android NDK开发小结

Android NDK 开发指南


最近几天看了有关android NDK方面的开发博客,相对此对一下总结:

实验平台:
操作系统:win7
开发环境:Eclipse+ADT+AVD+JDK1.6+Cygwin+android NDK1.6_r1
android开发环境的搭建,可以参考[1].android NDK环境搭建可以参考[2].
注:
1.JDK1.6安装的时候,没有发现问题,用Eclipse很久了,也没有发现什么问题,正常使用。
当在命令行cmd.exe中运行java时也正常,运行javac和javah时,出现问题。后来发现,原来是jdk的lib目录下缺少 tools.jar工具包。下载后才解决问题。
2.Cygwin的安装:有些教程为了省事,在安装Cygwin的时候,让你选择安装所有的包,结果10G的硬盘空间都不够。其实,我们用不到这么多的 包,只需要gcc和make相关的12个包就行了。(autoconf2.1、automake1.10、binutils、gcc-core、gcc- g++、gcc4-core、gcc4-g++、gdb、pcre、pcre-devel、gawk、make)
NDK编写 流程:
1.编写java代码,在其中声明native函数,也即是我们要用c/c++实现的函数。
2.用javah将生产的.class文件编译成.h文件,即native函数对应的头文件
3.用c++编辑器或记事本,编写实现c/c++的代码
4.使用Cygwin工具,用android NDK工具编译第2,3步中的c/c++文件。编译成.so库文件
5.复制.so文件到工程目录(lib)
6.在java中,载入.so库。即可使用natvie声明的函数。
注意事项:
配 置:我用的NDK是android NDK1.6_r1,不是最新的。不同版本之间有差别!新手还是先用1.6的,等熟练之后用最新的。在Cygwin的home\[你的用户名] \.bash_profile中加入NDK的路径,并导出NDKROOT变量。
NDKROOT=/cygdrive/[你的NDK路径]/android-ndk-1.6_r1 export NDKROOT
可以用make APP=hello-jni命令,编辑NDK自带的项目。测试一下是否安装正确了。
第一步: 声明的方式为public native void write();
第二步:编译时用javah命 令,Eclipse已经在工程目录的bin/classes/[包名]/生成了class文件。我们就要用javah编译声明有native方法的 class文件
注意,要将工作路径切换到工程目录的bin/classes/。在编译时要加上包名,javah [包名].[类名]。尽量将整个项目拷贝到NDK的apps目录下。
第三步:以第二步生产的.h文件,编写 c/c++文件,在工程目录下新建jni文件夹,将c/c++源文件拷贝过去。注意:产生函数的参数!我编辑之后,函数参数竟然为:(JNIEnv *, jobject),只有参数类型没有参数变量!导致第四步出错。还好,参考了一下hello-jni中的例子,改为了(JNIEnv *env, jobject thiz)
第四步:编译之前要写2个.mk格式的文件。

一个是Application.mk。这个文 件放在工程(要编译的工程)目录下,内容为:
APP_PROJECT_PATH := $(call my-dir)
APP_MODULES      := MyJNItest
第一句是你的项目的路径,$(call my-dir)是获得Application.mk的路径。我们的项目就是和Application在同一个目录下。因此,上述配置就可以。
但是也有人发现了,在hello-jni中,他们配置的是
APP_PROJECT_PATH := $(call my-dir)/project
这是因为,他们的项目在project文件夹里,而他们的Application.mk和project文件夹在同一级里面APP_MODULES指的是 Application.mk所在的文件夹。
第二个.mk文件时Android.mk文件,将它与源文件放 在一起,都在第二步中jni文件夹下,内容如下:
LOCAL_PATH:=$(call my-dir)
include $(CLEAR_VARS)
LOCAL_MODULE:=MyJNItest
LOCAL_SRC_FILES:=com_example_testjni_JNIClass.c
include $(BUILD_SHARED_LIBRARY)
第一句话是写明c/c++文件的路径
第二句话是清空
第三句话是项目的名称
第四句话是源文件的名称
第五句话是指编辑成共享的库(.so)
将Cygwin切换到NDK的目录下;输入命令:
make APP=MyJNItest
MyJNItest即是Application.mk和Android.mk中的MOBULE的值。一般都是指工程名。
第五步: 如果你是将整个项目都拷贝到了NDK目录下,那么.so库文件已经在libs的armeabi文件夹下。
第六步: 定义一个static块,载入库文件System.loadLibrary("库名");注意,.so库必须以lib开头,如果生成的库名为 libMyJNItest.so那么,载入时只能这样写:System.loadLibrary("MyJNItest");lib和.so都不能带。

如果你不需要使用NDK开发,只是需要使用第 三方用NDK开发的库,那么你只需要这样做:把第三方提供的libxxx.so放到你的<project>/libs/armeabi/下, 然后在程序随便什么地方中加入
static {
    System.loadLibray("xxx");
}
就可以使用该库了。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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