Linux(fedora 14)下搭建Android开发环境

近段时间在学习linux,现尝试在linux下搭建Android开发环境,费了老大劲总算成功,现将安装过程做一下整理。

 为什么要在Linux搭建Android开发环境呢?从直观来说,Android虚拟机在Linux下运行速度更快,而且性能更稳定。

  我使用的Linux环境是Fedora 14。安装前所需要准备的软件:

       1. JDK(jdk-7u21-linux-i586.rpm)

       2. AndroidSDK(android-sdk_r21.1-linux.tgz)

       3. eclipse(eclipse-SDK-4.2.1-linux-gtk.tar.gz)

 

  在Linux下创建一个android用户,用来管理android的开发环境,把准备的软件拷贝到/home/android目录下。

 一、安装JDK,eclipse和AndroidSDK都依赖于jdk的环境,确保工作的目录是/home/android,可执行 su 命令后,执行 cd ./android 进入android目录。

      1. 为jdk-6u27-linux-1586.bin添加可执行权限chmod 755 jdk-7u21-linux-i586.rpm。修改完权限后使用ls查看会发现JDK变成绿色的拉,这就ok了。

                        2. 输入rpm -ivh jdk-7u21-linux-i586.rpm安装JDK的rpm包。

      3. 配置环境变量,Linux下需要修改/etc/profile文件,使用 sudo vi /etc/profile(注意:vi 后面有一个空格)

                           加入如下代码:export JAVA_HOME=/home/android/jdk1.7.0_21

                                                        export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

       修改完成后,环境变量并不能立即生效,需要重启或使用source /etc/profile让其生效,最后使用java -version 验证jdk是否安装成功。

 

     二、安装AndroidSDK

      1. 解压缩,tar -zxvf android-sdk_r21.1-linux.tgz(注意:旧版sdk可能下载不了platform,最好下载最新的)

      2. 使用 android-sdk-linux/tools/android 在运行 Android SDK and AVD Manager,点击Avaliable packages,选择相应的版本,点击Install Selected进行安装,安装完成后点击Virtual delives新建一个Android虚拟机。

    

        

 

      

      三、安装eclips

        1. 解压缩, tar -zxvf eclipse-SDK-4.2.1-linux-gtk.tar.gz

        2. 进入安装目录,直接运行eclipse

         3. 安装ADT插件,Help->Install New Software...->在Work with:输入

https://dl-ssl.google.com/android/eclipse/

            按照提示完成安装

        

        4. 设置SDK Location.

 

 

      四、编写HelloWorld,Run as ->Android Application

                    

        

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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