android源码,SDK及ADT编译

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为一个android菜鸟，经过一个多礼拜的尝试，终于成功的在linux下编译android源码和SDK，并在eclipse下开发应用程序。 虽然这一结果很简单，但是过程中小问题和小错误不断，任何一个错误都能让整个工作进行不下去，让人非常抓狂。因此想归纳一下在此过程中到一些心得和经验。

a.下载android源代码

    随便google一下都可以找到很多关于下载android源码的文章，这里引述一篇我觉得写的比较完整的文章：

1、安装一些环境
sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install make
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install libc6-dev

sudo apt-get install patch
sudo apt-get install texinfo
sudo apt-get install libncurses-dev

sudo apt-get install git-core gnupg
sudo apt-get install flex bison gperf libsdl-dev libesd0-dev libwxgtk2.6-dev build-essential zip curl
sudo apt-get install ncurses-dev
sudo apt-get install zlib1g-dev
sudo apt-get install valgrind
sudo apt-get install python2.5

安装java环境
sudo apt-get install sun-java6-jre sun-java6-plugin sun-java6-fonts sun-java6-jdk

注： 官方文档说如果用sun-java6-jdk可出问题，得要用sun-java5-jdk。经测试发现，如果仅仅make（make不包括make sdk），用sun-java6-jdk是没有问题的。而make sdk，就会有问题，严格来说是在make doc出问题，它需要的javadoc版本为1.5。
因此，我们安装完sun-java6-jdk后最好再安装sun-java5-jdk，或者 只安装sun-java5-jdk。这里sun-java6-jdk和sun-java5-jdk都安装，并只修改javadoc.1.gz和 javadoc。因为只有这两个是make sdk用到的。这样的话，除了javadoc工具是用1.5版本，其它均用1.6版本：
sudo apt-get install sun-java5-jdk
修改javadoc的link
cd /etc/alternatives
sudo rm javadoc.1.gz
sudo ln -s /usr/lib/jvm/java-1.5.0-sun/man/man1/javadoc.1.gz javadoc.1.gz
sudo rm javadoc
sudo ln -s /usr/lib/jvm/java-1.5.0-sun/bin/javadoc javadoc

2、设置环境变量
vim ~/.bashrc
在.bashrc中新增或整合PATH变量，如下

#java 程序开发/运行的一些环境变量
JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun
JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export ANDROID_JAVA_HOME=$JAVA_HOME
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
export JAVA_PATH=${JAVA_HOME}/bin:${JRE_HOME}/bin
export JAVA_HOME;
export JRE_HOME;
export CLASSPATH;
HOME_BIN=~/bin/
export PATH=${PATH}:${JAVA_PATH}:${JRE_PATH}:${HOME_BIN};
#echo $PATH;

最后，同步这些变化：
source ~/.bashrc


3.初始化版本库
如果是想把Android当前主线上最新版本的所有的sourcecode拿下来，我们需要repo的帮助。
先建立一个目录，比如~/android，进去以后用repo init命令即可。
repo init -u git://android.git.kernel.org/platform/manifest.git
这个过程会持续很长的时间（至少可以好好睡一觉），具体要多少时间就取决于网络条件了
最后会看到 repo initialized in /android这样的提示，就说明本地的版本库已经初始化完毕，并且包含了当前最新的sourcecode。

如果想拿某个branch而不是主线上的代码，我们需要用-b参数制定branch名字，比如：
repo init -u git://android.git.kernel.org/platform/manifest.git -b cupcake

这 里抓下来的分支是cupcake，网上关于编译到文章大多是针对cupcake分支，是andoird 1.5版本，但是之前我没有输入后面的参数，以致于下到的代码是主线上的代码，是android 2.1版本。两者目录结构有一些差别，导致当我按照网上的说明步骤来执行遇到错误时，不知道是版本不同的原因还是其他什么原因。因此很奇怪为什么网上的文 章都是说cupcake的，而没有怎么讲主线的源代码编译。

b.编译源码

如果是cupcake,那么直接make的时候，会出现以下错误：

1.frameworks/policies/base/PolicyConfig.mk:22: *** No module defined for the given PRODUCT_POLICY (android.policy_phone). Stop.错误。

　　解决办法：

　　在build/tools/findleaves.sh中的第89行，

　　这一句find "${@:0:$nargs}" $findargs -type f -name "$filename" -print |

　　改为find "${@:1:$nargs-1}" $findargs -type f -name "$filename" -print |

2.frameworks/base/tools/aidl/AST.cpp:10: error: 'fprintf' was not declared in this scope的错误

　　解决办法：

　　下载gcc-4.3和g++-4.3

　　apt-get install gcc-4.3 g++-4.3

       因为ubuntu 9.10自带到是gcc 4.4，因此需要重新下载gcc 4.3，最后设置gcc软连接到gcc 4.3

　　进入/usr/bin

　　cd /usr/bin

　　建个软连接

　　ln -s gcc-4.3 gcc

　　ln -s g++-4.3 g++

　　然后进入android目录下，执行make，就可以了。

主线代码则没有此问题

c.编译ADT

       如果想用eclipse开发android应用程序，最好是安装ADT，这样就可以在eclipse下创建android的工程。

  • 产生ADT eclipse plugins

     $ development/tools/eclipse/scripts/build_server.sh ~/adt/

使用前建议设定一下ECLIPSE_HOME的环境变量，不然会以为没有装eclipse，然后帮你download下来。

这里要非常注意，本人就曾经卡在这里，始终编译不过。一开始会提示eclipse的什么什么jar找不到，因此fail。这主要是因为我到 ECLIPSE_HOME到环境变量设置错误。我之前装的eclipse只从新力得上面抓下来的，好像找不到eclipse所在到目录是哪个，结果就设置 了一个名为eclipse的文件夹作为环境变量。因此后来直接从eclipse的官网上下了一个，以为这样就可以。结果杯具的是下到是一个eclipse Galileo，到头来还是提示eclipse什么什么文件找不到。最后实在没法，索性把eclipse删个干净，让程序自己去下eclipse，发现抓 的是eclipse ganymede。在此要郑重说明一下，自己去下的话应该下载jee的ganymade，而不能是java 的ganymade，具体原因试试就知道了。

主线代码编译ADT的时候方法相同，但是没有development/tools/eclipse这个目录，而是在bin/sdk/eclipse这个目录

d.编译sdk

      make sdk 就行

e.安装ADT

    ADT到安装非常简单，网上有大量的介绍。这里需要说明的是当ADT安装好以后去新建一个android工程后，在build android相关项目的时候总是报告一堆错误，都是由类似“W/ResourceType( 2888): Unable to get buffer of resource asset file ”这样的错误引起的，我解决的办法是覆盖android.jar下的resource.arsc，网上还有其他的说法是build sdk的时候应该输入 make PRODUCT-sdk-sdk，或者是更改frameworks/base/tools/include/Asset/h ，讲其中的1*1024*1024改成2*1024*1024。我都试过了，但是不管用。。

后记，这个过程真的很郁闷，因为很多普遍的问题我都遇到了，不普遍的问题我也遇到了，有的时候google上也很难找到解决的方法，最可恨的是很多网站还被封了，只有再去翻墙，所以想写这样一篇小结以记录，也希望能给有类似问题的人一些帮助.

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#android #eclipse #javadoc #java #path
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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红尘给我滚滚
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