android代码编译

本文介绍在Ubuntu环境中编译不同版本Android代码时,如何调整Java版本以确保编译过程顺利进行。针对Android N(7.0)和Android M(6.0)的不同需求,提供具体的Java版本升降级步骤。

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在ubuntu的配置里,如果编译android N(7.0)的代码,那么java版本是应该要升到1.8.x。但是如果在这时,编译android M(6.0)的代码,那么大概率的情况是,编译失败,因为java的版本不对,此时要把jdk的版本降回去,降到1.7.x,就好了。

注意:

关于android的编译环境, java版本升级或者降级的时候, java/javac/javadoc 这三个要一起进行升降,漏掉的话会导致编译不过的.

降级的步骤为:

$ sudo update-alternatives --config java

$ sudo update-alternatives --config javac

$ sudo update-alternatives --config javadoc 

编完了,需要的时候,再升回去就好了。

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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