NDK 环境搭建注意要点

本文提供了一步一步的指南,详细说明了如何在Cygwin环境中搭建Android NDK环境,包括配置环境变量、使用NDK命令及常用命令的介绍。

本人参考文章:http://hualang.iteye.com/blog/1135105 来进行ndk环境搭建的,

对于Cygwin的安装,可以参考:http://blog.youkuaiyun.com/nxh_love/article/details/6609394这篇文章

总结出其中的要点:

1、修改C:\cygwin\etc\skel\.bash_profile文件,添加如下语句:

      

NDK=/cygdrive/e/android/android-ndk-r6b
export NDK  
并把它拷贝到C:\cygwin\home\nxh 覆盖原有的文件

然后重新打开cygwin

2、ndk 命令前都要有$NDK

   如:$NDK/ndk-build


3、常用的命令(官方文档)

ndk-build                  --> rebuild required machine code.
  ndk-build clean            --> clean all generated binaries.
  ndk-build NDK_DEBUG=1      --> generate debuggable native code.
  ndk-build V=1              --> launch build, displaying build commands.
  ndk-build -B               --> force a complete rebuild.
  ndk-build -B V=1           --> force a complete rebuild and display build
                                 commands.
  ndk-build NDK_LOG=1        --> display internal NDK log messages
                                 (used for debugging the NDK itself).
  ndk-build NDK_DEBUG=1      --> force a debuggable build (see below)
  ndk-build NDK_DEBUG=0      --> force a release build (see below)
  ndk-build NDK_APP_APPLICATION_MK=<file>
    --> rebuild, using a specific Application.mk pointed to by
        the NDK_APP_APPLICATION_MK command-line variable.
  ndk-build -C <project>     --> build the native code for the project
                                 path located at <project>. Useful if you
                                 don't want to 'cd' to it in your terminal.

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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