RK3588-ANDROID12-永不息屏,不锁屏

本文介绍了一种屏保时间配置的优化方案,通过修改设备配置文件及资源设置,实现了屏保时间从60秒延长至永不自动关闭的效果,并禁用了锁屏功能。

参考https://blog.youkuaiyun.com/longmin96/article/details/122555882

修改:

diff --git a/device/rockchip/common/device.mk b/device/rockchip/common/device.mk
index 9d87af9158..2e0a40d278 100644
--- a/device/rockchip/common/device.mk
+++ b/device/rockchip/common/device.mk
@@ -683,7 +683,8 @@ ifeq ($(strip $(TARGET_BOARD_PLATFORM_PRODUCT)), box)
       ro.rk.screenoff_time=2147483647
 else
 PRODUCT_PROPERTY_OVERRIDES += \
-    ro.rk.screenoff_time=60000
+    ro.rk.screenoff_time=2147483647
+    #ro.rk.screenoff_time=60000
 endif
 
 # incrementalfs config
diff --git a/device/rockchip/rk3588/overlay/frameworks/base/packages/SettingsProvider/res/values/defaults.xml b/device/rockchip/rk3588/overlay/frameworks/base/packages/SettingsProvider/res/values/defaults.xml
index b02c48b561..a5e2a23640 100755
--- a/device/rockchip/rk3588/overlay/frameworks/base/packages/SettingsProvider/res/values/defaults.xml
+++ b/device/rockchip/rk3588/overlay/frameworks/base/packages/SettingsProvider/res/values/defaults.xml
@@ -17,7 +17,7 @@
  */
 -->
 <resources>
-    <integer name="def_screen_off_timeout">60000</integer>
+    <integer name="def_screen_off_timeout">2147483647</integer>
    <!-- Initial value for the Settings.Secure.IMMERSIVE_MODE_CONFIRMATIONS setting,
          which is a comma separated list of packages that no longer need confirmation
          for immersive mode.
diff --git a/frameworks/base/packages/SettingsProvider/res/values/defaults.xml b/frameworks/base/packages/SettingsProvider/res/values/defaults.xml
index aba8038e6f..8a24dd9944 100644
--- a/frameworks/base/packages/SettingsProvider/res/values/defaults.xml
+++ b/frameworks/base/packages/SettingsProvider/res/values/defaults.xml
@@ -18,7 +18,7 @@
 -->
 <resources>
     <bool name="def_dim_screen">true</bool>
-    <integer name="def_screen_off_timeout">60000</integer>
+    <integer name="def_screen_off_timeout">2147483647</integer>
     <integer name="def_sleep_timeout">-1</integer>
     <bool name="def_airplane_mode_on">false</bool>
     <bool name="def_theater_mode_on">false</bool>
@@ -82,7 +82,7 @@
     <integer name="def_max_sound_trigger_detection_service_ops_per_day" translatable="false">1000</integer>
     <integer name="def_sound_trigger_detection_service_op_timeout" translatable="false">15000</integer>
 
-    <bool name="def_lockscreen_disabled">false</bool>
+    <bool name="def_lockscreen_disabled">true</bool>
     <bool name="def_device_provisioned">false</bool>
     <integer name="def_dock_audio_media_enabled">1</integer>
 
diff --git a/packages/apps/Settings/res/values/arrays.xml b/packages/apps/Settings/res/values/arrays.xml
index c6d59b71f3..2c46661844 100644
--- a/packages/apps/Settings/res/values/arrays.xml
+++ b/packages/apps/Settings/res/values/arrays.xml
@@ -48,6 +48,7 @@
         <item>5 minutes</item>
         <item>10 minutes</item>
         <item>30 minutes</item>
+        <item>never</item>
     </string-array>
 
     <!-- Do not translate. -->
@@ -66,6 +67,7 @@
         <item>600000</item>
         <!-- Do not translate. -->
         <item>1800000</item>
+        <item>2147483647</item>
     </string-array>

### RK3588 平台上为 Android 系统下载 DeepSeek 模型或相关资源 RK3588 是一款功能强大的 ARM 架构处理器,支持多种操作系统,包括 Android。在 RK3588 平台上运行 Android 系统时,若需要下载和使用 DeepSeek 模型或相关资源,需考虑以下关键点: 1. **硬件兼容性与性能** RK3588 具备强大的计算能力,其八核 CPU 和 Mali-G610 MP4 GPU 可以支持复杂的 AI 模型推理任务[^1]。然而,DeepSeek 模型通常基于 Transformer 架构,对计算资源要求较高。因此,在 Android 系统上运行此类模型时,需确保设备的内存和存储空间充足。 2. **模型转换与优化** DeepSeek 模型通常是基于 PyTorch 或 TensorFlow 开发的。为了在 RK3588Android 环境中高效运行,建议将模型转换为适合移动端的格式,例如 ONNX 或 TensorFlow Lite。这可以通过以下工具实现: - 使用 `torch.onnx.export` 将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式。 - 使用 TensorFlow 的转换工具生成 TensorFlow Lite 模型。 ```python import torch import onnx # 示例:PyTorch 模型导出为 ONNX model = torch.load("deepseek_model.pth") dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) torch.onnx.export(model, dummy_input, "deepseek_model.onnx", opset_version=11) ``` 3. **Android 环境配置** 在 RK3588Android 系统中运行 ONNX 或 TensorFlow Lite 模型,需要安装相应的库。以下是一些常用库及其安装方法: - **ONNX Runtime for Android**:可以从官方 GitHub 页面下载预编译的 AAR 文件并集成到项目中[^2]。 - **TensorFlow Lite for Android**:通过 Android Studio 的 Gradle 插件添加依赖项。 ```gradle dependencies { implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.10.0' } ``` 4. **数据集与资源管理** DeepSeek 模型可能需要大量的训练数据或预处理资源。在 RK3588 上运行时,可以将这些资源存储在本地 SD 卡或通过网络加载。如果选择后者,建议使用高效的下载管理工具(如 OkHttp 或 Retrofit)来处理大文件传输。 5. **示例代码** 下面是一个简单的 TensorFlow Lite 推理示例代码,适用于 RK3588Android 环境: ```java import org.tensorflow.lite.Interpreter; public class DeepSeekInference { private Interpreter interpreter; public DeepSeekInference(String modelPath) { try { interpreter = new Interpreter(loadModelFile(modelPath)); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } private ByteBuffer loadModelFile(String modelPath) throws Exception { File file = new File(modelPath); FileInputStream fis = new FileInputStream(file); FileChannel channel = fis.getChannel(); long start = channel.position(); long size = channel.size(); MappedByteBuffer buffer = channel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, start, size); return buffer; } public float[][] runInference(float[][] input) { float[][] output = new float[1][1000]; interpreter.run(input, output); return output; } } ``` ### 注意事项 -RK3588Android 系统中运行 DeepSeek 模型时,需特别注意功耗和散热问题。 - 如果模型过大,建议采用量化技术(如 INT8 量化)以减少内存占用和提高推理速度。
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