Android.mk覆盖替换LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES

最新推荐文章于 2025-04-03 18:18:19 发布
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分类专栏： Android开发
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本文介绍如何通过预置第三方APK来替换Android系统的原生应用，例如使用自定义启动器替换默认的Launcher2。文章详细展示了如何在android.mk文件中配置参数，包括LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES等关键变量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 如果预置的APK，要覆盖原生apk，则需在android.mk中的添加LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES，此变量可以使其他的模块不加入编译。

   如: 需要预置第三方的Launcher启动器，则在预置apk的mk文件中加入：

   LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES := Luancher2

   并在out目录下把Launcher2.apk删除掉，这样系统就不会将原生的Launcher编译进去，当然也可以在mk文件中编译开关中将相应Launcher注释掉。

LOCAL_MODULE := XXXLauncher

LOCAL_MODULE_TAGS := optional
LOCAL_STATIC_JAVA_LIBRARIES := android-common android-support-v13
LOCAL_SRC_FILES := XXXLauncher.apk  #用XXXLauncher.apk替换Launcher2.apk。
LOCAL_MODULE_CLASS := APPS
LOCAL_MODULE_SUFFIX := $(COMMON_ANDROID_PACKAGE_SUFFIX)
#LOCAL_CERTIFICATE := shared
LOCAL_CERTIFICATE := PRESIGNED
LOCAL_MODULE_PATH := $(TARGET_OUT)/priv-app
LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES := Launcher2 Home  #说明是不让Launcher2 这个apk编译到系统。 也不会生成到(TARGET_OUT)/priv-app目录下。
include $(BUILD_PREBUILT)
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首先还是这个放在Android.mk中的变量，默认在/build/core/base_rules.mk 中：LOCAL_MODULE_TAGS := $(sort $(LOCAL_MODULE_TAGS))ifeq (,$(LOCAL_MODULE_TAGS))LOCAL_MODULE_TAGS := optionalendif而且并不是 LOCAL_MODULE_TAGS :=optional ...
关于android.mk中的LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES 说明
03-05 687
关于android.mk中的LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES需要说明一下，此变量可以使其他的模块不加入编译， 如: 源码中DeskClock的android.mk有 LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES := AlarmClock 使AlarmClock不会加入到编...
Android.mk中的LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES用法
laoguanhua的博客
08-28 4912
Android.mk中的LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES的用法说明可以参考以下文章： Android.mk覆盖替换LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES 此变量可以使其他的模块不加入编译 项目中遇到的问题：修改了device\mstar\almond\device-common.mk文件，将原生settings（包名com.android.settings）的PRO...
安卓 bp & mk 文件
最新发布
introrockfan的博客
04-03 552
在Android项目中创建一个目录（如果目录不存在），然后在该目录中创建一个符号链接（或者是文件拷贝）将`$(TARGET_MAC_BIN_PATH)`下的`wlan_mac.bin`链接（或复制）到`$(TARGET_FW_PATH)`目录下。`In -sf $(TARGET_MAC_BIN_PATH)/wlan_mac.bin $(TARGET_FW_PATH)/wlan_mac.bin`：这是另一个Shell命令。在你的具体情况下，如果有其他预构建库，可以按照这个模板添加。
Android MakeFile LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES
jiang_dlut
08-03 781
Android.mk中会出现LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES。 比如Launcher3的源码的Android.mk中，会使用LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES来覆盖其他的Launcher应用。下面的意思是，Launcher3会覆盖Home，Launcher2，CarLauncher应用。 LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES := Home Launcher2 CarLauncher # # Build rule for Launcher3 app. # i
Android.mk LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES := Home
baimingyong007的专栏
08-12 3447
LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES := Home 有这个 说明是不让apk编译到系统。 既不生成apk到system/app下。
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如果预置的APK，要覆盖原生apk，则需在android.mk中的添加LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES，此变量可以使其他的模块不加入编译。 如: 需要预置第三方的浏览器，替换掉HTMLViewer，则在预置apk的mk文件中加入： LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES := HTMLViewer 并在out目录下把HTMLViewer.apk删除掉，这样系统就不会...
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并在out目录下把Launcher2.apk删除掉，这样系统就不会将原生的Launcher编译进去，当然也可以在mk文件中编译开关中将相应Launcher注释掉。#说明是不让Launcher2 这个apk编译到系统。也不会生成到(TARGET_OUT)/priv-app目录下。android.mk中的添加LOCAL_OVERRIDES_PACKAGES，此变量可以使其他的模块不加入编译。#用XXXLauncher.apk替换Launcher2.apk。如果预置的APK，要覆盖原生apk，则需在。
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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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