# 툴체인 선택
표 1. 다양한 명령 집합에 대한 APP\_ABI 설정
| 아키텍처 | 툴체인 이름 |
| ---------- | ------------------------------------ |
| ARM 기반 | arm-linux-androideabi-**{gcc-version}** |
| x86 기반 | x86-**{gcc-version}** |
| MIPS 기반 | mipsel-linux-android-**{gcc-version}** |
| ARM64 기반 | aarch64-linux-android-**{gcc-version}** |
| X86-64 기반 | x86\_64-**{gcc-version}** |
| MIPS64 기반 | mips64el-linux-android-**{gcc-version}** |
# Sysroot 선택
```
SYSROOT=$NDK/platforms/android-21/arch-arm
```
# 컴파일러 호출
## 간단한 호출
다음은 NDK 내에 미리 빌드 되어있는 `arm-linux-androideabi-4.8` 툴체인을 이용한 빌드 방법이다.
```
export CC="$NDK/toolchains/arm-linux-androideabi-4.8/prebuilt/ \
linux-x86/bin/arm-linux-androideabi-gcc-4.8 --sysroot=$SYSROOT" $CC -o foo.o -c foo.c
```
이 방법에서는 C++ STL (STLport, libc++ 또는 GNU libstdc++)을 사용할 수 없습니다. 예외나 RTTI가 지원되지도 않는다.
## 고급 방법
NDK는 명령줄에서 사용자 지정 툴체인 설치를 수행할 수 있는 `make-standalone-toolchain.sh` 셸 스크립트를 제공합니다.
`$NDK/build/tools/` 디렉터리에 있으며, 여기서 $NDK는 NDK의 설치 루트 디렉터리입니다.
```
$NDK/build/tools/make-standalone-toolchain.sh \
--arch=arm --platform=android-21 --install-dir=/tmp/my-android-toolchain
```
이 명령어를 실행하면 `/tmp/my-android-toolchain/`이라는 이름의 디렉터리가 생성되고, 이 디렉터리에는 `android-21/arch-arm` sysroot의 복사본과 32비트 ARM 아키텍처용 툴체인 바이너리의 복사본이 포함됩니다.
표 3. `--arch`를 사용하는 툴체인과 해당 값
| 툴체인 | 값 |
| ----------------- | ----------------- |
| mips64 컴파일러 | \--arch=mips64 |
| mips GCC 4.8 컴파일러 | \--arch=mips |
| x86 GCC 4.8 컴파일러 | \--arch=x86 |
| x86\_64 GCC 4.8 컴파일러 | \--arch=x86\_64 |
| mips GCC 4.8 컴파일러 | \--arch=mips |
표 4. `--toolchain`을 사용하는 툴체인과 해당 값
| 툴체인 | 값 |
|:-------------:|:-------------------------------------------------------------------------:|
| arm | --toolchain=arm-linux-androideabi-4.8
--toolchain=arm-linux-androideabi-4.9
--toolchain=arm-linux-android-clang3.5
--toolchain=arm-linux-android-clang3.6|
| x86 | \--toolchain=x86-linux-android-4.8
\--toolchain=x86-linux-android-4.9
\--toolchain=x86-linux-android-clang3.5
\--toolchain=x86-linux-android-clang3.6 |
| mips | \--toolchain=mips-linux-android-4.8
\--toolchain=mips-linux-android-4.9
\--toolchain=mips-linux-android-clang3.5
\--toolchain=mips-linux-android-clang3.6 |
| arm64 | \--toolchain=aarch64-linux-android-4.9
\--toolchain=aarch64-linux-android-clang3.5
\--toolchain=aarch64-linux-android-clang3.6 |
| x86\_64 | \--toolchain=x86\_64-linux-android-4.9
\--toolchain=x86\_64-linux-android-clang3.5
\--toolchain=x86\_64-linux-android-clang3.6 |
| mips64 | \--toolchain=mips64el-linux-android-4.9
\--toolchain=mips64el-linux-android-clang3.5
\--toolchain=mips64el-linux-android-clang3.6 |
# CMakeList.txt
```
# For more information about using CMake with Android Studio, read the
# documentation: https://d.android.com/studio/projects/add-native-code.html
# Sets the minimum version of CMake required to build the native library.
cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)
# Creates and names a library, sets it as either STATIC
# or SHARED, and provides the relative paths to its source code.
# You can define multiple libraries, and CMake builds them for you.
# Gradle automatically packages shared libraries with your APK.
```
다음은 .cpp 라이브러리 추가하는 방법이다.
```
add_library( # Sets the name of the library.
native-lib
# Sets the library as a shared library.
SHARED
# Provides a relative path to your source file(s).
src/main/cpp/native-lib.cpp
)
```
```
add_library( # Sets the name of the library.
blerp
# Sets the library as a shared library.
SHARED
# Provides a relative path to your source file(s).
src/main/cpp/detection/blerp.cpp
)
add_library( # Sets the name of the library.
util
# Sets the library as a shared library.
SHARED
# Provides a relative path to your source file(s).
src/main/cpp/detection/util.cpp
)
add_library( # Sets the name of the library.
input-processing
# Sets the library as a shared library.
SHARED
# Provides a relative path to your source file(s).
src/main/cpp/detection/input_processing.cpp
)
```
add_library 의 세번째 파라미터에 여러 cpp 파일을 묶어 하나의 라이브러리로 등록할 수 있다. (좋은 의견을 주신 코드몬님 감사드립니다. )
```
add_library( # Sets the name of the library.
native-lib2
# Sets the library as a shared library.
SHARED
# Provides a relative path to your source file(s).
native-lib.cpp common/hmac.cpp common/sha1.cpp common/sha256.cpp
)
```
다음은 헤더 파일을 포함하고 있는 디렉토리를 선언하는 코드이다.
```
# Specifies a path to native header files. include_directories( src/main/cpp/include )
```
다음은 라이브러리를 찾아서 해당 라이브러리에 이름을 할당하는 코드이다.
```
# Searches for a specified prebuilt library and stores the path as a
# variable. Because CMake includes system libraries in the search path by
# default, you only need to specify the name of the public NDK library
# you want to add. CMake verifies that the library exists before
# completing its build.
find_library( # Sets the name of the path variable.
log-lib
# Specifies the name of the NDK library that
# you want CMake to locate.
log
)
```
다음은 라이브러리의 target을 정의하는 코드이다.
```
# Specifies libraries CMake should link to your target library. You
# can link multiple libraries, such as libraries you define in this
# build script, prebuilt third-party libraries, or system libraries.
target_link_libraries( # Specifies the target library.
native-lib
# Links the target library to the log library
# included in the NDK.
${log-lib}
)
```
input_processing 은 util에 종속되어 있고, util은 blerp에 종속되어있다.
```
target_link_libraries( input-processing util )
target_link_libraries( util blerp )
```
# 여담
C와 C++이 섞여 있는 코드를 이용할 때, C에서 만들어진 함수의 이름과 C++에서 선언한 함수의 이름을 비슷한 형식으로 만들어서 C++에서 컴파일된 함수를 C에서도 사용할 수 있도록 한다.
- [C++ 상에서 발생하는 name mangling 에 관한 내용](https://spikez.tistory.com/19)
extern "C"를 명시적으로 선언해 줌으로써 이 부분에 선언된 함수는 C 형식의 함수 실행 이름을 가지게 되고, 이를 C에서도 사용할 수 있게 된다. 이 때 함수의 선언 형식은 C의 기준을 따라야 하며, C++의 기준(클래스를 명시한다던지, template을 이용하는 등)을 따르는 함수는 오류를 발생한다.
- [What is the effect of extern “C” in C++?](https://stackoverflow.com/questions/1041866/what-is-the-effect-of-extern-c-in-c)
```
// blerp.h
#include
typedef struct {
uint32_t *pixels;
unsigned int w;
unsigned int h;
} image_t;
#define getByte(value, n) (value >> (n*8) & 0xFF)
#ifdef
__cplusplus extern "C" {
#endif
void copy_element(image_t *image, unsigned int x, unsigned int y, uint32_t color);
#ifdef
__cplusplus }
#endif
```
# 참고
- [C 및 C++ 코드를 프로젝트에 추가](https://developer.android.com/studio/projects/add-native-code?hl=ko)
- [독립 실행형 툴체인](https://developer.android.com/ndk/guides/standalone_toolchain?hl=ko)
- [CMake: target\_link\_libraries](https://cmake.org/cmake/help/v3.12/command/target_link_libraries.html)
> https://amitness.com/posts/information-retrieval-evaluation 글을 읽고 정리한 문서입니다. ## 지표의 목적 상위 N 결과가 얼마나 우수한지 어떻게 평가할 것 인가? ### Binary relevance - 문서에 대한 관련성을 `있다 / 없다` 로만 판단한다. - 현재 Ranking model 이 query 에 대해서 5개의 각각의 문서 관련도는 `[1, 0, 1, 0, 1]` 로 나타낼 수 있다. (*binary*) ## Order-unaware metrics ### Precision@k $$ Precision@k = \frac{ true\ positives@k}{(true\ positives@k) + (false\ positives@k)} $$ - 이 메트릭은 상위 K 결과의 관련 항목 수를 정량화합니다. - 추출된 k 랭크 문서 중에서 관련 있는 문서의 갯수 예시) *Precision@2* ### Recall@k $$ Recall@k = \frac{ true\ positives@k}{(true\ positives@k) + (false\ negatives@k)} $$ - 이 메트릭은 쿼리에 대한 모든 실제 관련 결과 중에서 몇 개의 실제 관련 결과가 표시되었는지 알려줍니다. - 전체 관련 있는 문서 갯수 중에서 k 랭크 내에 추출된 관련 있는 문서의 갯수 예시) *Recall@2* ### 참고: Precision 과 Recall 의 집합관계 - A = 모델에서 문서가 관련 있다고 예측한 영역 (예측) - B = 실제 관련 있는 문서가 있는 영역 (정답) - b 영역 = True Positive 로 모델이 추출한 관련 문서 중 실제 관련 있는 문서가 있었던 영역 모델이 반환한 결과 중에서 실제 관련도 있는 문서를 추출한 비율이 precision, 실제 관련 있는 문서 목록 중 model 이 올바르게 문서를 추출한 비율이 recall 이라고 할 수 있다...
댓글
댓글 쓰기