721831的博客
01-09 932
Skills系统是AI Agent的模块化能力扩展方案，通过标准化方式将专业知识和操作流程打包为可复用模块。它采用分层架构设计，包含技能管理器、加载器和注册表等核心组件。系统创新性地使用渐进式加载机制，分为元数据、指令和资源三层，有效解决上下文窗口限制问题。Skills支持多维度智能匹配算法，通过语义、功能和优先级三个维度精准定位最适合的技能。相比传统插件系统，Skills更注重知识传递而非功能扩展，采用配置文件+资源包形式，维护成本更低。该系统适用于企业自动化、专业服务和开发工具链等场景，显著提升AI A
基于学科知识图谱的智能搜索平台研究与构建
专业代码设计
01-09 396
本论文针对传统搜索引擎的不足，提出基于学科知识图谱的智能搜索平台。平台通过构建知识图谱，实现学术资源的精准索引与高效检索。实验证明，相比传统搜索，本平台在准确性、速度和满意度上均有显著优势，为学科知识检索提供新方案，具重要理论和应用价值。
月之暗面api
04-10
### 关于月之暗面 API 数据接口的信息 #### 1. **Kimi 开放平台上下文缓存功能** 月之暗面在2024年7月1日正式宣布其 Kimi 大模型开放平台新增加了上下文缓存（Context Caching）的功能，并进入公测阶段[^1]。这一新特性允许开发人员利用缓存机制来显著减少长文本生成的成本，最多可以节省高达90%的费用，同时还能提高模型响应的速度。 #### 2. **API 调用的安全性和注意事项** 大语言模型（LLM），例如 GPT 或者 Moonshot 的 Kimi，在实际应用中被看作是一个复杂的黑盒系统[^2]。当这些 LLM 集成到具体的应用程序时，开发者需要特别注意调用过程中涉及的信任边界问题以及数据隐私保护措施。因此，在设计和部署基于 Kimi API 的解决方案时，应充分考虑安全性因素。 #### 3. **HTTP 客户端工具配置指南** 对于希望快速上手并测试 Kimi API 功能的技术爱好者来说，《第三回 使用 HttpClient 小工具》提供了一个简单易懂的操作流程说明[^3]。其中提到的关键 URL 地址为 `https://kimi.moonshot.cn/api/chat/cpm3trq2jkoc2kuk93q0/completion/stream` ，用于发起实时聊天请求；另外还强调设置合理的超时时间为120,000毫秒(即两分钟)，以确保在网络状况不佳的情况下仍能顺利完成交互过程。 以下是使用 Python 编程语言通过 requests 库向上述地址发送 POST 请求的一个基本示例： ```python import requests url = "https://kimi.moonshot.cn/api/chat/cpm3trq2jkoc2kuk93q0/completion/stream" headers = { 'Content-Type': 'application/json', } data = { "prompt": "你好", "max_tokens": 50, } response = requests.post(url, headers=headers, json=data, timeout=120) if response.status_code == 200: print(response.text) else: print(f"Error: {response.status_code}") ``` 此脚本展示了如何构建一个简单的 HTTP 请求去获取来自 Kimi AI 的回复消息。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值