如何搭建与使用 `rawdrawandroid` 开源项目
1. 项目目录结构及介绍
rawdrawandroid 是一个旨在让开发者能够在不写任何 Java 代码的情况下,仅通过 C 语言和 Makefile 来构建 Android 应用的项目。以下是该项目的一个基本目录结构概述:
rawdrawandroid/
├── AndroidManifest.xml # 应用的主要配置文件,定义了应用的基本属性和权限。
├── Makefile # 构建脚本,用于编译C代码并打包成APK。
├── src # 包含项目所有的C源代码文件。
│ ├── main.c # 主入口点,通常为程序执行的开始。
├── jni #JNI(Java Native Interface)目录,存放与Android平台交互的C/C++代码。
│ └── Android.mk # NDK编译规则文件,指导如何编译JNI代码。
├── assets # 可选,存放应用程序的非代码资源,如数据文件。
├── res # 资源目录,包含图标、布局文件等。
└── other relevant files # 其他可能包括的辅助文件或说明文档。
2. 项目的启动文件介绍
在 rawdrawandroid 中,核心的启动逻辑通常位于 src/main.c 文件中。这个文件是C语言程序的起点,它负责初始化应用程序的核心功能,并且在Android环境中桥接原生代码与系统服务。对于依赖JNI的应用,还会在这部分涉及到与Java层的交互逻辑,尽管本项目强调的是无Java代码开发。
3. 项目的配置文件介绍
-
AndroidManifest.xml:这是Android应用的关键配置文件,描述了应用的基本信息如包名(
package), 目标SDK版本,权限需求,以及应用内各个组件(如活动Activities)的声明。用户需要在此处确保正确地修改了包名和应用名称,以匹配实际项目需求。 -
Makefile:作为一个重要的构建工具,Makefile定义了一系列规则来编译和链接C源代码,最终生成APK文件。用户需了解其中的变量如
APPNAME和PACKAGENAME,并按需调整,以保证构建过程符合项目命名规范。此外,通过修改Makefile,可以控制编译过程中的细节,比如优化选项、库的链接等。 -
Android.mk(JNI目录下): 虽然本项目主打全C环境,但在涉及JNI时,这个文件指导NDK如何编译你的C/C++代码,定义了哪些源文件需要编译以及它们如何被链接到最终的库中。对于纯C项目,直接关注Makefile即可,Android.mk可能不是必需的,但了解其用途对理解整个构建流程有帮助。
请注意,使用此项目前,需确保已安装有适当的开发环境,如Android SDK和NDK,以及支持C/C++开发的环境配置。遵循上述指导,您可以开始探索如何在Android平台上使用C语言进行开发,体验与常规Java开发截然不同的途径。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00