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我也要
说明：以下方法使用于MAC，windows没有尝试过
Android studio ndk生成.so文件
Android ndk开发注意事项
1、AS工程（module）目录下直接新建一个lib文件夹，lib文件夹跟Eclipse类似的加入armeabi文件夹，所有的so文件放入此文件夹下
2、打开build.gradle，在android的标签下加入如下代码：
android{
sourceSets {main {
//jni库的调用会到资源文件夹下libs里面找so文件
jniLibs.srcDirs = ['libs']
}
}
}
Android NDK日志篇（二）
本篇重要介绍一下NDK的日志相关的函数，学会了日志函数，可以帮助我们快速的定位问题，解决问题。
Android studio NDK 开发（一些坑）
NDK开发中遇到的一些小问题
使用android studio开发工具编译GBK转换三方库iconv
网上大多教程和资源并没有从头到尾告诉怎么编译过程，这边文章教你一个对ndk编译懂的不多，又需要使用三方库，怎么办，硬着头皮搞，又无从下手，网上一堆资料，有价值的不多，到处是偏分的。本篇提供真实能运行，带的资源经过测试的。过程如下： 编译ICONV 1.1 解压缩 1、解压缩： tar -xvf ./libiconv-1.14.tar.gz -C libiconv-1.14 2、配置：./configure --host=arm-linux-gnueabihf CC=/home/wor...
android ndk开发二
So库编译 1编写native代码 2javac name.java 3javah package.name 4ndk-build 5表写android.mk LOCAL_PATH := $(call my-dir) include $(CLEAR_VARS) LOCAL_MODULE := hello-jni LOCAL_SRC_FILES := h
Android系统开发实战：Linux内核编译与NDK环境配置完整指南
Linux内核作为操作系统的核心组件，负责管理硬件资源和进程调度，其编译过程涉及源码获取、配置优化和模块构建等关键技术环节。通过自定义内核配置，开发者可以实现硬件驱动定制、性能调优和系统功能扩展，这在嵌入式开发和移动操作系统优化中具有重要价值。Android NDK（Native Development Kit）则提供了C/C++本地代码开发能力，在游戏引擎、音视频处理等高性能场景中发挥关键作用。内核编译与NDK配置的结合使用，能够实现从系统底层到应用层的完整技术栈控制，特别适合需要深度定制Android系
Cartographer全局重定位优化：无初始位姿约束的2万平工厂秒级定位实践
本文深入解析了Cartographer在2万平工业场景中的全局重定位优化实践，通过分支定界优化、子图动态加载和多传感器融合等关键技术，实现了无初始位姿约束下的秒级重定位。特别针对大场景下的快速重定位需求，优化后的系统在RK3588平台上表现出色，定位耗时从47秒降至1.8秒，成功率提升至91%，为工业自动化提供了高效解决方案。
android ndk 编程,NDK 使用入门 | Android NDK | Android Developers
原生开发套件 (NDK) 是一套工具，使您能够在 Android 应用中使用 C 和 C++ 代码，并提供众多平台库，您可使用这些平台库管理原生 Activity 和访问实体设备组件，例如传感器和触摸输入。NDK 可能不适合大多数 Android 编程初学者，这些初学者只需使用 Java 代码和框架 API 开发应用。然而，如果您需要实现以下一个或多个目标，那么 NDK 就能派上用场：进一步提升设...
【论文精度】生成式预训练模型——BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）
BART是一个预训练的seq2seq的去噪自编码（denoising autoencoder）模型，BART以下方式进行训练①用任意的噪声函数(noising function)去破坏文本；②学习一个模型来重建原始文本。它使用一个标准的基于transformer的神经机器翻译架构，可以看作是BERT（双向编码器）、GPT（left-to-right解码器）以及其他预训练方案的推广。
Android Studio NDK开发环境搭建及Demo示例
Android Studio NDK开发详解 所用工具版本 Android Studio 1.5 android-ndk-r10e-windows-x86_64.exe
DSP28335量产升级避坑指南：C2Prog串口烧录.hex文件，为什么我推荐COM1？
本文详细解析了DSP28335量产升级中C2Prog串口烧录.hex文件的最佳实践，重点推荐使用COM1端口以确保稳定性。通过实测数据和底层机制分析，揭示了Windows系统对COM1的特殊优化及C2Prog工具的时钟切换逻辑，帮助开发者规避常见陷阱，提升烧录成功率。
实现 PDF 添加水印的五种方式
PDF（Portable Document Format，便携式文档格式）是一种流行的文件格式，它可以在多个操作系统和应用程序中进行查看和打印。在某些情况下，我们需要对 PDF 文件添加水印，以使其更具有辨识度或者保护其版权。本文将介绍如何使用 Spring Boot 来实现 PDF 添加水印的方式。
android ndk 界面开发教程,AndroidStudio NDK开发最佳入门实践
AndroidStudio NDK开发最佳入门实践网上一些介绍AndroidStudio NDK入门的教程，感觉都不是很完整和全面，也没有告诉初学AndroidStudio NDK的同学们一些需要注意的地方。网上的方法大多需要使用javah命令，使用本文的方法将不再使用该命令了，是不是方便了很多。本文所介绍的是在AndroidStudio上搭建最佳的NDK开发环境，给使用NDK的开发人员最大的方便...
GNSS差分码偏差（DCB）从原理到实战：如何避免数据处理中的常见错误
本文深入解析GNSS差分码偏差（DCB）的原理及其对高精度定位的关键影响。针对数据处理中因忽略DCB校正导致的常见错误，如单系统PPP高程偏差、多系统融合精度下降及电离层研究失真等，提供了实战解决方案与主流DCB产品获取、集成方法，帮助用户有效规避陷阱，提升数据处理精度。
Android studio3.2 NDK external tools配置
记录： 1、ndk-build配置 1.1nkd-build参数设置，网上没有参数的都是忽悠的，感谢 https://blog.youkuaiyun.com/heiheiya/article/details/80772567 File->Settings->Tools->External Tools 点击”+”号，添加NDK Build Name: NDK Build Gr...
Linux故障排查和性能优化面试题及参考答案
在 Linux 系统中，负载（Load Average）是衡量系统繁忙程度的一个重要指标，它表示系统在特定时间间隔内运行队列中的平均进程数。负载值反映了系统当前的工作压力，主要包括 CPU 等待运行的进程数量和处于不可中断睡眠状态（通常是等待 I/O 操作完成）的进程数量。负载平均值通常有三个数值，分别代表过去 1 分钟、5 分钟和 15 分钟内的系统平均负载。例如，在使用uptime命令或查看文件时，会看到类似这样的输出，这三个数值依次表示过去 1 分钟、5 分钟和 15 分钟的负载平均值。
YOLO26改进策略【卷积层】| SPD-Conv 针对小目标和低分辨率图像的检测任务
SPD-Conv是一种新的 CNN 构建模块，用于替代传统 CNN 架构中使用的步长卷积（strided convolution）和池化（pooling）层，它由空间到深度（Space-to-depth，SPD）层和非步长卷积（non - strided convolution）层组成。
android studio ndk参数,AndroidStudio下的NDK调试
一、操作前的环境1 AndroidStudio相关参数Android studio version：3.4.1 ； gradle plugin version:3.4.1；gradle version 5.1.12 NDK相关参数NDK version：android-ndk-r17b二、核心文件的处理测试项目只包含一个主app，暂未涉及module中处理jni的操作1 app下的build.gr...
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
Android NDK开发
Android NDK 提供了一种用于高性能、底层功能访问和现有代码集成的方式，适用于一些需要强大计算能力或与现有 C/C++ 代码库交互的场景。在选择是否使用 NDK 时，应根据项目需求、性能需求和开发团队的技能来做出决策。
OV9734 DATASHEET，完整规格书
OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
【UE5.4】猫猫都能看懂的Android打包新版攻略
开发未动，兼容先行！
IEM模型，地表粗糙度模拟
利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
安卓NDK交叉编译与JNI开发实战指南
JNI（Java Native Interface）是Java与原生代码（C/C++）交互的关键技术，通过NDK（Native Development Kit）工具链实现跨平台编译。交叉编译技术允许开发者在x86架构主机上生成ARM架构可执行文件，这是移动开发中性能优化的核心手段。在安卓生态中，从NDK r19开始推荐使用Clang工具链进行高效编译。JNI开发涉及数据类型映射、异常处理、内存管理等关键技术点，广泛应用于音视频处理、游戏引擎等高性能场景。通过合理使用直接缓冲区、缓存方法ID等优化技巧，可以显
Android Studio的gradle下配置ndk，jni
有两种方式，使用Android.mk构建文件和不使用的， 不使用Android.mk的： 首先配置好ndk工具，通过sdk manager下载即可，比较简单，这里略过。 1、首先声明native方法在某个类中： public native String stringFromeJni(); 2、点击build下面构建或make project，生成内点的.class文件 3、接着
Android studio NDK编译及so库生成方法讲解
前言：在Android开发的eclipse时代，想要开发NDK项目或生成so库，是非常蛋疼的，需要踩坑无数，方能生成so库；而如今Android Studio时代，开发jni C/C++项目，通过gradle的集成工具，那是一个爽。下面将会介绍两种利用AS和gradle开发NDK项目及生成so库的方式。一.环境准备Android开发环境，Android-SDK，java-SDK,android-ND
从源码编译osu-droid：Android Studio构建APK完整教程与常见报错解决
想在手机上体验 osu-droid 的最新玩法，却找不到合适的安装包？其实从源码编译 osu-droid 并不难，只要环境配好，一条命令就能生成 APK。本文是一份面向新手的 osu-droid 编译完整教程，从环境准备、源码拉取、Android Studio 构建到常见报错解决，手把手带你完成从源码到 APK 的全过程，全程无需修改任何代码。 [
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