android ant打包 jar,Android多渠道Ant打包详细

本文详细分享了在Cocos2dx网游项目中与腾讯合作,通过ant-Contrib进行90+渠道的批量打包过程,涉及ANT配置、SDK修改、签名问题解决方案和资源打包技巧,助你轻松解决常见问题。

最近在制作cocos2dx网游项目,在android跟腾讯合作方面, 有90多个渠道,所以制作了ant批量打包,网上资料不少但是要么没有细节,要么少东西,所以我把容易出问题的地方都列出来了。

ant-Contrib是用来批量执行的ant拓展,放到ant的lib目录下面

下面是build.xml注意事项

1.  ANDROID_SDK_HOME为环境变量中的配置的android sdk目录

2.  key 是渠道的list, 格式是channelname:channelID,channelname:channelID,.....

3.  configFile是修改res/raw/aj_user_config.xml中test,这个是腾讯sdk的配置文件

4.  version对应修改manifest中的version name

5.  versioncode对应修改manifest中的versioncode

6.  另外apk的包名会根据channelID变化

7.  这里开始了批量打包的循环,然后循环修改各个channel的对应文件

8. APK的打包流程:1)生成R文件 2)编译aidl  3)编译java文件 4)转换dex 5)copy资源 6)打包apk 7)apk签名 8)优化

9. 要注意java sdk的问题, ant跟1.7在几个地方兼容不好, 如果出现签名问题(加密算法问题)或者运行问题, 把java sdk的环境目录设置成1.6的。

10.因为要修改腾讯sdk里面的xml配置文件, 但是这块正则匹配不太好使,ant老报错,所以只能使用字符替换,所以在腾讯sdk里面的xml都设置了默认的替换值, 改一个之后再自动改回来。

11. 要把so文件也打入到apk中,在

运行:可以写个批处理或者直接输入ant deploy即可!

下面是build.xml

目录初始化....

8888"value="channelId>${channelkey}"/>

test"value="configFile>${configFile}"/>

生成R.java文件....

编译aidl文件....

java源文件编译成class文件....GBK

target="1.6"

srcdir="."

destdir="${outdir-classes}"

bootclasspath="${android-jar}"

verbose="false"

>

将.class文件转化成.dex文件....

将资源文件放进输出目录....

打包成未签证的apk....

Packaging signed apk for release...

APK is released. path:${out-signed-package-ospath}

${channelkey}"value="channelId>8888"/>

${configFile}"value="configFile>test"/>

CAO Clean

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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