android aosp

时间: 2023-10-18 17:30:08 浏览: 68
Android Open Source Project(AOSP)是 Google 开发的 Android 操作系统的源代码,包含了 Android 系统的所有基础组件和应用程序。AOSP 源代码是公开的,并且可以被任何人自由地获取、使用和修改。 AOSP 提供了完整的 Android 系统源代码,开发人员可以使用这些源代码构建自己的 Android 系统,并在自己的设备上进行测试和部署。AOSP 还提供了开发工具和文档,帮助开发人员更轻松地进行 Android 应用程序的开发。 AOSP 的开发过程是开放的,任何人都可以参与到 Android 系统的开发中来,包括提交代码、报告缺陷、提供新功能等。这样的开放性使得 Android 系统得到了广泛的支持和发展,成为了目前全球市场份额最大的移动操作系统。 总之,AOSP 提供了一个完整的 Android 系统源代码,使得开发人员可以自由地使用和修改 Android 系统,为移动设备的应用程序开发提供了广泛的支持和发展机会。
相关问题

android aosp目录结构

AOSP (Android Open Source Project) 的目录结构如下: ``` ├── bionic/ // 标准 C 库 ├── bootable/ // 引导程序 ├── build/ // 构建系统 ├── cts/ // 兼容性测试 ├── dalvik/ // Dalvik 虚拟机 ├── development/ // 开发工具和示例代码 ├── device/ // 设备配置 ├── docs/ // 文档 ├── external/ // 第三方库和工具 ├── frameworks/ // 应用框架 ├── hardware/ // 硬件抽象层 ├── kernel/ // Linux 内核 ├── libcore/ // 核心库 ├── libnativehelper/ // C++ 帮助库 ├── ndk/ // Android Native Development Kit ├── out/ // 构建输出目录 ├── packages/ // 应用程序包 ├── pdk/ // 平台开发工具包 ├── prebuilts/ // 预构建工具和库 ├── sdk/ // Android SDK ├── system/ // 系统服务和应用 ├── toolchain/ // 工具链 └── vendor/ // 厂商定制代码 ```

mac12.6.1 如何编译android aosp 13

编译Android AOSP需要一定的编译环境和编译工具链。以下是在macOS 12.6.1上编译Android AOSP 13的步骤: 1. 安装必要的依赖: ``` brew install git python gnupg flex bison gperf build-essential zip curl zlib1g-dev gcc-multilib g++-multilib libc6-dev-i386 lib32ncurses5-dev x11proto-core-dev libx11-dev lib32z-dev ccache libgl1-mesa-dev libxml2-utils xsltproc unzip openjdk-8-jdk repo ``` 2. 下载AOSP源代码: ``` mkdir aosp cd aosp repo init -u https://android.googlesource.com/platform/manifest -b android-13.0.0_r1 repo sync -j$(nproc) ``` 3. 配置环境变量: ``` export PATH=~/aosp/bin:$PATH export USE_CCACHE=1 export CCACHE_EXEC=/usr/local/bin/ccache ``` 4. 配置编译环境: ``` source build/envsetup.sh lunch aosp_arm64-eng ``` 5. 开始编译: ``` make -j$(nproc) ``` 6. 等待编译完成后,生成的镜像文件位于out/target/product/<device>/目录下。 以上是在macOS 12.6.1上编译Android AOSP 13的大体步骤,具体的操作可能因为设备和环境的不同而有所区别,建议参考官方文档和相关的论坛帖子进行操作。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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