rawdrawandroid: 在Android上纯粹用C编程的示例与指南
项目介绍
rawdrawandroid 是一个创新的开源项目,它允许开发者完全跳过Java,直接在Android平台上编写C语言应用程序。此项目非常适合那些希望最小化应用大小,或者对C语言情有独钟的开发者。通过使用Makefile和底层API,它展示了一种创建轻量级APK的新方法,绕开了传统Android开发中必须涉及的Java层,使得专注于C语言编程成为可能。
项目快速启动
要快速启动并运行rawdrawandroid项目,你需要遵循以下步骤:
环境准备
确保你的开发环境已经安装了Linux或WSL(Windows Subsystem for Linux),以及Android Studio与NDK。如果你是Linux环境,可以直接进行。对于Windows用户,设置好WSL将让你的命令行体验更佳。
克隆项目
首先,从GitHub克隆项目到本地:
git clone https://github.com/cnlohr/rawdrawandroid.git
配置项目
进入项目目录,编辑Makefile和AndroidManifest.xml文件以匹配你的项目名称和包名。例如:
- 更改Makefile中的
APPNAME和PACKAGENAME变量。 - 更新AndroidManifest.xml中的
<manifest>标签内package属性,以及<application>和<activity>中的标签值,确保它们反映新的应用名称和包结构。
编译和部署
接下来,执行Make命令来构建项目,并部署到设备:
make clean all push run
这一步将会编译你的C代码,打包成APK,并尝试直接推送到连接的Android设备上运行。确保你的设备已连接且启用了USB调试模式。
应用案例和最佳实践
最佳实践:
- 性能敏感任务:rawdrawandroid特别适用于需要高性能渲染或计算密集型的应用场景,如游戏引擎的部分组件。
- 资源限制环境:对应用体积有严格要求的小型工具或服务可以利用其减少依赖的优势。
- 学习桥接技术:对于想要理解Android系统底层工作原理的开发者来说,此项目提供了一个很好的实践平台。
应用案例:
开发者可以创建简单的图形绘制应用,或者实现特定算法的高效版本,不被Java虚拟机的性能瓶颈所限。
典型生态项目
虽然rawdrawandroid本身就是一个独特的项目,但结合其他类似的努力,如利用FFmpeg集成视频处理功能,或是与OpenGL ES结合用于图形处理,可以扩展其生态。社区中可能会出现更多基于rawdrawandroid开发的游戏、图像处理工具等,展示着在保持应用小巧灵活的同时,达到专业级的性能表现的可能性。
通过上述步骤和指导,开发者可以快速进入rawdrawandroid的世界,探索全C编程在移动平台上的无限潜力。记住,深入了解Android系统框架和NDK将是深入这个领域的关键。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00