Android Studio NDK环境搭建

本文详细介绍了如何在Android Studio中通过LinkC++ProjectwithGradle与CMake进行集成,包括配置CMakeLists.txt、设置Java与JNI交互、应用签名校验与音视频处理等关键步骤。

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一、环境
  android studio 3.3.2
  gradle 4.6
  gradle build 3.2.1(低于会报错)
  NDK 19

二、配置CMake

  1、项目右键 Link C++ Project with Grade,指定项目中创建的CMakeLists.txt

  2、CMakeLists中 source files指定我们创建的 .cpp文件

  3、修改library name

三、android studio 配置 javah

  Setting --> Tools --> External Tools --> add  配置属性如下

  Program: $JDKPath$\bin\javah.exe
   Arguments:-classpath $ModuleFileDir$\src\main\java -jni -d $ModuleFileDir$\src\main\jni $FileClass$
   Working directory: $ModuleFileDir$\src\main\java

四、应用

  1、签名校验,文件加密解密,加固

  2、音视频解码,人脸识别

  3、libjpeg 图片压缩

五、知识点

  1、JNIEnv:Java在本线程的执行环境  作用:1.调用Java 函数 2.操作Java代码

  2、反射调用

// 反射调用退出app
jclass jclazz = env->FindClass("java/lang/System");
jmethodID methodId = env->GetStaticMethodID(jclazz, "exit", "(I)V");
env->CallStaticVoidMethod(jclazz, methodId, 0);

  ()括号内为入参  eg:(ILjava/lang/String;I) 三个入参 int string int      括号外为返回值,V标识void
  Ljava/lang/String; 表示string类型

内容概要:该白皮书由IEEE发布,聚焦于电信领域大规模AI(尤其是大型电信模型,即LTMs)的发展,旨在为电信行业向6G演进提供创新解决方案。白皮书首先介绍了生成式AI在电信领域的应用潜力,强调其在实时网络编排、智能决策和自适应配置等方面的重要性。随后,详细探讨了LTMs的架构设计、部署策略及其在无线接入网(RAN)与核心网中的具体应用,如资源分配、频谱管理、信道建模等。此外,白皮书还讨论了支持LTMs的数据集、硬件要求、评估基准以及新兴应用场景,如基于边缘计算的分布式框架、联邦学习等。最后,白皮书关注了监管和伦理挑战,提出了数据治理和问责制作为确保LTMs可信运行的关键因素。 适合人群:对电信行业及AI技术感兴趣的科研人员、工程师及相关从业者。 使用场景及目标:①理解大规模AI在电信领域的应用现状和发展趋势;②探索如何利用LTMs解决电信网络中的复杂问题,如资源优化、频谱管理等;③了解LTMs在硬件要求、数据集、评估基准等方面的最新进展;④掌握应对LTMs带来的监管和伦理挑战的方法。 其他说明:白皮书不仅提供了理论和技术层面的深度剖析,还结合了大量实际案例和应用场景,为读者提供了全面的参考依据。建议读者结合自身背景,重点关注感兴趣的具体章节,如特定技术实现或应用案例,并参考提供的文献链接进行深入研究。
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