关于java数组

在练习java数组的时候,发现数组的并没有toString()方法,默认调用的是基类的,如果想要toString的话需要调用Arrays类中的,然后将数组传入。那么为什么String可以直接调用.toString()方法呢?
参考了
为什么如此获取Java数组的长度http://jarfield.iteye.com/blog/564721 文章

那么首先,java都是面向对象的,那么数组也应该是一个对象,那么有两个问题,其一,数组为什么没有length()方法,而String使用的是length方法,其二,数组的类应该是什么样子的呢。
首先,数组肯定是一个类,我们可以通过代码来看一下:

int[] a={123,123,123};
        Class cla=a.getClass();
        System.out.println(cla);
        int[][] b ={{1,2},{2,3}};
        cla=b.getClass();
        System.out.println(cla);

这段代码运行的结果为

class [I
class [[I

看起来很神奇,因为这个类命名不符合规定,[ 符号应该代表的是一个一维,那么两个就两维,大写的I应该代表数组类型,在写一个double类型的试试

    double[][] c ={{1,2},{2,3}};
        cla=c.getClass();
        System.out.println(cla);

果然字母变成了D输出结果如下

class [[D

那么这是基本数据类型
如果是引用数据类型呢

Person[] p=new Person[5];
        cla=p.getClass();
        System.out.println(cla);
        Person[][] p2=new Person[3][];
        cla=p2.getClass();
        System.out.println(cla);

这段代码输出如下

class [Lcom.mengxs.zuoye.Person;
class [[Lcom.mengxs.zuoye.Person;

可以看到输出结果是
[ +L+个人包名
L应该代表的就应该是引用数据类型,不过Long的数组应该是什么不是L吗?

long[][] b ={{1,2},{2,3}};
        cla=b.getClass();
        System.out.println(cla);

结果为
class [[J
果然不应该在这个问题上纠结

 int a[] = new int[10];  
    Class clazz = a.getClass();  
System.out.println(clazz.getDeclaredFields().length);  
    System.out.println(clazz.getDeclaredMethods().length);  
    System.out.println(clazz.getDeclaredConstructors().length);  
    System.out.println(clazz.getDeclaredAnnotations().length);  
    System.out.println(clazz.getDeclaredClasses().length);  
    System.out.println(clazz.getSuperclass());  

这里的代码输出如下

0
0
0
0
0
class java.lang.Object

可以看到,数组类是直接继承到object类,而且类中什么都没有,那么为什么我们可以调用.length属性呢?
在上面的文章中可以看到

public class Main {
public static void main(String[] args) {
int a[] = new int[2];
int i = a.length;
1 newarray 10 (int) //将2弹出操作数栈,作为长度,创建一个元素类型为int,维度为1的数组,并将数组的引用压入操作数栈
3 astore_1
//将数组的引用从操作数栈中弹出,保存在索引为1的局部变量(即a)中
4 aload_1
5 arraylength
//从操作数栈弹出数组引用(即a),并获取其长度(JVM负责实现如何获取),并将长度压入操作数栈
6 istore_2
7 return
//main方法返回

可见,在这段字节码中,根本就没有看见length这个成员变量,获取数组长度是由一条特定的指令arraylength实现(怎么实现就不管了,JVM总有办法)。编译器对Array.length这样的语法做了特殊处理,直接编译成了arraylength指令。另外,JVM创建数组类,应该就是由newarray这条指令触发的了。

在官方文档中提到

10.8。 Class数组对象

每个数组都有一个关联Class对象,与所有其他具有相同组件类型的数组共享。

虽然数组类型不是一个类,但是Class每个数组的对象就像:

每个数组类型的直接超类是Object。

每个数组类型实现接口Cloneable和 java.io.Serializable。
这个直接google翻译的结构另外,最后还讲到
在Java编程语言中,与C不同,数组char不是一个数组String,并且String一个数组都不char被’
\u0000’(NUL字符)终止。

一个String 对象是不可变的,也就是说,它的内容永远不会改变,而一个数组char有可变元素。

toCharArray类中 的方法String返回包含与a相同的字符序列的字符数组String。该类StringBuffer
在可变数组的字符上实现有用的方法。

其中

其中字符串“ [I”是Class对象“组件类型int” 的运行时类型签名
更多具体的内容,可以查看

(http://docs.oracle.com/javase/specs/#79473 “官方文档”)

<think>好的,我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置,包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载,特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤,包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置,以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上,所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成,这可能适用于Android开发,但需要确认是否支持Android 12。此外,RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同,用户可能需要针对Android进行调整。 接下来,我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤,比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息,模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型,然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数(如use_rga、use_mmap、data_type)可能在Android中同样适用,但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中,比如添加依赖项或NDK配置。此外,性能优化方面,引用3提到的反量化处理可能需要特别注意,尤其是在Android设备上的实现。 最后,确保回答结构清晰,分步骤说明,并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12,例如系统镜像是否支持,或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明,可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**: 根据引用[2],建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境,并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发,需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本(推荐NDK 21+)[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**: 参考引用[1],通过Miniconda3配置Python环境(建议Python 3.8),并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例: ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换(ONNX转RKNN)** - **导出ONNX模型**: 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式(引用[2])。 - **转换为RKNN格式**: 编写RKNN配置文件(`config.yml`),指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码: ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**: 将编译好的RKNN动态库(`librknnrt.so`)和模型文件(`model.rknn`)放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**: 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]: ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**: 根据引用[3],若Android设备不支持硬件加速(如RGA),需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**: `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`,需手动实现反量化;若选`fp32`,RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**: 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**: 启用`use_mmap`(若支持)减少内存拷贝开销,或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**: 启用RKNN的调试模式(`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`)查看详细运行信息。 - **性能分析**: 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时,针对性优化模型结构。
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