【Android移动开发】Windows10平台安装Android Studio与人工智能算法模型部署案例

news2025/1/31 3:06:32

一、Android Studio下载地址

https://developer.android.google.cn/studio/install.html
在这里插入图片描述
电脑配置要求：

下载保存在指定文件目录下面：
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二、开发环境JDK

下载地址：https://www.oracle.com/cn/java/technologies/downloads/
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安装配置地址：https://blog.csdn.net/tiehou/article/details/129575138

三、开始安装Android Studio

以管理员身份打开：android-studio-2023.1.1.28-windows.exe

点击下一步next：
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安装地址设置：C:\Program Files\Android\Android Studio

加载完成点击下一步和完成Finish：

选择不导入配置：

选择不发送Don‘t send，如果弹出下面的选择退出cancel：

选择自定义配置，点击下一步：
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下一步：
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鼠标先选择左侧内容，再选择接受Accept:

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耐心等待加载完成：

四、案例展示与搭建

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点击project可以看到所以项目文件内容：

等待右下角加载完成：

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如果出现下面的问题：

解决方法如下：参考：https://blog.csdn.net/weixin_56650035/article/details/135908302

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也可以动安装 HAXM
正常情况下，Android Studio 中安装完以后，可以在下面的目录中看到 haxm-xx.exe 文件的，下方的目录请根据自己的实际情况来找
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Android\Sdk\extras\intel\Hardware_Accelerated_Execution_Manager
找到以后，没有就手动下载一下，下载地址，有的话就在点击安装一下。
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如果以上解决了但是环境还是没有运行，解决方法如下

先判断你的CPU是Intel的还是AMD
AMD
尝试去SDK Manager的SDK Tools选项里安装AMD专用的模拟器（Android Emulator Hypervisor Driver for AMD Processors）并打开电脑的控制面板-》程序与功能-》左边栏的启用或关闭Window功能勾选里面的Hyper-V和下面的虚拟化平台

Intel
1.有可能是你的Android Studio 的HAXM下载失败了或者自己安装失败了自己进去Android Studio 里的 SDK Manager的SDK Tools选项里安装HAXM（Intel x86 Emulator Accelerator(HAXM installer)）
还是失败的试试去github（链接：HAXM下载）下载haxm-windows_v7_7_1.zip这个文件(这是window版的) 这是手动下载HAXM 解压安装试试，如果这个也安装失败进入下一步。

2.打开电脑的控制面板-》程序与功能-》左边栏的启用或关闭Window功能看看里面Hyper-V 有没有取消勾选（一定不要勾选），如果有勾选就取消勾选然后重启电脑。

3.确保设置-》更新和安全-》window安全中心-》打开window安全中心按钮-》左边设备安全性-》内核隔离详细信息 -》内存完整性选项是关闭的

4.点击桌面左下角“开始菜单”，搜索“命令提示符”或“CMD”，以管理员权限运行。然后在弹出来的窗口内，用“Ctrl+V”黏贴以下代码并回车运行代码：bcdedit /set hypervisorlaunchtype off 然后重启电脑再次尝试在Android Studio里的 SDK Manager 安装HAXM
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5.如果以上4个步骤都不行请自己想办法进入自己的电脑bios操作界面 CPU设置里面打开VT(也就是Virtualization Technology ) 这个选项

参考链接：https://blog.csdn.net/qq_24033983/article/details/123335806

五、人工智能算法模型移动端部署案例

在您的应用中使用设备端机器学习，轻松解决实际问题。

机器学习套件是一个移动 SDK，可将 Google 的设备端机器学习专业知识融入到 Android 和 iOS 应用中。利用我们强大且易用的 Vision API 和 Natural Language API，解决应用中的常见问题，或打造全新的用户体验。所有服务均由 Google 一流的机器学习模型提供支持，并免费为您提供。

机器学习套件的 API 均在设备端运行，适合在需要处理实时相机数据流的实时用例中。这也意味着该功能可离线使用。

https://developers.google.cn/ml-kit/vision/face-detection/android?hl=zh-cn
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参考

https://blog.csdn.net/chengshuhuai/article/details/121890218
https://zhuanlan.zhihu.com/p/568706543
https://cloud.tencent.com/developer/article/1688984
https://zhuanlan.zhihu.com/p/477743341

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