关于将SDL及其扩展库移植到Android平台的一些看法

本文介绍如何将SDL及其扩展库移植到Android平台。从SDL1.3开始,官方提供支持并包含可通过NDK编译的Android.mk文件。文章详细说明了移植步骤及所需目录结构,并强调了正确设置两个Android.mk文件的重要性。

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关于将SDL及其扩展库移植到Android平台的一些看法
从SDL1.3开始,已经官方支持SDL到Android移植,一个显著的标志是提供了可以通过NDK编译的Android.mk文件。文件中指明了SDL在Android平台工作需要编译那些文件,以及其他的一些编译规则。你可以到SDL的官网下载源码自己编译。编译方法在 SDL-1.3\jni\README.android内说的很清楚,显然SDL官方在这一点上做的很好,提供了各种平台以及不同的编译环境下的自述文件,让各色开发者可以找到适合自己的编译方法,但文件太多也容易造成干扰,当然这种干扰不是技术上的,而是耐心上的,不过事实证明,耐心上的缺陷才是致命的,它可能是造成失败的根本原因。
这里稍微讲一下移植的方法:
首先你要得到这样一个目录结构
android-project
  |-jni
  |  |-src
  |  |-Android.mk
  |   \
  |-res
  |-src
  |-AndroidManifest.xml
  |-build.xml
  |-build.properties
  |-local.properties
   \
这里我们真正关心的是jni文件夹。在你下载到的SDL源码压缩包(假设是SDL-1.3)解压以后,SDL-1.3\jni路径下就包含了上面的那个android-project文件夹。我们需要把它复制出来,放到如意路径下,如f:\android-project,再到SDL-1.3\jni下把SDL文件夹复制出来,放到
f:\android-project下,这样在f:\android-project里就是这样的结构
android-project
  |-jni
  |  |-src
  |  |-Android.mk①
  |  |-SDL-|-(源码,文档,配置文件,其他)
  |  |    |-Android.mk②
  |   \     \
  |-res
  |-src
  |-AndroidManifest.xml
  |-build.xml
  |-build.properties
  |-local.properties
   \
可以看到上面有两处Android.mk文件,这是保证移植成功的一个关键。①很简单里面只有一句:include $(call all-subdir-makefiles),这表示执行它所在目录下所有子目录内的Android.mk,也就是说,是它“启动”了②,而②才是真正编译SDL的所在,②里包括了应该编译什么文件,最终生成什么模块等等。当然①意义不止于此,它几乎可以说是一个“模板”,因为当你想将别的什么C/C++项目集成进进来,只需在\jni目录下建立相应的子文件夹,然后为你要集成的项目编写一个合适的Android.mk就可以了。所有如果你要移植SDL_image,那么你只需得到下面一个结构:
android-project
  |-jni
  |  |-src
  |  |-Android.mk①
  |  |-SDL-|-(源码,文档,配置文件,其他)
  |  |     |-Android.mk②
  |  |      \
  |  |
  |  |-SDL_image-|-(源码,文档,配置文件,其他)
  |   \          |-Android.mk
  |               \
  |-res
  |-src
  |-AndroidManifest.xml
  |-build.xml
  |-build.properties
  |-local.properties
   \
然后用Cygwin对这个项目用ndk-build即可,其他的SDL扩展库或其他C/C++项目以此类推。
至此,你在移植SDL及其扩展库时唯一需要做的就是去修改源代码中与Android平台不相适应的代码以及编写一个合适的Android.mk文件,而如何编译它们已不再是一个问题。最后强调一点还是耐心,因为技术终有提高之时,而有恒心有耐心决定了一个人能走多远。
(PS:以上只是小弟个人愚见,其中错漏望大家不吝指出,有任何疑问也可提出,大家共同探讨,谢谢)
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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