本篇文章翻译自tensorflow官网，会加上自己的一些实操讲解，便于大家快速运行起第一个移动端机器学习的demo。 为了让你在Android上开始使用tensorflow，我们将通过两种方式来构建我
MediaPipe是用于构建跨平台多模态应用ML管道的框架，其包括快速ML推理，经典计算机视觉和媒体内容处理（如视频解码）。下面是用于对象检测与追踪的MediaPipe示例图，它由4个计算节点组成：PacketResampler计算器；先前发布的ObjectDetection子图；围绕上述BoxTrakcing子图的ObjectTracking子图；以及绘制可视化效果的Renderer子图。
ObjectDetection子图仅在请求时运行，例如以任意帧速率或由特定信号触发。更具体地讲，在将视频帧传递到ObjectDetection之前，本示例中的PacketResampler将它们暂时采样为0.5 fps。你可以在PacketResampler中将这一选项配置为不同的帧速率。正是因为如此，在识别的时候可以时间抖动更少，而且可以跨帧维护对象ID。
前段时间做项目，需要把别人做的hbuilder项目，添加到自己的app中，找了官网、博客，最终终于费了老大的劲实现了，今天就给大家分享一下我的集成步骤，仅以AS版为主。好了，废话不多说，一步一步带你入坑！
公司最近要做运动检测和眼球追踪，鉴于资费等因素，最后考虑使用OpenCv的相关Api来来满足业务需求。在使用过程中发现OpenCv的v4.2.0和v4.1.2接入后均存在一些bug，所以最后选择了v4.1.0版本。
从这章开始我们就开始介绍Android Gradle插件了，会通过几章由浅入深的详细的介绍Android Gradle，本章会简单的介绍下Android Gradle插件，然后通过一个例子对其有大概的了解，最后讲下如果从原来基于Eclipse进行Android开发的方式，转到基于Android Studio，使用Android Gradle插件开发的新方式
好多人说rn好用，一直要推荐我用，我就不信了，来安装玩一下试试效果。实践出真知！安装过程各种坑，工具太多了，太麻烦了，差点放弃（还好坚持下来呢）。
从本节开始之后的几节将介绍关于Android NDK和OpenCV整合开发的内容，本节介绍Android NDK 和 OpenCV 整合开发的环境搭建以及人脸检测项目的运行测试。
android-studio-IDE：https://developer.android.google.cn/studio/
本文介绍了一种在Android平台上使用TensorFlow进行物体检测的方法。首先介绍了Android平台如何调用TensorFlow，然后介绍了如何使用预训练的模型进行物体检测。最后，给出了一段示例代码和一张运行结果图。
编译OpenCV3.3源码生成Android SDK 最近因为工作需要，需要在Android平台上编译OpenCV与其扩展模块生成Android SDK，之前因为有编译过OpenCV相关的Android NDK的项目，以为在Android平台上编译OpenCV源码很容易，花了两天的时候才完成整个编译过程，主要原因归结有一下： Android Studio上从SDK Manager下载的NDK居然缺少文件，刚开始没有意识到，浪费了不少时间，所以一定要下载离线版本，手动安装比较靠谱。 编译生成Java源代码的时
在目前效率为王的互联网时代，移动应用自动化测试逐渐替代原始的手工功能测试，越来越成为测试界的时尚宠儿，小编在这里也为大家介绍下现有的客户端自动化测试框架：Appium、Airtest，并简单比较下两者的区别，同时重点介绍Appium自动化测试框架，大家跟随小编的脚步一起来探索客户端自动化测试框架吧~
安卓的开发环境可以使用Eclipse + ADT 也可以使用Android Studio，现在常用的都是Android Studio，毕竟是Google官方提供专门为Android量身定做的开发工具，响应速度相比Eclipse更快更轻量。
XFace项目地址：https://github.com/hujiaweibujidao/XFace
今天电脑出问题了，在选择SDK的时候只能选择5.0的SDK，但是明明/sdk/platforms下有14的SDK，但是一选择就会出现如下图所示错误
在上一篇文章如何方便快速的整编Android 9.0系统源码？ )中，我们对系统源码进行了编译，这篇文章我们接着来学习如何将系统源码导入到编辑器中，以便于查看和调试源码。关于查看源码，可以使用Android Studio、Eclipse、Sublime、Source Insight等软件，这里我推荐使用Source Insight，但是有的同学可能不是很习惯，而且Source Insight是Windows平台的软件，Mac平台用不了，那么使用Android Studio是一个不错的选择，而且使用Android Studio还可以调试源码。这篇文章就来介绍Source Insight和Android Studio如何导入源码。
随着时间的推移，任何代码库都会随着项目的发展和成熟而增长。它为开发人员带来了两个主要限制：如何使代码井井有条，同时保持构建时间尽可能短。让我们看看模块化体系结构如何解决该问题。
直接去node官网上下载下来人后安装就行了,推荐使用稳定版。如果追求高版本的话可以下载测试版
最近在使用OpenCV的一些功能和方法，所以汇总一些关于OpenCV的方法在Android端上的调用吧。
通过本篇教程，您将学习如何使用 Android Studio 轻松启动 Android NDK 项目开发。
对于数据采集有2种主要的方法，一种是通过api网络请求的拦截，破解api的请求参数及规则；另一种则是模拟用户的操作行为，读取界面上返回的数据来提取。
总会有些奇怪的事情，比如，有的人就有将studio项目 转换为eclipse项目的需求 首先，不要因为编译原因而放弃。studio项目是完全可以转换成eclipse的 本站的开源代码板块有很多项目都是android studio开发的，很多同学以为必须要先学会studio，才能编译这些源代码，于是花了很长时间学studio，结果发现还是不会。其实任何studio项目都是可以转换成eclipse的，eclipse目前的编译能力比studio只会多不会少。只要你熟练了，一个中等复杂的studio项目转成ec
上篇文章我们介绍了如何快速在安卓上跑通OCR应用，本文以Android Studio 自带的C++ Native模板项目为例，详细讲解如何将OCR模型代码集成到您自己的项目中。
这部分描述了Cocos2d-x 3.0的一些基础内容，以及在Eclipse上上编译我们的Cocos2d-x项目，成功把Helloworld执行起来了。看完本篇博客之后。你就会知道Cocos2d-x 3.0居然发生了如此大的变化。变得如此简单，环境搭建、项目创建、编译的方式更加人性化了。
随着Unity、cocos2dx等优秀跨平台游戏引擎的出现，开发者可以把自己从繁重的Android、iOS原生台开发中解放出来，把精力放在游戏的创作。原来做一款跨平台的游戏可能需要开发者懂得Java、Objective-C、C#甚至是C、C++，现在借助Unity我们开发者只需要懂得很少的原生应用开发知识就能够打造一款优秀的游戏。特别是在鹅厂，有了Apollo这样的组件，原生的接入更加简单，可能每个项目组只需要有1-2个人懂Android，iOS开发就够了。但是也正因为如此，很多同事有了充足的理由不去学习、接触Android和iOS的开发，等到真正需要做接入的时候才开始找人找资料，难免会踩坑。基于此，本文的目的就是通过介绍基础的Android开发知识以及部分的实际操作，让大家有一定的Android基础知识储备。又或者是当作一份Unity接入Android SDK/插件的基础教程，只要照着做，就基本上不会错了。
本文介绍了Unity手游性能优化方案，从三个方面进行展开：内存管理、渲染优化和加载速度优化。通过使用Cube工具进行检测，可以有效地找出内存泄漏、卡顿等手游常见的问题。针对这些问题，提供了相应的解决方案。同时，介绍了腾讯WeTest平台为手游提供的一系列测试服务，帮助开发者更好地优化游戏性能。
在使用Jenkins+Gitlab集成自动化打包时，遇到Linux缺少Android Sdk环境的问题，单独记录一下安装过程。
我前面一片文字讲的是在windows的cygwin中去编译，那真是各种坑啊，软链接无法识别，x86和86_64的so文件无法编译出来等等，我折腾了几天还是没有在cygwin中完美编译ijkplayer，今天我用了一下同事的ubuntu的电脑，变异ijkplayer-android真的是很快，很快的。
主要介绍通过https://github.com/opencv/opencv/releases 下载的 SDK的目录结构。
ijkplayer是一款非常火的开源视频播放器，android和IOS通用。关于怎么编译怎么导入android Studio中自己的项目，其中坑很多，本篇记录下自己的操作记录。ijkplayer现在的版本是0.8.3，当然是使用最新的版本集成了。
参考： https://stackoverflow.com/questions/35842955/manifest-merger-failed-with-multiple-errors-in-android-studio
本文将介绍OpenCV，JavaCV以及OpenCV for Android(以下简称OpenCV4Android)之间的区别，并以一个人脸识别的Android应用为例，详细介绍可以采用的实践方案。
随着自动化越来越普及，越来越多的公司都会将应用发版自动化，前端、后端项目相对较多一点，我们公司就是这样，移动端目前还没有一个是通过自动化打包，现在团队为了提升效率，需要将移动端也进行自动化，下面就是在整个过程中的操作步骤，具体思路是先手动测试，再想办法在此基础上实现自动，流程比较简单，实现的功能也比较少，在这里做一个总结整理，也方便有需要的人。
1．安装JDK，配置JDK环境变量。注意一下电脑是32位还是64位，需要与之对应。
本章是为 Android 和 OpenCV 设置开发环境的快速指南。 我们还将研究 OpenCV 示例应用，文档和社区。
在 Android Studio 中创建一个 Library，将官网下载的 OpenCV 导入后，就可以直接调用 OpenCV 中 Java 类的方法。
jdk环境变量配置 1.打开我的电脑--属性--高级--环境变量 2.新建系统变量JAVA_HOME 和CLASSPATH 变量名：JAVA_HOME 变量值：C:\Program Files\Java
开发工具：Android Studio 2.1.2（mac版本） 开发环境：OS X EI Capitan 版本 10.11.5 Android系统要求：Android 4.4以上（minSDK 19） SDK版本：V10.2.7
本节的主要内容是OpenCV在Android NDK开发中的应用。 本节包括下面几个方面的内容： 1.如何实现Static Initialization从而不需要安装OpenCV Manager运行
本文会讲述 Bazel 自定义工具链的两种方式，Platform 和 Non-Platform 方式。会存在这两种方式的原因是 Bazel 的历史问题。例如，C++ 相关规则使用 --cpu 和 --crosstool_top 来设置一个构建目标 CPU 和 C++ 工具链，这样就可以实现选择不同的工具链构建 C++ 项目。但是这都不能正确地表达出“平台”特征。使用这种方式不可避免地导致出现了笨拙且不准确的构建 APIs。这其中导致了对 Java 工具链基本没有涉及，Java 工具链就发展了他们自己的独立接口 --java_toolchain。因此非平台方式（Non-Platform）的自定义工具链实现并没有统一的 APIs 来规范不同语言的跨平台构建。而 Bazel 的目标是在大型、混合语言、多平台项目中脱颖而出。这就要求对这些概念有更原则的支持，包括清晰的 APIs，这些 API 绑定而不是分散语言和项目。这就是新平台(platform)和工具链(toolchain) APIs 所实现的内容。
Note：这篇文章是基于Android Studio 3.01版本的，NDK是R16。
无论是用Eclipse还是用Android Studio做android开发，都会接触到jar包，全称应该是：Java Archive，即java归档文件。 在用AS的过程中，你会发现有aar这么个东西，经查阅资料了解到，aar是android归档文件，我想全称应该是：Android Archive。
前言 在前面的Arduino连接机智云物联网平台的项目中，我们使用的是官方的APP来控制小灯亮灭。然而机智云平台支持项目自生成APP源码，因此只要我们将源码工程文件成功导入Android Studio
这本食谱包含演示如何在写Flutter应用程序时解决常见问题的食谱。 每个配方都是独立的，可以作为参考帮助您构建应用程序。
主要知识点 OpenCV4Android3.2 SDK介绍与下载 AS2.2与OpenCV3.2集成 程序演示与代码 AS集成OpenCV3.2配置常见错误 OpenCV4Android3.2 SDK介绍与下载 OpenCV是图像处理与机器学习的计算机视觉开源框架，其SDK支持Java、C++、Python、支持在Win系统、Android系统、苹果系统上开发编程。OpenCV3.2是OpenCV的最新Release，包含了大量的缺陷修正与新API使用，一个例子就是在二值化的时候OpenCV2.x对于自动阈
本文章这里详细的介绍appium的环境搭建，关于它的设计哲学，可以到http://appium.io/documentation.html地址去看，appium的发布，确实是很值得庆贺的事，它实现了跨平台的移动应用程序的测试，重要的是，它提供的api，可以使用主流的语言如java,python,c#等供使用，这对于测试来说，这些主流语言基本了解，而不需要学习一门框架而去学习另外一门语言。下面详细的介绍appium的环境搭建步骤。
TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。 移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式，一模型运行在云端服务器，向服务器发送请求，接收服务器响应；二在本地运行模型，
Android上层应用使用java开发，不过java并不适合密集型运算，比如图片处理等，遇到密集型运算，一般使用c/c++完成。
1. 根据资源文件和 AndroidManifest.xml 生成 R.java 文件 2. 处理 aidl，生成对应的 java文件，如果没有 aidl，则跳过 3. 编译工程源码（主项目，库）src 目录下所有的源码，同时上边生成的R.java和aidl生成的java文件也会被编译生成相应的 class 文件 4. 将第3步生成的class文件打包生成 .dex 文件 5. 将资源文件打包，生成初始的apk 6. 将第 4 步生成的 .dex 文件加入到apk中生成未签名的包 7. apk 签名
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