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Android平台推理框架及试用场景模型对比核心结论：文本 LLM 用 llama.cpp 一站通吃，视觉/语音/图像生成各归专项工具（whisper.cpp、sherpa-onnx、stable-diffusion.cpp），NPU 能效交给 AI Edge SDK，PyTorch 模型下放给 ExecuTorch。 llama.cpp 虽然模型覆盖最广，但 ASR/TTS/图像生成不在它的范畴内，别硬塞。

Android 端侧大模型推理框架对比CPU 上限选 llama.cpp，GPU 上限选 MLC-LLM，NPU 能效上限选 MediaPipe / AI Edge SDK（Qualcomm AI Engine Direct），PyTorch 生态选 ExecuTorch，"能跑就行"选 PocketPal / Ollama 移动端。没有"全能王"，瓶颈决定了上限——想跑得更稳更快，关键是选对硬件路径（CPU / GPU / NPU）再选框架。

新时代牛马

cyclictest 毛刺从哪来？从ftrace、latencytop、perf到IRQ/调度延迟定位空载 cyclictest Max 18 µs，一上产线负载就 800 µs～数 ms；oslat 直方图拖出长尾；perf top 却只看到无关符号——这类「测得出、说不清」的毛刺，根因往往不在「再开一次 PREEMPT_RT」，而在未把延迟拆成 IRQ / 关抢占 / 调度 / timer / 干扰核几段分别钉死。实时性能分析的核心不是堆工具名，而是：先量化（cyclictest/oslat）→ 再分层（ftrace preemptirqsoff、latencytop）→ 再归因（/proc/in

光电的一只菜鸡

为什么调整LSC会对AF产生影响PDAF 对 LSC 的调整非常敏感，核心原因在于它依赖“左右像素信号的一致性”来计算相位差。 LSC 本质上是给图像像素施加一个空间变化的增益来补偿暗角。对于 PDAF，问题就出在这里：相位差的计算依赖于第一焦点检测信号（左像素）和第二焦点检测信号（右像素）之间的相关性（信号匹配度）。如果 LSC 的增益对左右像素施加得不完全一致，就会直接破坏这种相关性，导致相位差计算出现偏差，对焦精度下降。更关键的是，PDAF 还存在“瞳偏移导致的阴影（pupil shift shading）”问题。由于左

LiveData 源码解析LiveData 是 Android 中基于观察者模式、并与 Lifecycle 组件绑定的数据容器，能自动管理订阅关系。它的核心价值在于生命周期感知和自动资源管理：界面不可见时自动停止分发，恢复时立即同步最新数据。三大关键机制包括：版本号机制（防止数据倒灌和重复消费）、setValue 同步与 postValue 异步（很多陷阱的根源）、以及粘性事件（注册后立即收到最新数据）。它非常适合在 Activity/Fragment 中承载 UI 状态，但处理一次性事件时需借助 SingleLiveEvent、

FusibleFlow：Kotlin Flow 的融合机制原理本文以 FusibleFlow 为核心，通过源码片段解析 Flow 的"融合"（fuse）优化：flowOn 如何触发融合、fuse 如何把多层上下文合并为一次线程切换，以及无法融合时 ChannelFlow 兜底方案（collectTo）的工作方式。

23-敏捷开发实战：从Scrum到看板的团队协作方法论敏捷不是一种方法，而是一种思维方式。真正的敏捷是快速响应变化，而非盲目追求速度。真实场景对比：数据对比：

Activity启动流程（四）：从setContentView到View树创建与Window挂载书接上回，已经到 Activity resume 了，但是resume被调用，只代表activity进入到了resumed生命周期状态，并不代表它的窗口已经完成添加。更不代表屏幕上已经出现了第一帧画面。

三少爷的鞋

Kotlin 2026：裁员、AI、Rust——黄金时代结束了吗？Jake Wharton 为你解答前言：在 2026 年的今天，软件工程行业正在经历一场前所未有的震荡——裁员潮未退、技术选型日益谨慎、大模型（LLM）被部分大厂宣称为代码开发的“替代方案”。在这个关键节点，JetBrains 官方邀请到了 Android/Java/Kotlin 生态的传奇人物、开源项目 OkHttp、Retrofit、RxAndroid 的缔造者 Jake Wharton 进行了一场深度访谈。

从零开始的架构测试套件本文译自「Kotlin Architecture Tests with Konture: A Practical Guide - Part 3/3」，原文链接Kotlin Architecture Tests with Konture: A Practical Guide - Part 3/3，由Bao Le发布于2026年7月17日。

台电x98plus在安卓x86的使用安卓x86目前只有安卓5.1可用，使用的ROM是mirek定制的，有root方便进行一些调整。为了提升体验，感觉有几件事情可以做。

遗留项目改造实战指南：从可读性、代码质量到性能和 AI 约束一个阅读性很差的项目，真正难改的往往不是“代码丑”，而是没人敢判断一次修改会影响哪些页面、哪些状态和哪些隐含流程。一句话结论：遗留项目改造不要从大重写开始，而要从“可观测、可验证、可回退”的小步治理开始，把混乱代码逐渐收敛成有边界、有测试、有性能预算的系统。本文以 Android 和 Kotlin 项目为主要语境，很多方法也适用于 Flutter、微信小程序、Web 前端和服务端。文中的类名如 ViewModel、Repository、UseCase、WorkManager、CoroutineScop

Android 手簿 ADB 无线调试全攻略：USB 转 WiFi 一键连接面向现场测绘 / 硬件工程师的一篇实操向技术博客。解决「全站仪手簿、安卓主机等设备调试时被 USB 线束缚」的痛点，用 adb tcpip + 自动读 IP + 重试，实现插一次 USB、之后全程 WiFi 无线调试。

MapLibre 实战 08｜GPS 点漂了几百米才被发现：GCJ-02 纠偏原理与"转两次"陷阱摘要：野外用 GPS 实测的采样点，回到室内画到天地图上，点位漂到几百米外的马路上——不是设备坏了，是底图用的根本不是你手里的坐标系。这篇讲清 GCJ-02 的非线性加扰数学、平面测量坐标为什么必须"转两次"，以及 MapLibre 下为什么纠偏该收敛成一个无状态纯函数。附公式 ↔ 代码核对方法和坑对照表。

Android WebRTC + H.265 适配记录补充这篇文章是几年前做 Android WebRTC + H.265 时留下的操作记录，最近整理旧资料时重新翻了出来，所以重新发一次。

Android : apktoolAPKTool是谷歌提供的APK编译工具，能够反编译及回编译apk，需要java支持。将 apktool.bat和apktook.jar放到统一目录，解压apk: apktool d test.apk -o test

如何验证App预置为特权App功能正常？看到 build completed successfully 且产物已经输出到了 out/target/product/qssi/system/priv-app/RemoteControl/RemoteControl.apk

两台 Android 开发板的硬件序列号完全相同，如何使用 ADB 连接其中的一台？在开发板调试或批量测试过程中，有时会遇到这样的情况：多块开发板使用了相同的出厂镜像，导致它们的硬件序列号完全相同。此时执行 adb devices，可能会看到两台设备显示为同一个序列号，使用 adb -s <serial> 无法稳定地指定目标设备。

用 KSP + Hilt 自动注入 Android ViewBinding多年前做的小插件几年前全面使用jetpack compose后就该插件不维护了仅记录Android 的 ViewBinding 已经很好用了。布局文件开启 ViewBinding 后，Android Gradle Plugin 会为每个 XML 布局生成一个类型安全的 Binding 类。