下载Android源码

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文档说明:

该文档由网络上的一篇文章实践+整理而来的。原文地址为:http://hi.baidu.com/j_key/item/170505ad9efd0037030a4d5d

情况说明:

其实就是google服务器有时候找不到.我们从另外一个服务上下载代码而已。

android整个工程是有很多个子工程组成的。代码放在Git服务器上。下载源码google 为了方便大家写了一个Python脚本叫做 repo。

本来我们按照google官方网站提供的下载说明就可以下载了,但是可惜的在天国比较神奇,所以我们更多时候总是链接不到这个网址。链接不到google的源码服务器怎么办?试想如果把android源码全部copy到我们这个国度可以访问到的地址上就可以了。所以就有以下办法:

  1. 别人下载的code 传到了国内的网盘或者服务器上
  2. 有人或者公司将android整个项目的代码  镜像了一份。提供和google类似的下载方式,只是地址需要做一下改变。(我们就说这个,其实就是换地址而已。)

所以下载android源码就分下面几步:

一、配置下载环境

       下载android 源码需要一下环境:linux、curl、python、git-core

这里我们在home路径下建立两个目录

android_souce_code:这个目录用来存放android源代码

$cd ~

$mkdir android_souce_code

bin:这个目录放在repo工具

$mkdir bin

将~/bin路径加入环境命令

$ PATH=~/bin:$PATH

linux:

         推荐使用Ubuntu 因为代码在编译的时候,android官方推荐使用 Ubuntu 的。如果在windows下你 可以使用cygwin工具,cygwin的安装和使用比较简单。

curl和git的安装

curl:用来获取repo脚本的
git-core:repo其实可以说是git的批处理

Ubuntu 使用命令安装:

$sudo apt-get install git-core curl

二、获取repo脚本工具,设置环境变量

说明:其实curl工具的目的就是将repo下载下来。那么你也可以从网络直接下载,不过地址要找安全的。你可以直接访问https://dl-ssl.google.com/dl/googlesource/git-repo/repo下载repo。下载到~/bin目录下。

不过使用curl获取repo工具更安全

命令:

$ curl https://dl-ssl.google.com/dl/googlesource/git-repo/repo > ~/bin/repo 

下载repo的过程中你可能会遇到如下悲剧:

网上或者很多书籍上都是这样写的:

curl http://android.git.kernel.org/repo > ~/bin/repo

结果得到的repo不能用,什么301重定向的,唉!悲催啊!后来在csdn上发了个贴子,大牛给解决啦!

http://code.google.com/p/git-repo/downloads/detail?name=repo-1.12 这个链接提供下载repo!

也可以通过下面命令得到:

curl http://git-repo.googlecode.com/files/repo-1.12 > ~/bin/repo

修改执行权限

$chmod a+x ~/bin/repo

三、初始化repo工具获取并设置源代码各个子项目的下载信息

编辑repo工具,修改~/bin/repo文件将第五行

REPO_URL='https://code.google.com/p/git-repo/'

改为

REPO_URL='http://code.google.com/p/git-repo/'

进入到android_souce_code目录下

cd android_souce_code

修改后执行(这条命令下载的是 android-2.3.4的源代码):

$~/bin/repo init -u git://Android.git.linaro.org/platform/manifest.git -b android-2.3.4_r1

这里-b 是用来定义你需要下载的android代码的版本的 如果直接执行

$~/bin/repo init -u git://Android.git.linaro.org/platform/manifest.git

下载的是最新的android  souce code 。

如果你需要下载android 2.2的源代码则输入命令:

$~/bin/repo init -u git://Android.git.linaro.org/platform/manifest.git -b froyo

这个命令执行后大概需要一分钟时间执行。

如果没有修改,你可能会再次悲剧:

这一步又是容易出错啊,哥就死在这里很久啊!很多书籍或网站上都是这样命令:

~/bin/repo init -u git://android.git.kernel.org/platform/manifest.git

执行以后,等n久,结果出现让你喜出望外的结果啊

error:Failed connect to code.google.com:443; Operation now in progress while accessing https://code.google.com/p/git-repo//info/refs

四、修改下载配置文件

找到android_souce_code目录中的.repo下面的manifest.xml文件,这是个隐藏文件 ls -a才能看到

cd .repo

修改manifest.xml文件

将fetch="git://Android.git.kernel.org/"

改为

fetch="git://Android.git.linaro.org/"

五、执行命令、耐心等待

执行: $repo sync

这个过程比较长大概需要几个小时。

 

本文出自 “琴弦Jerry” 博客,请务必保留此出处http://qxjerry.blog.51cto.com/947484/879952

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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