代码实现Apk的安装与卸载

本文介绍了在Android设备上安装和卸载应用程序的方法。通过Intent实现了应用的安装流程,并提供了卸载特定应用的代码示例。同时展示了如何下载并安装APK文件。

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安装:
String str = "/CanavaCancel.apk";
String fileName = Environment.getExternalStorageDirectory() + str;
Intent intent = new Intent(Intent.ACTION_VIEW);
intent.setDataAndType(Uri.fromFile(new File(fileName)), "application/vnd.android.package-archive");
startActivity(intent);



卸载:


Uri packageURI = Uri.parse("package:com.demo.CanavaCancel");
Intent uninstallIntent = new Intent(Intent.ACTION_DELETE, packageURI);
startActivity(uninstallIntent);
Environment拥有一些可以获取环境变量的方法
package:com.demo.CanavaCancel 这个形式是 package:程序完整的路径 (包名+程序名).



//下载apk程序代码


protected File downLoadFile(String httpUrl) {
// TODO Auto-generated method stub
final String fileName = "updata.apk";
File tmpFile = new File("/sdcard/update");
if (!tmpFile.exists()) {
tmpFile.mkdir();
}
final File file = new File("/sdcard/update/" + fileName);


try {
URL url = new URL(httpUrl);
try {
HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url
.openConnection();
InputStream is = conn.getInputStream();
FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file);
byte[] buf = new byte[256];
conn.connect();
double count = 0;
if (conn.getResponseCode() >= 400) {
Toast.makeText(Main.this, "连接超时", Toast.LENGTH_SHORT)
.show();
} else {
while (count <= 100) {
if (is != null) {
int numRead = is.read(buf);
if (numRead <= 0) {
break;
} else {
fos.write(buf, 0, numRead);
}


} else {
break;
}


}
}


conn.disconnect();
fos.close();
is.close();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block


e.printStackTrace();
}
} catch (MalformedURLException e) {
// TODO Auto-generated catch block


e.printStackTrace();
}


return file;
}
//打开APK程序代码


private void openFile(File file) {
// TODO Auto-generated method stub
Log.e("OpenFile", file.getName());
Intent intent = new Intent();
intent.addFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK);
intent.setAction(android.content.Intent.ACTION_VIEW);
intent.setDataAndType(Uri.fromFile(file),
"application/vnd.android.package-archive");
startActivity(intent);
}


内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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