HelloJni导入到Eclipse及命令行编译

NDK环境配置与项目导入
本文详细介绍了如何配置NDK环境并导入Eclipse项目,包括设置路径、生成so文件等步骤,并提供了在真机上运行项目的具体方法。


http://blog.youkuaiyun.com/jianiuqi/article/details/53044518


1.ndk官网提供的demo路径为 F:\Android-ndk-r9d\samples

2.在Eclipse中File->Import->Existint Android Code Into Workspace

Import选项

3.点击next

导入步骤

按照图中选项选择,选择完后点击Finish后如图导入成功

导入项目成功

4.生成jni所依赖的相关的so文件(使用ndk-build命令)

  • 右键HelloJni项目,选择Properties,复制该项目Location,如图: 
    复制项目Location
  • 打开cmd命令行,打开刚才复制的目录路径 
    cd F:\ibm_workspace\HelloJni
  • 执行ndk-build 
    执行ndk-build结果

  • 刷新Eclipse中HelloJni项目,发下生成了obj文件夹和obj文件夹中的各个平台的so文件 
    生成so文件截图

5.在真机上运行HelloJni项目如图所示 
运行结果

注:在Genymotion上运行ndk程序时需要安装一个Genymotion-ARM-Translation_v1.1.zip这样一个兼容包

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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