ゞAndroid - 雜項 - Android源码下载ゞ

本文介绍如何使用Cygwin在Windows环境下搭建Android源码编译环境,包括Cygwin的安装配置、必备工具库的选择安装以及通过repo工具下载Android源码的具体步骤。

1. 安装 Cygwin 详情参见附件

 

注意:

在编译你自己的工具链和开发工具时,你需要设置基本的开发tilities如 “make”, “gcc” 和“binutils”,这些tilities可以 通过下载 “build-essential”包得到,在Ubuntu中可以用命令“sudo apt-get install build-essential”来安装实现。 在Cygwin中你需要手动升级Cygwin,“gcc”、“binutils” 、“make”、“gettext”及所有的“automake” 、 “autoconf”库一样都是必不可少的。

 

PATH="$PATH":/dir 设置环境变量,=号前后不能加空格

 

3.官方安装教程

http://source.android.com/source/download.html

 

转载

======================================================================

先安装cygwin,它可以在windows下面模拟linux环境。

到 http://www.cygwin.com/ 上下载setup.exe(http://www.cygwin.cn/上的似乎过时了)
安装过程在http://www.cygwin.cn/site/install/中有说明。

最后注意的是在安装说明的下一步操作是选择需要下载的工具库,缺省是是default,鼠标点击default,会把安装类别切换成install,这样才能安装下载android源码需要的所有工具。

git和curl这两个lib在后面下载android源码时必须用到,但是默认安装的工具库里面没有包含。可以重复上述的cygwin安装过程,到下载工具库这步时使用搜索功能就可以找到,然后安装。

装完cygwin后,运行。有一个类似linux控制台的命令行环境,然后就可以按照官方的文档进行操作了
http://source.android.com/download

主要步骤是:

1.安装repo

$ cd
$ mkdir bin 
$ curl http://android.git.kernel.org/repo >~/bin/repo
$ chmod a+x ~/bin/repo

2.初始化repo

$ mkdir mydroid

$ cd mydroid

$ repo init -u git://android.git.kernel.org/platform/manifest.git

注:如果执行这步时出现以下错误信息
Traceback (most recent call last):
File "./repo", line 590, in <module>
    main(sys.argv[1:])
File "./repo", line 557, in main
    _Init(args)
File "./repo", line 176, in _Init
    _CheckGitVersion()
File "./repo", line 205, in _CheckGitVersion
    proc = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE)
File "/usr/lib/python2.5/subprocess.py", line 594, in __init__
    errread, errwrite)
File "/usr/lib/python2.5/subprocess.py", line 1147, in _execute_child
    raise child_exception
OSError: [Errno 2] No such file or directory

说明git没有安装或者没有装好,再装一次。


初始化成功了,会出现以下信息
repo initialized in /mydroid



3.获得源码文件
$ repo sync 


执行这三步以后,就开始下载源码了。

 

 

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。
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