Android NDK Profiler 项目教程

Android NDK Profiler 项目教程

android-ndk-profilerA library you can compile into your Android NDK code to generate gprof-compatible profile information.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/an/android-ndk-profiler

1. 项目的目录结构及介绍

Android NDK Profiler 项目的目录结构如下:

android-ndk-profiler/
├── docs/
├── example/
├── jni/
├── test/
├── .gitignore
├── .travis.yml
├── COPYING
├── Makefile
├── README.md
├── ndk-excludes.txt

目录介绍

  • docs/: 包含项目的文档文件。
  • example/: 包含示例代码,展示如何使用该项目。
  • jni/: 包含JNI(Java Native Interface)相关的文件。
  • test/: 包含测试代码,用于验证项目的功能。
  • .gitignore: Git 忽略文件,指定哪些文件或目录不需要被版本控制。
  • .travis.yml: Travis CI 配置文件,用于持续集成。
  • COPYING: 许可证文件,说明项目的许可协议。
  • Makefile: 用于构建项目的 Makefile。
  • README.md: 项目说明文件,包含项目的基本信息和使用指南。
  • ndk-excludes.txt: 可能包含NDK构建过程中需要排除的文件或目录。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 jni/ 目录下,主要包含以下文件:

  • Android.mk: Android NDK 的构建文件,用于配置和构建本地代码。
  • Application.mk: 应用程序的配置文件,用于指定应用程序的构建参数。

Android.mk

Android.mk 文件是 Android NDK 构建系统的核心文件,用于定义模块和构建规则。以下是一个简单的示例:

LOCAL_PATH := $(call my-dir)

include $(CLEAR_VARS)

LOCAL_MODULE    := ndk_profiler
LOCAL_SRC_FILES := ndk_profiler.c

include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)

Application.mk

Application.mk 文件用于指定应用程序的构建参数,例如目标 ABI、STL 类型等。以下是一个简单的示例:

APP_ABI := all
APP_STL := c++_static

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括 Android.mkApplication.mk,如上所述。此外,还可能包含其他配置文件,例如 .travis.ymlndk-excludes.txt

.travis.yml

.travis.yml 文件用于配置 Travis CI 的构建过程,确保项目在不同平台上都能正确构建和测试。以下是一个简单的示例:

language: android
android:
  components:
    - build-tools-29.0.3
    - android-29
  licenses:
    - android-sdk-license-.+

ndk-excludes.txt

ndk-excludes.txt 文件可能包含在 NDK 构建过程中需要排除的文件或目录,以避免构建错误或不必要的文件。

# 示例内容
*.o
*.a

以上是 Android NDK Profiler 项目的基本教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。

android-ndk-profilerA library you can compile into your Android NDK code to generate gprof-compatible profile information.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/an/android-ndk-profiler

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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