Android NDK 学习

本文提供了一系列关于Java Native Interface (JNI) 的资源链接与教程,涵盖了从基础到进阶的知识点,如JNI代码编程、C/C++与Java之间的参数传递、避免内存泄漏的方法、JNI最佳实践等内容。

1、基于Android NDK的学习之旅:结合代码示例逐步演示JNI代码编程、以及C/C++与Java代码间的传参访问等。
详见:http://www.cnblogs.com/luxiaofeng54/category/315742.html

2、在 JNI 编程中避免内存泄漏:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-jnileak/index.html?ca=drs-

3、Java programming with JNI (用 JNI 进行 Java 编程)
http://www.ibm.com/developerworks/java/tutorials/j-jni/ (英文)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/education/java/j-jni/index.html (中文)

4、jni.h和jni.c源码:
http://www.oschina.net/code/explore/mono-2.8.1/ikvm-native/jni.h

5、在 Linux 平台下使用 JNI:本文简要介绍了 JNI 调用规范,及常用函数。并通过具体示例程序展示了实现一个本地调用的基本步骤
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/l-linux-jni/index.html

6、JNI 对象在函数调用中的生命周期:结合'在 JNI 编程中避免内存泄漏',有区别
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-jni/index.html

7、使用 Java Native Interface 的最佳实践:避免最常见的 10 大 JNI 编程错误的技巧和工具
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jni/index.html

8、JNI Reference Example
https://thenewcircle.com/s/post/1292/jni_reference_example


问题:jni文件夹下的.c代码中,#include <jni.h>所在行有问号,且eclipse "says" that Unresolved inclusion: <jni.h>
解决:在eclipse编辑环境中没有找到对应的include中的文件,解决方法是将包含该文件的include目录作为新的linked folder加入工程中
NDK Project->New->Folder->Advanced->Link to alternate location(Linked Folder) Browse the path(for example):C:\Android\android-ndk-r8b\platforms\android-8\arch-arm\usr\include

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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