在Eclipse上使用Genymotion代替原生模拟器

本文记录了在Eclipse上安装并使用Genymotion替代原生模拟器的过程,强调了Genymotion在速度和分辨率方面的优势。详细介绍了安装步骤、遇到的问题及解决方案,并分享了创建虚拟机所需的账号注册注意事项。

    在Eclipse上使用Genymotion代替原生模拟器,Genymotion的效果确实比Eclipse原生的模拟器要快很多,分辨率表现也很出色,网上有很多关于Genymotion的帖子,这里简单记录一下自己的安装使用过程中遇到的问题。

    首先是安装,来到Genymotion的官方网站,这里附上网址:

     https://cloud.genymotion.com/page/customer/login/

主页高大上的样子,不能正常访问的可以通过一些软件代理一下,因为要在首页注册,所以直接从别的地方下载软件是不能正常使用的(创建虚拟机的时候要验证帐号,所以这里注册帐号要牢记),登录之后会跳转到下载页面,在下载页面根据自己的需求下载自己所需要的东西就可以了。这里需要注意的是,如果你想用Eclipse插件版本的,你一样需要先下载Genymotion和虚拟机,window版本的有组合装,其他版本的需要分开下载

注意,下载eclipse插件的时候需要下载两个,只下载一个是不能正常工作的。



接下来就是安装了,先把Genymotion安装到位,这里建议安装到默认目录,安装到其他目录可能会出现无法正常运行的问题,第一次运行,这里需要你输入你在注册的时候用到的用户名和密码,之后在settings里指定你的SDK目录(不要说你没有SDK),最后就可以创建模拟器运行了

安装插件,可以在线安装自动,也可以下载下来手动安装,由于我这里在线安装长时间没有相应,选择了手动安装,将下载下来的两个jar包直接拖放到SDK目录下plugin目录下,然后再次打开eclipse的时候就会有新的按钮出现


点击运行,没有什么问题,但是在运行某些程序的时候会报INSTALL_FAILED_CPU_ABI_INCOMPATIBLE错误

这里参考了下面这篇博客,简单实用

http://blog.youkuaiyun.com/wjr2012/article/details/16359113

目前大概就是这些了,以后会更新一些Genymotion模拟器使用过程中遇到的问题

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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