Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

не могу установить НДК

Я пытаюсь использовать buildozer для своего приложения python-kivy. Когда я запускаю код «buildozer android debug deploy run», я получаю сообщение об ошибке:

Рекомендуемая версия NDK для Android от p4a: 17c

Android NDK отсутствует

Итак, я сделал все шаги здесь: buildozer android NDK не загружает Ubuntu

(Я использовал NDK 17c на основе моей подсказки об ошибке)

Но все равно у меня такая же ошибка: # Android NDK отсутствует

ls моей платформы таковы:

android, ndk-build, README.md, android-ndk-r17c-linux-x86_64.zip, ndk-depends, shaper-tools, android-ndk-r20b, ndk-gdb, simpleperf, android-sdk, ndk-stack, source.properties, apache-ant-1.9.4, ndk-what, источники, сборка, платформы, sysroot, CHANGELOG.md, готовые, наборы инструментов, мета, python-пакеты, wrap.sh

Итак, у меня ндк! что мне делать? (у меня система убунту)

python kivy android-ndk buildozer
17.12.2019

  • любые комментарии? или я должен очистить мою проблему? 18.12.2019
  • Я думаю, вам нужно разархивировать android-ndk-r17c-linux-x86_64.zip. 19.12.2019
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..