原生数据类型（Primitive Data Type）

最新推荐文章于 2025-04-30 16:35:39 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/willchun/article/details/52853566
本文详细介绍了Java中的原生数据类型，包括整型如int32、short16、long64，字符类型char，布尔类型boolean，以及浮点类型float和double。特别注意的是，在Java中所有浮点数默认为double类型，直接赋值给float类型变量会引发错误，需要进行显式的类型转换。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

原生数据类型（Primitive Data Type）

  • int 32位
  • byte -128~127
  • short 16位
  • long 64位
  • char character ”
  • boolean true false
  • float 实数
  • double

Pitfall of Primitive Data Type

  1. Java中的所有浮点默认为double，不能将double类型的值付给float类型变量，即使该double类型的值处于float类型范围类也是不可以的。总之，能否成功复制取决于等号右边的值类型和左边变量类型是否一致
  2. 如何将double类型值赋给float类型？需要强制转换，在double类型值加f
  3. 变量在使用前得赋值及类型，只能一次
  4. 将范围小的值赋给范围大的可以，但反之必须强转

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mac

Java数据类型

  • 原生数据类型primitive Data Type
  • 引用类型（对象类型） Reference Type

计算机系统中的数据表示

  • 位：bit 0|1
  • 字节：byte 1byte = 8bit
  • KB ：
    1KB = 1024B（Byte）
    1MB = 1024KB
    1GB = 1024MB

注释

  • 单行注释 //
  • 行注释 /* */ （多行注释来源于 c++）不能嵌套
  • 另一种多行注释。用于产生JavaDoc帮助文档
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android12 rknn
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<think>好的，我现在要处理用户关于Android 12中RKNN开发配置和使用教程的问题。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看是否有相关的信息。 用户提供了三个引用。引用1提到了RKNN Model Zoo和RKNN Toolkit2的环境配置，包括安装Miniconda3。引用2是关于系统镜像下载，特别是Ubuntu 22.04版本和导出ONNX模型。引用3讨论了RV1808/1126使用RKNN作为MediaPipe推理后端的步骤，包括配置参数如use_rga、use_mmap和data_type的设置，以及反量化的处理。 用户的问题集中在Android 12上，所以需要将引用中的信息与Android系统关联起来。引用3提到了MediaPipe和RKNN的集成，这可能适用于Android开发，但需要确认是否支持Android 12。此外，RKNN Toolkit2的环境配置可能在不同平台上有所不同，用户可能需要针对Android进行调整。 接下来，我需要考虑Android开发中RKNN的一般步骤，比如环境准备、模型转换、集成到Android应用、配置参数和性能优化。结合引用中的信息，模型转换部分可以参考引用2提到的导出ONNX模型，然后使用RKNN Toolkit转换为RKNN格式。引用3中的配置参数（如use_rga、use_mmap、data_type）可能在Android中同样适用，但需要查阅相关文档确认。 可能还需要指导用户如何将RKNN库集成到Android项目中，比如添加依赖项或NDK配置。此外，性能优化方面，引用3提到的反量化处理可能需要特别注意，尤其是在Android设备上的实现。 最后，确保回答结构清晰，分步骤说明，并引用提供的资料。需要验证引用中的信息是否适用于Android 12，例如系统镜像是否支持，或者是否有特定版本的要求。如果某些步骤在引用中没有明确说明，可能需要提示用户参考官方文档或社区资源。</think>### Android 12 RKNN 开发配置与使用教程 #### 1. **环境准备** - **系统镜像与工具链**： 根据引用[2]，建议使用Ubuntu 22.04作为开发环境，并下载Orange Pi 5 Pro等支持RKNN的硬件镜像。对于Android 12开发，需确保RKNN Toolkit2适配Android NDK版本（推荐NDK 21+）[^2]。 - **安装RKNN Toolkit2**： 参考引用[1]，通过Miniconda3配置Python环境（建议Python 3.8），并安装RKNN Toolkit2以支持模型转换与推理。命令示例： ```bash pip install rknn_toolkit2 ``` #### 2. **模型转换（ONNX转RKNN）** - **导出ONNX模型**： 使用PyTorch或TensorFlow等框架导出模型为ONNX格式（引用[2]）。 - **转换为RKNN格式**： 编写RKNN配置文件（`config.yml`），指定输入尺寸、量化方式等参数。示例代码： ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() rknn.config(target_platform='rk3568', mean_values=[[127.5]], std_values=[[127.5]]) rknn.load_onnx(model="model.onnx") rknn.build(do_quantization=True, dataset="dataset.txt") rknn.export_rknn("model.rknn") ``` #### 3. **Android项目集成** - **添加RKNN库依赖**： 将编译好的RKNN动态库（`librknnrt.so`）和模型文件（`model.rknn`）放入Android项目的`jniLibs`目录。 - **JNI接口开发**： 通过JNI调用RKNN的C/C++ API实现推理。关键配置参考引用[3]： ```cpp #include <rknn/rknn_runtime.h> rknn_context ctx; int ret = rknn_init(&ctx, model_path, 0, 0, nullptr); ret = rknn_inputs_set(ctx, input_num, input_attrs); ret = rknn_run(ctx, nullptr); ret = rknn_outputs_get(ctx, output_num, output_attrs, nullptr); ``` #### 4. **关键配置参数** - **use_rga与use_mmap**： 根据引用[3]，若Android设备不支持硬件加速（如RGA），需将`use_rga`和`use_mmap`设为`false`。 - **数据量化类型**： `data_type`可选`uint8`或`fp32`。若选`uint8`，需手动实现反量化；若选`fp32`，RKNN会自动处理[^3]。 #### 5. **性能优化** - **多线程推理**： 利用Android的`ThreadPoolExecutor`并行处理输入数据。 - **内存优化**： 启用`use_mmap`（若支持）减少内存拷贝开销，或通过零拷贝技术直接操作物理内存。 #### 6. **调试与验证** - **日志输出**： 启用RKNN的调试模式（`RKNN_LOG_LEVEL=DEBUG`）查看详细运行信息。 - **性能分析**： 使用`rknn.query(RKNN_QUERY_PERF_DETAIL)`获取各层耗时，针对性优化模型结构。
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