ubuntu 12.10 上 android 编译环境搭建

本文详细介绍如何在Ubuntu系统中安装必要的开发工具包,包括Git、GnuPG等,并指导如何进行GCC版本降级及安装Sun Java 6的具体步骤。

1. 安装所有的套件
sudo apt-get install git-core gnupg flex bison gperf build-essential zip curl libc6-dev libncurses5-dev:i386 x11proto-core-dev libx11-dev:i386 libreadline6-dev:i386 libgl1-mesa-dev:i386 g++-multilib mingw32 openjdk-6-jdk tofrodos python-markdown libxml2-utils xsltproc zlib1g-dev:i386
 

2 . gcc 降级
 

sudo apt-get install gcc-4.4 g++-4.4 g++-4.4-multilib
sudo rm /usr/bin/gcc
sudo rm /usr/bin/g++
sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.4 /usr/bin/gcc
sudo ln -s /usr/bin/g++-4.4 /usr/bin/g++
 

3 . 安装 Sun Java 6
 
先上官网 Download Java http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/ 点击打开链接
 
以 jdk-6u38-linux-x64.bin 为例
 

jdk-6u38-linux-x64.bin COPY 至 HOME
 

cd ~
sudo cp jdk-6u38-linux-x64.bin /opt
cd /opt
sudo chmod a+x jdk-6u38-linux-x64.bin
sudo ./jdk-6u38-linux-x64.bin
sudo gedit ~/.bashrc &
至最后一行加上
 export PATH=/opt/jdk1.6.0_38/bin:/opt/jdk1.6.0_38/lib:/opt/jdk1.6.0_38:$PATH
 
 ~/.bashrc

source .bashrc

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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