ce0b74704937
ce0b74704937

Linux14.04+cuda7.5+anaconda2+opencv3.0+caffe

现在安装caffe的博客着实很多，但是很多都是复制转载别人的，根本不管对错，有些没写清楚自己的环境，博主自己通过安装，一步一步记下自己的步骤，写下自己踩过的坑，希望大家借鉴，也是给自己做个笔记。

首先介绍博主电脑硬件和所安装的软件版本，gpu是GTX980Ti，Linux版本是14.04(LTS)64位，python环境用的是anaconda2，cuda版本是7.5，OpenCV用的是3.0。

博主在安装之前的机器是纯干净的，啥玩意儿都没有，在安装环境之前，我把硬盘格式化了，所以是特别干净的盘，电脑只有bios，这是我安装的一个前提吧。

一、安装ubuntu

  1. 下载ubuntu


    图一.png

  2. 制作ubuntu的系统u盘(博主是在win7的环境中制作的系统盘)，博主用的是UltraISO(这个好早就下了，所以忘了是哪下的了，网上有很多的)


    图二.png

1)博主这个包，解压出来是个exe，可以直接运行，运行界面如下，选择试用即可


图三.png

2)进入如下界面，选择 文件-打开


图四.png

3)然后找到刚刚下载的ubuntu的iso文件（ubuntu-14.04-desktop-amd64.iso）


图五.png

4)可以看见软件打开了iso镜像文件


图六.png

5)选择 启动-写入硬盘映像


图七.png

6)插入u盘，然后更改如下参数(选择USB-HDD，选择便捷启动中的syslinux，最后点击是)操作如下


图八.png
图九.png
图十.png

7)最后选择写入，等待u盘做好


图十一.png

  1. 将制作好的系统盘插入即将安装系统的电脑，开机，一直按f2(装系统的电脑也就是要安装ubuntu的电脑主板是华硕的)，进入bios后，选择u盘启动，然后可以进入u盘系统盘，选择install ubuntu，之后按照提示安装即可。

  2. 安装好后拔出u盘，重启电脑

二、安装cuda

简单来说，按照官方文档安装即可，请认真阅读，不要侥幸的跳过任何一个步骤任何一个错误，我开始用的是.run文件装的，不是很顺手，不方便，还要另装显卡驱动，容易出错，后来同学之前踩过这个坑，建议用deb安装，很方便，换成.deb方式安装的，三条语句搞定。
官方安装文档网址

  1. [下载cuda网址]（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）
图十二.png
图十三.png

  1. 下载完后运行md5sum和下面网页中的checksums对比看看下载是否正确完成


    图十四.png

  2. 接下来三条语句搞定，不过建议还是认真看看文档，就当学习一下英文了


    图十五.png

  3. 在设置环境变量的时候要注意，官方文件写在终端输入

export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

这样做，当你关闭终端的时候变量就没了。
本人在/etc/profile里末尾添加上面两句，添加完了回到终端source /etc/profile，这样就不用重启就能改变变量配置了。

  1. 接下来是检查是否安装cuda成功，cuda-install-samples-7.5.sh ./ ，表示在当前文件夹下安装samples，然后进入NVIDIA_CUDA-7.5_Samples下make

  2. make成功后cd到NVIDIA_CUDA-7.5_Samples/bin/x86_64/linux/release下，运行./deviceQuery看是否安装成功

  3. 运行./bandwidthTest看显卡和cuda有没有连接成功

三、安装anaconda2

安装anaconda，从官网下载anaconda2，我下的是Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh，然后cd到包含该文件的路径下，运行bash Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh，一路enter，第一个问题Do you approve the license terms?选yes，然后问你安装路径，我和[4]一样安装在/usr/local/anaconda2下，之后问你是否添加anaconda路径，选yes，，它自动将anaconda2的bin路径添加到~/.bashrc，然后就安装好了。

在终端输入python命令，如果没报错，并且显示出如下界面，说明anaconda2安装完毕。

图十六.png

编译caffe时会提示找不到hdf5相关的动态库
默认在usr/lib/x86_64-linux-gnu下找，可以创建anaconda2中的库的软连接，在终端运行如下命令：

sudo ln -s /usr/local/anaconda2/lib/libhdf5_hl.so.10  /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libhdf5_hl.so.10
sudo ln -s /usr/local/anaconda2/lib/libhdf5.so.10  /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libhdf5.so.10

四、安装OpenCV3

OpenCV3，从官网下载opencv3网址，方法看opencv3的installation in linux，在downloads界面的右上角

图十七.png

图十八.png

博主最近发现一个很严重的问题，如果python用的是anaconda的话，按照上述操作编译会有问题，会有没有cv2.so库的情况出现，所以cmake的命令要有所改变，我的命令如下：

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
      -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
      -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON \
      -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
      -D PYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/local/anaconda2/include/python2.7/ \
      -D PYTHON_INCLUDE_DIR2=/usr/local/anaconda2/include/python2.7/ \
      -D PYTHON_LIBRARY=/usr/local/anaconda2/lib/libpython2.7.so \
      -D PYTHON_LIBRARY2=/usr/local/anaconda2/lib/libpython2.7.so \
      -D PYTHON_PACKAGES_PATH=/usr/local/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/ \
      -D BUILD_EXAMPLES=ON \
      -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \
      -D BUILD_opencv_python3=OFF \
      -D BUILD_opencv_python2=ON ..

如果你不知道你anaconda装的路径，可以在python环境中执行：

import sys
sys.prefix

编译出来的cv2.so在文件夹/usr/local/lib/python2.7/site-packages下面，通过使用命令：

sudo ln -s /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so  /usr/local/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/

在anaconda安装文件夹下建立cv2.so的软连接，

然后在python下执行import cv2，就不会报ImportError: No module named cv2这样的错误了。

五、接下来是编译caffe的过程

官网安装方法，因为官网不是用的anaconda2和opencv3，所以安装方法有点不一样。

  1. 下载其他依赖包
    sudo apt-get install libatlas-base-dev
    sudo apt-get install libprotobuf-dev
    sudo apt-get install libleveldb-dev
    sudo apt-get install libsnappy-dev 
    sudo apt-get install libboost-all-dev
    sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
    sudo apt-get install libgflags-dev
    sudo apt-get install libgoogle-glog-dev
    sudo apt-get install liblmdb-dev
    sudo apt-get install protobuf-compiler
  1. 下载caffe

github中下载caffe的网址

官网编译方法如下

编译caffe官网网址，下面是根据自己的环境更改caffe文件夹下的makefile.config文件。

根据我现有的环境(linux14.04 + anaconda2 + cuda7.5 + opencv3.0)，我的Makefile如下：

## Refer to http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html
# Contributions simplifying and improving our build system are welcome!

# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).
# USE_CUDNN := 1

# CPU-only switch (uncomment to build without GPU support).
# CPU_ONLY := 1

# uncomment to disable IO dependencies and corresponding data layers
# USE_OPENCV := 0
# USE_LEVELDB := 0
# USE_LMDB := 0

# uncomment to allow MDB_NOLOCK when reading LMDB files (only if necessary)
#       You should not set this flag if you will be reading LMDBs with any
#       possibility of simultaneous read and write
# ALLOW_LMDB_NOLOCK := 1

# Uncomment if you're using OpenCV 3
OPENCV_VERSION := 3

# To customize your choice of compiler, uncomment and set the following.
# N.B. the default for Linux is g++ and the default for OSX is clang++
# CUSTOM_CXX := g++

# CUDA directory contains bin/ and lib/ directories that we need.
CUDA_DIR := /usr/local/cuda
# On Ubuntu 14.04, if cuda tools are installed via
# "sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit" then use this instead:
# CUDA_DIR := /usr

# CUDA architecture setting: going with all of them.
# For CUDA < 6.0, comment the *_50 lines for compatibility.
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \
                -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \
                -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
                -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
                -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
                -gencode arch=compute_50,code=compute_50

# BLAS choice:
# atlas for ATLAS (default)
# mkl for MKL
# open for OpenBlas
BLAS := atlas
# Custom (MKL/ATLAS/OpenBLAS) include and lib directories.
# Leave commented to accept the defaults for your choice of BLAS
# (which should work)!
# BLAS_INCLUDE := /path/to/your/blas
# BLAS_LIB := /path/to/your/blas

# Homebrew puts openblas in a directory that is not on the standard search path
# BLAS_INCLUDE := $(shell brew --prefix openblas)/include
# BLAS_LIB := $(shell brew --prefix openblas)/lib

# This is required only if you will compile the matlab interface.
# MATLAB directory should contain the mex binary in /bin.
# MATLAB_DIR := /usr/local
# MATLAB_DIR := /Applications/MATLAB_R2012b.app

# NOTE: this is required only if you will compile the python interface.
# We need to be able to find Python.h and numpy/arrayobject.h.
#PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 \
                /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include
# Anaconda Python distribution is quite popular. Include path:
# Verify anaconda location, sometimes it's in root.
ANACONDA_HOME := /usr/local/anaconda2
PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include \
                $(ANACONDA_HOME)/include/python2.7 \
                $(ANACONDA_HOME)/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include \

# Uncomment to use Python 3 (default is Python 2)
# PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.5m
# PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python3.5m \
#                 /usr/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include

# We need to be able to find libpythonX.X.so or .dylib.
# PYTHON_LIB := /usr/lib
PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib

# Homebrew installs numpy in a non standard path (keg only)
# PYTHON_INCLUDE += $(dir $(shell python -c 'import numpy.core; print(numpy.core.__file__)'))/include
# PYTHON_LIB += $(shell brew --prefix numpy)/lib

# Uncomment to support layers written in Python (will link against Python libs)
WITH_PYTHON_LAYER := 1

# Whatever else you find you need goes here.
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib

# If Homebrew is installed at a non standard location (for example your home directory) and you use it for general dependencies
# INCLUDE_DIRS += $(shell brew --prefix)/include
# LIBRARY_DIRS += $(shell brew --prefix)/lib

# Uncomment to use `pkg-config` to specify OpenCV library paths.
# (Usually not necessary -- OpenCV libraries are normally installed in one of the above $LIBRARY_DIRS.)
# USE_PKG_CONFIG := 1

# N.B. both build and distribute dirs are cleared on `make clean`
BUILD_DIR := build
DISTRIBUTE_DIR := distribute

# Uncomment for debugging. Does not work on OSX due to https://github.com/BVLC/caffe/issues/171
# DEBUG := 1

# The ID of the GPU that 'make runtest' will use to run unit tests.
TEST_GPUID := 0

# enable pretty build (comment to see full commands)
Q ?= @

接下来，运行下面的语句，编译并检测caffe是否正确编译：

make all  #make -j8可以加快编译速度
make test
make runtest

出现如下错误，可能是caffe makefile找不到python路径，该配置文件中的anaconda路径不对，检查makefile.config文件中的ANACONDA_HOME := /usr/local/anaconda2语句

图十九.png

如果没有报错，caffe就安装好了，但是此时python还不能import caffe，要使用caffe的python的接口，还需要执行下面语句：

make pycaffe

在终端输入python进入python运行环境，输入import caffe，会出现下列错误：

图二十.png

在python环境中，输入下列命令：

import sys
sys.path.append('/home/hpc/caffe/python')    #添加caffe根目录下的python路径，按照自己的路径进行更改
import caffe

出现下面界面，说明能成功使用caffe的python接口了。


图二十一.png

但是在添加完caffe的python路径后，导入caffe还是会报错，错误是ImportError: No module named google.protobuf.internal，说明没有按照protobuf，但是之前按照caffe之前是安装过的，caffe也编译完了，还有一个原因就是机器里有两个python环境，一个是系统自带的，另一个就是anaconda的环境：

pip install protobuf
/home/username/anaconda2/bin/pip install protobuf    #这是我的anaconda安装路径，路径改成你自己的

最后在python环境中，输入下列命令：

import sys
sys.path.append('/home/hpc/caffe/python')    #添加caffe根目录下的python路径，按照自己的路径进行更改
import caffe

应该没有问题了，界面如下


图二十二.png

如果是写.py文件，可以在.py文件中添加下列语句：

CAFFE_ROOT = '/home/hpc/caffe'
sys.path.append(CAFFE_ROOT+'/python')  # Add caffe python path so we can import it

一些指令：

pkg-config --modversion opencv    #查看opencv的安装版本
protoc --version    #查看protobuf安装版本

你可能感兴趣的:(Linux14.04+cuda7.5+anaconda2+opencv3.0+caffe)

  • Linux14.04+cuda7.5+anaconda2+opencv3.0+caffe ce0b74704937
    现在安装caffe的博客着实很多，但是很多都是复制转载别人的，根本不管对错，有些没写清楚自己的环境，博主自己通过安装，一步一步记下自己的步骤，写下自己踩过的坑，希望大家借鉴，也是给自己做个笔记。首先介绍博主电脑硬件和所安装的软件版本，gpu是GTX980Ti，Linux版本是14.04(LTS)64位，python环境用的是anaconda2，cuda版本是7.5，OpenCV用的是3.0。博主在
  • Algorithm 香水浓 javaAlgorithm
    冒泡排序 public static void sort(Integer[] param) { for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) { for (int j = 0; j < i; j++) { int current = param[j]; int next = param[j + 1];
  • mongoDB 复杂查询表达式 开窍的石头 mongodb
    1:count    Pg: db.user.find().count();    统计多少条数据 2:不等于$ne    Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});    查询id不等于3的数据。 3：大于$gt $gte(大于等于) &n
  • Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space 0624chenhong jvmjboss
    转自 http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630 解决办法： window->preferences->java->installed jres->edit jre 把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m ----------------
  • 文件上传 下载 解析 相对路径 不懂事的小屁孩 文件上传
    有点坑吧，弄这么一个简单的东西弄了一天多，身边还有大神指导着，网上各种百度着。 下面总结一下遇到的问题： 文件上传，在页面上传的时候，不要想着去操作绝对路径，浏览器会对客户端的信息进行保护，避免用户信息收到攻击。 在上传图片，或者文件时，使用form表单来操作。 前台通过form表单传输一个流到后台，而不是ajax传递参数到后台，代码如下: <form action=&
  • 怎么实现qq空间批量点赞 换个号韩国红果果 qq
    纯粹为了好玩！！ 逻辑很简单 1 打开浏览器console；输入以下代码。 先上添加赞的代码 var tools={}; //添加所有赞 function init(){ document.body.scrollTop=10000; setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
  • 判断是否为中文 灵静志远 中文
    方法一： public class Zhidao { public static void main(String args[]) { String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是"; int n=0; for(int i=0; i<s.length(); i++) { n = (int)s.charAt(i); if((
  • 一个电话面试后总结 a-john 面试
    今天，接了一个电话面试，对于还是初学者的我来说，紧张了半天。 面试的问题分了层次，对于一类问题，由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结：   在谈到集合类的时候，举几个常用的集合类，想都没想，直接说了list,map。   然后对list和map分别举几个类型：   list方面：ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时，愣住了
  • MSSQL中Escape转义的使用 aijuans MSSQL
    IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null drop table tempdb..#ABC create table #ABC ( PATHNAME NVARCHAR(50) ) insert into #ABC SELECT N'/ABCDEFGHI' UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA' UNION ALL
  • 一个简单的存储过程 asialee mysql存储过程构造数据批量插入
               今天要批量的生成一批测试数据，其中中间有部分数据是变化的，本来想写个程序来生成的，后来想到存储过程就可以搞定，所以随手写了一个，记录在此：            DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
  • annot convert from HomeFragment_1 to Fragment 百合不是茶 android导包错误
    创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;     创建类时引入包是:import android.app.Fragment;      创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
  • Weblogic10两种修改端口的方法 bijian1013 weblogic端口号配置管理config.xml
    一.进入控制台进行修改    1.进入控制台:  http://127.0.0.1:7001/console     2.展开左边树菜单         域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
  • mysql 操作指令 征客丶 mysql
    一、连接mysql 进入 mysql 的安装目录； $ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p 输入密码，回车，接连； 二、权限操作［如果你很了解mysql数据库后，你可以直接去修改系统表，然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效］ 1、赋权 mys
  • 【Hive一】Hive入门 bit1129 hive
    Hive安装与配置 Hive的运行需要依赖于Hadoop，因此需要首先安装Hadoop2.5.2，并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。   Hive安装和配置的步骤   1. 从如下地址下载Hive0.14.0   http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/    2.解压hive，在系统变
  • ajax 三种提交请求的方法 BlueSkator Ajaxjqery
    1、ajax 提交请求 $.ajax({ type:"post", url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do", dataType : "json", success : function(result) { try { for(v
  • mongodb开发环境下的搭建入门 braveCS 运维
      linux下安装mongodb 1）官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz 2）linux 解压  gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz; mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
  • 编程之美-最短摘要的生成 bylijinnan java数据结构算法编程之美
    import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; public class ShortestAbstract { /** * 编程之美 最短摘要的生成 * 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
  • json数据解析及typeof chengxuyuancsdn jstypeofjson解析
    // json格式 var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},' +' {"firstName": "CCC&
  • 流程系统设计的层次和目标 comsci 设计模式数据结构sql框架脚本
                                  流程系统设计的层次和目标  
  • RMAN List和report 命令 daizj oraclelistreportrman
    LIST 命令 使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的 信息。使用此命令可列出： • RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本 • 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本 • 备份集和副本，其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份 • 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本 • 由标记、完成时间、可
  • 二叉树:红黑树 dieslrae 二叉树
        红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.     红黑树必须遵循红黑规则,规则如下     1、每个节点不是红就是黑。     2、根总是黑的  &
  • C语言homework3，7个小题目的代码 dcj3sjt126com c
    1、打印100以内的所有奇数。 # include <stdio.h> int main(void) { int i; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2 != 0) printf("%d ", i); } return 0; }  2、从键盘上输入10个整数，
  • 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示 dcj3sjt126com 自定义
    #import <UIKit/UIKit.h> @interface MyButton : UIButton -(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
  • MySQL查询语句练习题，测试足够用了 flyvszhb sqlmysql
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html 1.创建student和score表 CREATE  TABLE  student ( id  INT(10)  NOT NULL  UNIQUE  PRIMARY KEY  , name  VARCHAR
  • 转：MyBatis Generator 详解 happyqing mybatis
      MyBatis Generator 详解 http://blog.csdn.net/isea533/article/details/42102297   MyBatis Generator详解 http://git.oschina.net/free/Mybatis_Utils/blob/master/MybatisGeneator/MybatisGeneator.
  • 让程序员少走弯路的14个忠告 jingjing0907 工作计划学习
      无论是谁，在刚进入某个领域之时，有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫：不知道应该怎么做，不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验，希望能对大家有所帮助   1.不要害怕在工作中学习。 只要有电脑，就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务，那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作，也是不可能提升自己的。放
  • nginx和NetScaler区别 流浪鱼 nginx
    NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品，Nginx并不包含操作系统，在处理连接方面，需要依赖于操作系统，所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面，Nginx不具备优势。 2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高，参数比较多，不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查，HA等，在Nginx上的配置的实现相对复杂。 3.策略灵活度方
  • 第11章 动画效果（下） onestopweb 动画
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • FAQ - SAP BW BO roadmap blueoxygen BOBW
    http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq   Besides, I care that how to integrate tightly.   By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
  • 关于java堆内存溢出的几种情况 tomcat_oracle javajvmjdkthread
    【情况一】： 　　 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space：这种是java堆内存不够，一个原因是真不够，另一个原因是程序中有死循环； 　　如果是java堆内存不够的话，可以通过调整JVM下面的配置来解决： 　　<jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> 　　<jvm-arg>-Xmx
  • Manifest.permission_group权限组 阿尔萨斯 Permission
    结构 继承关系 public static final class Manifest.permission_group extends Object java.lang.Object android. Manifest.permission_group 常量 ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计 COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限 D
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他