android JNI学习之一环境搭建

本文分享了Android JNI的学习过程及环境搭建经验,包括下载所需工具、在VMware虚拟机中安装Ubuntu、配置NDK环境等步骤,并通过编译NDK示例验证设置是否正确。

http://lipeng88213.iteye.com/blog/1292516

android JNI学习之一环境搭建

最近比较忙,在做一个音视频的展示,接触到了比较多的JNI,确确实实把我逼疯了,在此,记录一下自己的经验吧

1、下载

ndk

http://dl.google.com/android/ndk/android-ndk-r6b-windows.zip

vmware虚拟机
http://44.duote.com.cn/ha_vmware.exe

ubuntu
http://china-images.ubuntu.com/releases/11.10/ubuntu-11.10-desktop-i386.iso?arch=i386&bits=32

2、在vm上面安装ubuntu

参见 :http://wenku.baidu.com/view/e1d7c66aa98271fe910ef9e5.html
或者 http://apps.hi.baidu.com/share/detail/48131661

网上一搜 很多
很详细 就不罗嗦了

3、配置ndk
参见 http://blog.youkuaiyun.com/zhanghw0917/article/details/6063763

主要的步骤就是

A:解压ndk文件到ndk目录
B:为ndk-build设置环境变量
修改你的.bashrc 文件

Java代码 复制代码 收藏代码
  1. $ vi ~/.bashrc 
$ vi ~/.bashrc



在最后添加

Java代码 复制代码 收藏代码
  1. export NDK_HOME=/workspace/ndk/ndkr4/ 
  2. export PATH=$PATH:$NDK_HOME 
export NDK_HOME=/workspace/ndk/ndkr4/
export PATH=$PATH:$NDK_HOME



保存退出。

让设置马上生效

Java代码 复制代码 收藏代码
  1. $ source ~/.bashrc 
$ source ~/.bashrc



C:测试一下

Java代码 复制代码 收藏代码
  1. $ ndk-build 
  2.  
  3. ndk-build  
  4. Android NDK: Could not find application project directory !     
  5. Android NDK: Please define the NDK_PROJECT_PATH variable to point to it.     
  6. /workspace/ndk/ndkr4/build/core/build-local.mk:85: *** Android NDK: Aborting    .  Stop. 
$ ndk-build

 ndk-build 
Android NDK: Could not find application project directory !    
Android NDK: Please define the NDK_PROJECT_PATH variable to point to it.    
/workspace/ndk/ndkr4/build/core/build-local.mk:85: *** Android NDK: Aborting    .  Stop.



只要不是 command not found 你就是成功了,不用管报不报错

4、编译ndk例子

在NDK_HOME的根目录下有个samples/hello-jni/例子

进入 该文件夹
运行

Java代码 复制代码 收藏代码
  1. $ ndk-build 
$ ndk-build



就会发现 多了libs和obj两个文件夹 在libs下面就是你的so库了





 

 

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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