Assimp的全称是Open Asset Import Library，一个很流行的OpenGL 3D+4D 模型处理框架。提供C/C++的API，提供C#, Java, Python, Delphi, D等语言的封装调用。支持Android和iOS平台。本文详细介绍如何编译适用于Android平台的.so库，并记录过程中踩到的坑。 准备知识 将一个C++的工程编译成Android平台可用的.so库，需要用到一些额外的工具。在开始之前，最好先了解下相关的知识点。 make与makefile 我们在处理
几乎稍有经验的Android开发，都会在工作中用到JNI的开发。即使工作中没有涉及到JNI的开发，在我们使用第三方的库时，也经常需要引入.so文件。
在项目的主目录下./build.gradle替换build tools,使用gradle-experimental，如下
Android 2.2 以后的版本对NDK的支持已经非常好了。最近把一个纯C的android项目，从eclipse ADT迁移到Android studio上。本文是参考Add C and C++ Code to Your Project 官方文档(需要访问国外网站)，经过各种尝试之后的总结。
以Android studio 4.0.2来分析讲解，gradle=6.1.1，如图文和网上其他资料不一致，可能是别的资料版本较低而已
首先在Android Studio创建一个Android项目，包名为gebilaolitou.ndkdemo
前言 笔者看了一些NDK的项目。一些教程不是HelloWord就是直接整FFmpeg或OpenCV,可谓一个天一个地，而且目录结构和Android3.5的默认结构并不是太一致,一直没找到什么合心的文章。故写此文连接这天地，来总结一下在NDK开发之前你应知道的东西。 ---- 在此之前，先划分三类人,如果不认清自己是什么角色(垃圾)就去玩NDK,你会很糟心: user : 纯粹.so链接库使用者(伸手党) creator : 纯粹ndk开发者,创作.so链接库(创作家) designer : 在现
下面通过一个安卓调用C++代码打印字符串的实例介绍一下在Android Studio中使用最新的编译方式编译出so文件的步骤。
JNI——（Java Native Interface），他是java平台的特性，不是安卓系统提供的。他定义了一些JNI函数，来让开发者可以通过调用这些函数来实现java代码调用C／C++代码。
Android Studio 2.2 及以后的版本默认使用CMake进行 NDK 编译，让开发者在开发NDK程序时可以进行联机调试，大大的提高了开发者开发NDK程序的效率，如果想详细了解在cmake下定位调试bug的可以看一下笔者以前发布过的文章。
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的“12.1.2 交叉编译Android需要的so库”介绍了如何在Windows环境交叉编译Android所需FFmpeg的so库，前文又介绍了如何在Linux环境交叉编译Android所需FFmpeg的so库，接下来介绍如何在Linux环境交叉编译Android所需x265的so库。
本文介绍了如何将OpenCV库移植到ARM平台上，包括编译工具链、依赖库、配置方法以及运行时注意事项。
一、安装ubuntu 1、下载ubuntu镜像文件 Download Ubuntu Desktop 2、制作启动光盘 如果是windows操作系统：插入空白dvd光盘，在iso文件上右键，选择“刻录光盘映像” 参考windows7中把ISO文件轻松刻录成光盘的方法(图文教程) 如果是ubuntu系统：Ubuntu14.04系统下，如何将.iso文件刻录到CD/DVD光盘 3、安装 二、搜狗输入法安装 1、参考Ubuntu 16.04 LTS安装sogou输入法详解 注意：fcitx configure未出现
Neuron 是一款开源的轻量级工业协议网关软件，支持数十种工业协议的一站式设备连接、数据接入、MQTT 协议转换，为工业设备赋予工业 4.0 时代关键的物联网连接能力。
今天讲的是纯干货，目的就是为了指导Android开发者如何根据JNI Crash日志顺藤摸瓜，最后直捣黄龙定位磨人的JNI Crash。所以废话不多，直接开干吧。
注意：可以直接翻到后面的## 2021年新增部分看起了，当然前面看看也挺好，哈哈。
在学习ndk技术前，我们需要先了解一下JNI(Java Native Interface)技术，JNI技术是一种实现Java代码和C/C++代码之间交互的技术，它提供了一组编程接口，使得Java程序可以调用C/C++代码并与其进行通信。通过JNI技术，开发者可以将C/C++代码嵌入Java项目中，并在Java代码中调用这些C/C++函数。那么，NDK技术和它有什么关系呢？NDK是一种用于开发Android应用程序的工具集，它允许开发者使用C/C++编写部分或全部的Android应用程序代码，以便提高性能和访问底层系统功能。这样看起来NDK技术和JNI技术是一回事，就是为了实现Java调用C/C++或C/C++调用Java。确实如此，用一句话概括它们之间的关系就是：开发者使用NDK技术在Android应用程序中编写C/C++代码，并将其编译成共享库(如.so文件)，然后使用JNI技术在Java代码中加载并与这些C/C++代码进行交互。
这几天专门研究了下JNI编程，在网上找了好多资料，不过好多都是以前的，没有更新，而且有的还是错误的，让人不得不吐槽一把。所以觉得自己来一篇，本文将详细介绍关于android搭建ndk开发环境及第一个jni调用程序的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
CMake是开源、跨平台的构建工具，可以让我们通过编写简单的配置文件去生成本地的Makefile，这个配置文件是独立于运行平台和编译器的，这样就不用亲自去编写Makefile了，而且配置文件可以直接拿到其它平台上使用，无需修改，非常方便。
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将手机通过USB连接到电脑，adb shell进入手机根目录，执行cat /proc/cpuinfo
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OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
JNI的全称是Java Native Interface：Java本地开发接口，它提供了若干的API实现了Java和其他语言的通信(主要是C和C++)，目的就是Java可以调用C或C++开发的函数，C或C++也能调用Java的方法。这样有很多有点，其一就是效率，C/C++是本地语言，比java更高效；其二就是可以复用已经存在的C/C++代码；其三是Java反编译比C语言容易，一般加密算法都是用C语言编写，不容易被反编译。
腾讯云云函数（Serverless Cloud Function，SCF）是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境，帮助您在无需购买和管理服务器的情况下运行代码， 是实时文件处理和数据处理等场景下理想的计算平台。 您只需使用 SCF 平台支持的语言编写核心代码并设置代码运行的条件，即可在腾讯云基础设施上弹性、安全地运行代码。
大家好，我是道哥，今天我为大伙儿解说的技术知识点是：【使用 cmake 来构建跨平台的动态库和应用程序】。
Google breakpad是一个跨平台的崩溃转储和分析框架和工具集合。 Breakpad由三个主要组件：
CMake是一个跨平台的安装(编译)工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。他能够输出各种各样的makefile或者project文件,能测试编译器所支持的C++特性,类似UNIX下的automake。
最近因为一些学习的原因，需要使用一款跨平台的轻量级的GUI+图像绘制 C/C++库。经过一番调研以后，最终从GTK+、FLTK中选出了FLTK，跨平台、够轻量。本文将在Windows、macOS以及Linux Debian三套操作系统环境，对FLTK进行编译，并搭建简单Demo。这其中也有少许的坑，也在此文进行记录。
如果需要配置和检查我们工程中的所有依赖，那么可以选用CMake工具；但是，这并不是必须的，因为我们可以使用其他的工具或者是IDE(比如Makefiles或者Visual Studio)来配置我们的工程。然而，CMake是最好移植的方式来配置多平台的C++项目。
CMake 可能已经安装在你的 Linux 系统上。如果没有，你可以使用发行版的程序包管理器进行安装：
但是Android Studio中很尴尬的是CMake+ninja，是没法使用上述方法查看预处理和汇编的。那么久这样束手无策么？
CMakeLists.txt： # ------------------project目录---------------------- # # |-- bin # |-- lib # |-- main.c # |-- testFunc.c # |-- testFunc.h # |-- CMakeLists.txt # |-- hardware # | |-- beep.c # | |-- beep.h # | |-- server.c # |
cmake是kitware公司以及一些开源开发者在开发几个工具套件(VTK)的过程中所产生的衍生品。后来经过发展，最终形成体系，在2001年成为一个独立的开放源代码项目。其官方网站是www.cmake.org，可以通过访问官方网站来获得更多关于cmake的信息，而且目前官方的英文文档比以前有了很大的改进，可以作为实践中的参考手册。
作者 | 王鹤麟、于洋、王益 责编 | 何永灿 基于深度学习的AI系统是由深度学习框架、AI应用以及服务部署组成的一个闭环。在PaddlePaddle的开发与使用过程中，我们发现框架和AI应用的开发及服务部署，都可以基于Docker完成，让流程简化。 开发痛点 编译工具难配置 编译AI系统需要安装很多工具（PaddlePaddle需要40个工具，TensorFlow需要51个），编译环境很难配置。作为一个开源项目，PaddlePaddle的编译环境必须非常容易配置，这样才会有更多的开发者加入进来。 编译工具
Opencv大家很熟悉了，经典的图像处理库，Opencv在Windows下安装是很简单的，只需要配置DLL即可。但是在Linux下，因为Linux各种发行版本多种多样，所以我们只有自己通过编译源码的方式来安装Opencv了，源码安装会自动根据你当前的Ubuntu系统中安装的组件来编译Opencv源码，所以说你编译好的这份Opencv库是独一无二的，移到别的地方就不行了哦。
该命令会调用编译器程序g++，让他读取main.cpp中的字符串（称为源码），并根据C++标准生成相应的机器指令码，输出到a.out这个文件中，（称为可执行文件）
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
在使用OpenCV进行图像处理或计算机视觉项目时，你可能会遇到"recipe for target 'all' failed"错误。这个错误通常是由于编译或依赖关系问题引起的。本文将帮助你解决这个问题并继续进行你的OpenCV项目。
总第513篇 2022年 第030篇 减小应用安装包的体积，对提升用户体验和下载转化率都大有益处。本文将结合美团平台的实践经验，分享 so 体积优化的思路、收益，以及工程实践中的注意事项。本文将先从 so 文件格式讲起，结合文件格式分析哪些内容可以优化，然后再具体讲解每项优化手段以及注意事项，最后介绍相关的工程实践经验。希望能对从事包体积优化的同学有所帮助或启发。 1. 背景 2. so 文件格式分析 3. so 可优化内容分析 4. 优化方案介绍 4.1 精简动态符号表 4.2 移除无用代码 4.3 优
之前尝试在CentOS7上部署ROOT集群，却发现无论是源码包安装，还是官方提供的二进制包，都缺少了关键的xproofd可执行文件，导致PoD不能运行。没有办法，只能尝试在其他OS上部署，这里我选择了Ubuntu 14.04。
简单来说就是4MB的外部SPI Flash，448KB的内部ROM，520KB的内部SRAM。
最近在工作中需要编译android下的动态库，本以为是一件简单的事，没想到因为工具，以及google本身被墙的原因，折腾了好久。
由于将geotiff文件转为WRF所需的二进制文件，需要在服务器上编译安装convert_geotiff。
在使用CMake构建项目时，您可能会遇到一个错误消息：“ninja Compiling the C compiler identification source file CMakeCCompilerId.c failed”。这个错误可能会让您感到困惑，并且不知道如何解决。在本篇博客文章中，我将为您解释这个错误的原因，并提供一些可能的解决方案。
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基本信息 铁蛋默认用户是mi, 密码为123 使用USB线连接Download接口, 可通过ssh mi@192.168.55.1连接铁蛋进行内部操作 软件架构 我们基于ROS 2实现了大部分的机器人应用, 如架构图所示, 包括多设备链接、多模态感知、多模态人机交互、自主决策、空间定位、导航和目标追踪等功能. 目前使用的DDS中间件是Cyclone DDS, ROS 2的版本为Galactic.
为什么又要开一个新坑？原因是，最近在做的项目都是和MLIR有关，并且发现自己已经在MLIR的研发道路上越走越远了。刚刚好前段时间大家都在跟风各种GPT，就去看了看openai目前放出来的产品，无意间发现了triton这把瑞士军刀。其实早在一些年前就听过triton，那会的triton代码还没有被MLIR进行重构，代码内部的某些逻辑写的也没有看的很明白，结合"Triton: An Intermediate Language and Compiler for Tiled Neural Network Computations"这篇论文其实也没有看出太多新的东西。这次在重新捡起来看的时候，发现其中很多不错的优化，其实还是抱着学习如何设计MLIR的Dialect来在GPU上生成高性能的代码为初衷，来对triton进行一个深入的分析。
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