adb server is out of date. killing...

本文介绍了解决 Android 开发过程中遇到的 ADB server 无法启动的问题,包括检查端口占用情况并释放被占用的端口。

1:今天调试android的时候发现一个诡异的问题

[html]  view plain copy
  1. C:\Users\xxxx>adb start-server  
  2. adb server is out of date.  killing...  
  3. ADB server didn't ACK  
  4. * failed to start daemon *  

adb 不管执行 shell devices 还是logcat 都会报错

[html]  view plain copy
  1. adb server is out of date.  killing...  
究其源就是adb server没启动

到stackoverflow上查了一下 经过分析整理如下:

[html]  view plain copy
  1. C:\Users\xxxx>adb nodaemon server  
  2. cannot bind 'tcp:5037'  
原来adb server 端口绑定失败

继续查看到底是哪个端口给占用了

[html]  view plain copy
  1. C:\Users\xxxxxx>netstat -ano | findstr "5037"  
  2.   TCP    127.0.0.1:5037         0.0.0.0:0              LISTENING       4236  
  3.   TCP    127.0.0.1:5037         127.0.0.1:49422        ESTABLISHED     4236  
  4.   TCP    127.0.0.1:49422        127.0.0.1:5037         ESTABLISHED     3840  

打开任务管理器kill掉4236 这个进程。ok(可以在任务管理器菜单,查看->选择列中勾选(PID)进程标识符)

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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