用Go语言写Android应用 (1) - 用Go写本地应用

最新推荐文章于 2025-06-19 10:34:53 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yunqishequ1/article/details/51882911
本文介绍了如何使用Go语言编写Android应用，首先讲解了安装gomobile工具和配置环境，接着通过一个简单的basic例子展示了Go语言在Android上的应用，包括引用包、定义变量和主函数的实现。对比C++的native activity，Go语言版本的代码更简洁。文章强调了在gomobile支持下，这段代码具备跨平台能力。

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

用Go语言写Android应用 (1) - 从看个小例子开始

下载安装gomobile工具

首先安装1.5以上版本的Go语言环境，这个大家都应该有了。
然后需要通过科学上网方法去下载gomobile命令：

go get golang.org/x/mobile/cmd/gomobile

接着需要通过gomobile init去下载Android NDK的部分toolchain，执行下面的命令：

gomobile init

可以去android网站上下载一份最新的NDK以备用，将来遇上缺什么文件的话，就从NDK里面复制就是了。
下载地址在:https://developer.android.com/ndk/downloads/index.html

一切就绪了之后，先运行个例子试一试吧：

gomobile build -target=android golang.org/x/mobile/example/basic

成功之后，就生成了basic.apk。
可以通过gomobile install命令安装这个apk：

gomobile install golang.org/x/mobile/example/basic

当然啦，apk都生成了，直接用adb install就是了。
basic例子的功能很简单，红底上画一个绿色渐变的三角形，随着手指的点击事件，三角形的直角顶点的位置跟着一起走。

basic例子分析

纯用Go写的Android代码，与Android NDK用C++写的代码异曲同工，都是用OpenGL/ES的命令直接作画的方式。
我们来看下这个不长的例子，涉及到Go语言相关或者是OpenGL相关的不理解的不要紧，后面我们都会介绍，我们先过几个例子找找感觉：

引用包

第一步是引用了一堆要用的包，跟app相关，event相关，openGL相关。

package main

import (
    "encoding/binary"
    "log"

    "golang.org/x/mobile/app"
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Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows论文精读
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### Swin Transformer 论文精读：Hierarchical Vision Transformer Using Shifted Windows Swin Transformer 是一种基于视觉的分层 Transformer 模型，其核心创新在于通过 **Shifted Window-based Self-Attention** 实现了线性计算复杂度，同时能够生成多尺度特征表示。这种方法在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的性能提升 [^2]。 #### 核心架构概述 Swin Transformer 的整体结构分为多个阶段（Stage），每个阶段包含多个 Swin Transformer Block。这些块使用 **窗口化自注意力机制** 和 **移位窗口策略** 来实现高效计算并捕捉长距离依赖关系。 - **分层特征提取** 类似于传统卷积神经网络（如 ResNet），Swin Transformer 采用分层设计来逐步降低空间分辨率并增加通道维度。这种设计允许模型从局部到全局地构建特征表示。 - **窗口划分与移位窗口机制** 在每个 Swin Transformer Block 中，输入特征图被划分为不重叠的窗口，并在这些窗口内执行自注意力计算。为了增强跨窗口的信息交互，在下一个 Block 中对窗口进行移位操作（Shifted Windows）。这种方式既减少了计算量，又保持了模型对全局信息的感知能力 [^1]。 ```python # 窗口划分伪代码示例 def window_partition(x, window_size): B, H, W, C = x.shape # 将图像划分为多个窗口 x = tf.reshape(x, shape=[B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C]) windows = tf.transpose(x, perm=[0, 1, 3, 2, 4, 5]) return tf.reshape(windows, shape=[-1, window_size, window_size, C]) # 移位窗口伪代码 def shifted_window_attention(x, window_size, shift_size): B, H, W, C = x.shape # 对特征图进行滚动操作以实现窗口移位 x = tf.roll(x, shift=(-shift_size, -shift_size), axis=(1, 2)) return window_partition(x, window_size) ``` #### 自注意力机制优化 传统的 Vision Transformer（ViT）在整个图像上应用自注意力机制，导致计算复杂度为 $O(n^2)$，其中 $n$ 是图像块的数量。而 Swin Transformer 通过将注意力限制在局部窗口内，将复杂度降低到 $O(n)$，使其适用于高分辨率图像处理 [^4]。 此外，移位窗口机制确保了相邻窗口之间的信息流动，从而避免了局部注意力带来的信息隔离问题。这种设计使得 Swin Transformer 能够在保持计算效率的同时实现全局建模能力。 #### 实验结果与性能优势 Swin Transformer 在多个视觉任务中表现出色： - **ImageNet 分类任务**：Swin-Tiny、Swin-Small、Swin-Base 和 Swin-Large 四种变体均在 ImageNet-1K 上实现了优于其他 Transformer 主干网络的 Top-1 准确率。 - **COCO 目标检测**：在 COCO 数据集上，Swin Transformer 在 Faster R-CNN 框架下达到了 SOTA 性能，mAP 超过之前的最佳方法。 - **ADE20K 语义分割**：在 ADE20K 数据集上，Swin Transformer 作为编码器也取得了领先的 mIoU 指标 [^2]。 #### 消融实验分析 论文还进行了详细的消融研究，验证了以下几个关键组件的有效性： - **窗口大小的影响**：较大的窗口有助于捕捉更广泛的上下文，但会增加计算开销。 - **移位窗口的重要性**：实验证明，移位机制可以显著提升模型性能，尤其是在长距离依赖任务中。 - **不同层级的设计**：通过对比不同层级深度和通道配置，论文展示了如何平衡精度与效率 [^3]。 ---
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