m:编译整个安卓系统 makes from the top of the tree mm:编译当前目录下的模块,当前目录下需要有Android.mk这个makefile文件,否则就往上找最近的Android.mk文件. builds all of the moudles in the current directory mma:当前目录新增或删除文件后,可以用mma重新编译. mmm:编译指定路径下的模块,指定的路径下面需要有Android.mk这个makefile文件 builds all o

本文转载自:https://blog.csdn.net/zhangbijun1230/article/details/80196379 Android中m.mm.mmm.mma.mmma的区别   m:编译整个安卓系统 makes from the top of the tree mm:编译当前目录下的模块,当前目录下需要有Android.mk这个makefile文件,否则就往上找最近的Android.mk文件. builds all of the moudles in the current

m:编译整个安卓系统 makes from the top of the tree mm:编译当前目录下的模块,当前目录下需要有Android.mk这个makefile文件,否则就往上找最近的Android.mk文件. builds all of the moudles in the current directory  mma:当前目录新增或删除文件后,可以用mma重新编译. mmm:编译指定路径下的模块,指定的路径下面需要有android.mk这个makefile文件 builds all

m:编译整个安卓系统 makes from the top of the tree mm:编译当前目录下的模块,当前目录下需要有Android.mk这个makefile文件,否则就往上找最近的Android.mk文件. builds all of the moudles in the current directory  mma:当前目录新增或删除文件后,可以用mma重新编译. mmm:编译指定路径下的模块,指定的路径下面需要有android.mk这个makefile文件 builds all

一般来说编译一个sdk或者一个比较大的工程项目,第一步都是执行 envsetup.sh这个脚本,比如编译android,qt源码以及其他一些嵌入式的sdk. 而且执行的时候需要特别注意使用 source build/envsetup.sh 或者 . ./build/envsetup.sh 特别注意两个点之间是有空格的,这个作用相当于source. ==========================================补课开始=============================

1    MMM高可用mysql方案 1.1  方案简介 MMM即Master-Master Replication Manager for MySQL(mysql主主复制管理器)关于mysql主主复制配置的监控.故障转移和管理的一套可伸缩的脚本套件(在任何时候只有一个节点可以被写入),这个套件也能对居于标准的主从配置的任意数量的从服务器进行读负载均衡,所以你可以用它来在一组居于复制的服务器启动虚拟ip,除此之外,它还有实现数据备份.节点之间重新同步功能的脚本.MySQL本身没有提供replic

1    MMM高可用mysql方案 1.1  方案简介 MMM即Master-Master Replication Manager for MySQL(mysql主主复制管理器)关于mysql主主复制配置的监控.故障转移和管理的一套可伸缩的脚本套件(在任何时候只有一个节点可以被写入),这个套件也能对居于标准的主从配置的任意数量的从服务器进行读负载均衡,所以你可以用它来在一组居于复制的服务器启动虚拟ip,除此之外,它还有实现数据备份.节点之间重新同步功能的脚本.MySQL本身没有提供replic

一.接口的默认方法 Java 8允许我们给接口添加一个非抽象的方法实现,只需要使用 default关键字即可,这个特征又叫做扩展方法,示例如下:代码如下:interface Formula {    double calculate(int a);    default double sqrt(int a) {        return Math.sqrt(a);    }}Formula接口在拥有calculate方法之外同时还定义了sqrt方法,实现了Formula接口的子类只需要实现一个

好久没有写文章,工作甚忙,但每日还是关注.NET领域的开源项目.五一休息,放松了一下之后,今天就给大家介绍一个轻量级的对象映射工具Tiny Mapper:号称是.NET平台最快的对象映射组件.那就一起看看呢. .NET开源目录:[目录]本博客其他.NET开源项目文章目录 本文原文地址:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/dotnet_Opensource_project_TinyMapper.html 临时更新:感谢@ 郭明锋的意见,为了避免新手误解,这里说明一下,

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分

首先要看一个问题,if 语句适用范围比较广,只要是 boolean 表达式都可以用 if 判断:而 switch 只能对基本类型进行数值比较.两者的可比性就仅限在两个基本类型比较的范围内.说到基本类型的数值比较,那当然要有两个数.然后重点来了--if 语句每一句都是独立的,看下面的语句:if (a == 1) ...else if (a == 2) ...这样 a 要被读入寄存器两次,1 和 2 分别被读入寄存器一次.于是你是否发现其实 a 读两次是有点多余的,在你全部比较完之前只需要一次读入寄

如今的企业经营方式,业务对于数据分析有极大的需求,但却苦于没有数据以及工具的有效支持,业务分析仍就依赖于IT报表制作.而IT方不断地按业务需求去调研.确认业务逻辑,然后取数做报表,其中还要忍受业务的需求变更. Gartner在2016年的商业智能报告中指出,企业传统的IT应用系统虽然已经非常普及,但由于数据整合的复杂性和业务逻辑的多变性,传统BI工具已不能满足企业对于及时性数据分析的需求.以IT主导的商业智能BI和分析将逐步演变为以业务为主导的自助式分析. 工欲善其事,必先利其器.企业对于自助式

一年接近尾声,又到了年终总结的时候,宴会厅里传来各种激情澎湃的演讲,有的行业遍地开花.欢声笑语不绝于耳:有的行业却没能迎来"昨夜东风",只能嗟叹"不堪回首".2016年对于快消品来说是个艰难的年头,实体经济下行让消费者不再任性,传统行业面临转型.但与此同时,倚靠互联网创新的快消B2B平台却迅速成长壮大起来,并开创性地迎来了发展的"元年".快消品B2B平台在2016年猛增至70家以上,总计获得了超过50亿元的投资. B2B平台对传统快消行业分销模式

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第七章:失败更快:爆发测试与实验的能量 欢迎来到实验和测试这个棒极了的世界! 如果Web拥有一个超越所有其他渠道的巨大优势,它就是你的实验和失败能以非常低的成本进行的能力. 您可以根据自己的直觉回答关于网站的,产品或运输的成本或者目标网页的布局的问题,也可以借助快速的实验解答它们,在您的网站上实时运行然后客户可以帮助您选择优胜者.实验是快速的,廉价的并且可扩展的.所以不要去猜测; 学着更快地失败. 章节内容 一  测试选项的

就要下班了,接触php快4个月,掌握的不好,需要实战,看到自己博客空空的,就mark一下吧!下班了...

比如: select id, name from table1 where name = 'x' union all select id, name from table2 where name = 'x'      与select * from (select id, name from table1 union all select id, name from table2) where name = 'x'. 哪一种方式性能更好一些呢? 希望高手能详细说明下, 并且考虑到有索引和无索引的情

我见过最NB的查找文件最快的命令 [root@NB data]# locate teamviewer. /data/Software/teamviewer.i686.rpm /home/ok/.local/share/teamviewer11/drive_c/teamviewer.html /home/ok/Desktop/TMP/teamviewer.png /home/ok/Downloads////////test/teamviewer.zip /opt/teamviewer/tv_bin

参考文章:https://swlaschin.gitbooks.io/fsharpforfunandprofit/content/posts/fvsc-quicksort.html F#之旅4 - 小实践之快排 这次这篇呢,就不翻译了,因为原文确实是相当的简单.先贴一下能跑的代码: 这里贴的不是文本,如果你也想尝试一下,建议你抄一遍,或者理解之后自己写一遍.来看看都有那些要注意的点吧: 1.快排算法,这里用的递归的形式,把所有数分成三部分,[比第一个元素小的部分] [第一个元素] [比第一个元素

近期发现无论是系统的System.Xml还是Mono.Xml,其实都有这样或者那样的问题,所以决定自己搞一个快一点的xml parse.以前在C++里用过rapidxml,这个确实是神一般的存在,速度那是相当快,所以设想能否直接包装一下,然后让它可以在unity中使用呢? 实测了一下,确定是可行的,所以把代码放到了github上,github上的代码应该一直都是比较新的:https://github.com/sczybt/UnityRapidXml 可以看到在parse上,有至少10倍的速度优势

[转] http://www.syyong.com/db/Redis-why-the-use-of-single-process-and-single-threaded-way-so-fast.html Redis采用的是基于内存的采用的是单进程单线程模型的KV数据库,由C语言编写.官方提供的数据是可以达到100000+的qps.这个数据不比采用单进程多线程的同样基于内存的KV数据库Memcached差. Redis快的主要原因是: 完全基于内存 数据结构简单,对数据操作也简单 使用多路 I/O