1.华为c8650 rom ligux 2.3ROM介绍
2.opengl和skia哪个快
3.什么是跑分跨终端
4.为什么go的web框架速度还不如java?
5.android x86简介
6.那些年你看色播中过的招,老师傅为你揭秘真相!系统
华为c8650 rom ligux 2.3ROM介绍
华为C的源码定制ROM,基于Ligux 2.3,跑分进行了多项关键改进:内核经过精心定制,系统优化性能,源码脚本代码和源码可实现超频,跑分跑分高达分,系统流畅无卡顿。源码
新增天马屏幕驱动,跑分适用于所有C用户,系统C+用户则需额外下载补丁包进行安装。源码
解决了部分用户相机无法使用的跑分困扰,确保拍照功能正常运行。系统
距离感应器问题得到了修复,源码经过多次测试,表现稳定。
光线感应器的稳定性也得到了提升,提高了整体的环境适应性。
大量冗余代码被清理,提升了系统的运行效率。
FM收音机的自动搜台频率范围调整为,提供更好的收听体验。
GPS性能优化显著,即使在雨天、室内或顶楼,仅依赖GPS也能在短时间内搜星7颗以上,甚至有时能达到颗。
使用了最新的Ligux 2.3源码,确保系统功能的最新和稳定。
呼吸灯功能得到了修复,现在短信到来时会闪烁提示。
为了防止盗版,增加了防盗版机制,正常使用不会受影响,但请勿随意修改版权部分,否则可能影响系统进入。
动态壁纸已去除,提供更简洁的界面体验。
愤怒的小鸟太空版已测试,虽然进入速度稍慢,但运行基本无问题,无需担心。
提醒:此版本未进行swap测试,使用时请注意。
opengl和skia哪个快
从Honeycomb[3.x]版本起,Andorid便支持GPU加速,但目前Android并没有使用Skia GPU进行Webkit渲染。Skia GPU使用OpenGL进行后台加速渲染,未来也许会代替Skia。
很多人觉得,即使Android成功使用了GPU加速Webkit渲染,在访问浏览如雅虎等一般的怎么重写框架源码网站时,用户也感觉不到太大的差异。因为Webkit的资源大多数消耗在了Javascript脚本和布局定位上。
我们觉得Webkit使用GPU加速渲染的最大意义无非是HTML5 Canvas[HTML5的动态绘图效果]。Android渲染Canvas动画实在太慢,导致Web开发者根本无法在Android上用Canvas开发网页游戏[要注意的是,目前很多手机和平板的应用程序以HTML5做为界面,并使用Webkit工作,这也是很多应用在Android系统上感觉不流畅的重要因素。
Android Webkit开发平台[NDK]使用Skia GPU加速测试
我们对Android系统使用Skia GPU加速的Webkit进行了测试。我们手上已经有Android Webkit NDK的WAC2.0版本,我使用了某个提交版本的Skia源码,并开启Skia GPU加速将其编译进NDK中。
我并没有使用Canvas加速,因为这还要增加修改GraphicsContextSkia API的工作,所以并未测试Canvas渲染的性能。
为了使用Skia GPU加速,我做了以下两点:
1,新增了一个使用GLSurfaceView的eglContext内容。
2,在WebView.cpp中使用SkGpuCanvas代替SkCanvas。 我在系统版本为2.3.2的Nexus S上测试,并禁用了屏幕合成加速和Webkit后备缓存,结果出乎意料,Skia GPU反而降低了绘图性能,比Skia使用CPU渲染的时候慢了两倍以上。
当用户滚动雅虎网站页面的时候,每一帧都会使Webkit对页面元素进行重绘。页面元素包括%的文本,%的矩形和%的图像,Skia GPU加速渲染时候反而慢了五倍。
你看到图表后也许会觉得Skia GPU渲染SVG动画时是要比CPU快那么一丁点了。不过Webkit在渲染SVG动画的时候出了一些问题,它绝大多数时间花在了定位布局SVG元素上,而不是渲染SVG元素。所以我不敢确定Skia使用GPU加速时是不是真的变快了。
Skia在栅格化文本的时候使用的是CPU而不是GPU,它将文本缓存为材质贴图。因此Skia GPU加速并不会增加滚动文本时的速度。
我一开始觉得Skia GPU加速会在绘制飞舞的浏览器图标时理应能速度更快了,毕竟那是位图动画,是GPU的强项。结果,Skia GPU渲染慢了倍由于还没有得到详细结果,所以我们需要做进一步的研究,以找到问题的原因。
当你构建Skia的时候,你会得到一个跑分程序,运行之后,你会看到使用CPU和GPU渲染时的性能差异。下面是一些测试得分中的重点项目。
什么是跨终端
链接:/post/
鉴于很多人对跨端技术感觉很神秘,虽然我实际上还没有写过一个从0到1的php源码挂机赚钱跨端框架,但是我曾经用Yoga(布局引擎Yoga(React-Native)做过一些简单的跨端的事情,后来用了Weex。研究跨端有一段时间了,想科普一下。
科普之前,首先你要知道,为什么需要跨端技术?我们通常会把Weex和React-Native(本文统称为RN)说成是跨端技术吗(Flutter没有单独提到)?
其实不是,好像Android/iOS本来是两个人的,但最终变成了一个人。我的人力减少了一半!
但前提是这个人力需要懂Android,iOS,JavaScript,更懂,不然出了问题,怎么修?
所以在中国的互联网环境下,很难招到这样的人。大家都在研究PPT架构技术,职场生存理论,岁如何解脱财富。我们如何有时间扩展我们的技术堆栈?
端上开发很惨,总有崩溃(使用崩溃,闪退)而且没有办法远程修复。只能等下一个版本给使用市场推一个修复bug的新版本。
但如果推送新版本,用户可能不会升级。因此,许多公司研究了各种热修复框架,尤其是在Android平台上。有很多热修复框架,主要是由DexClassLoader来完成。
但是,最早的时候,WebView有一个很大的问题,尤其是Android。而且加载网页肯定要花时间,过程中屏幕会一片空白等等。所以很多人围绕这些做了很多优化。我个人觉得最有用的其实是线下套餐。同时,每一代WebView也在更新升级。然后一些有实力的公司开发了自己的所谓浏览器内核,各种黑科技,如何提速,支持各种特性等等。但是好像没有开源:dog:
不算。这只是跨安卓和iOS,不把我的PC当目的?
其实浏览器是跨端的,每个平台都可以用Chrome(其他浏览器主要是想做不做)!但是它也有自己的问题,因为各家都有自己的浏览器,内核不同,源码透传好处划分越来越大。chrome(Blink)/Safari(WebKit)/Firefox(Gecko?)等等,尤其是对css的支持。
Developer.mozilla.org/zh-CN/docs/.这个网站可以检查一些浏览器的兼容性。例如,边框宽度的兼容性如下:
其实也不是不可以,但是这样做相当于直接为OpenGL或者其他图形引擎编程,而且要自下而上的搭建一套渲染机制,打包各种基础UI组件给开发者使用,或者留下很多漏洞让开发者自定义自己的UI,非常复杂。但其实Flutter就是这么做的,所以Flutter2.0又开始向桌面端发展了,而且不局限于Android/iOS,但不知道能走多远。还有的是搞React-Native-Skia的,所以用js代码直接调Skia(2D图形渲染引擎)?(具体没看过)
你写的JavaScript代码为什么能运行?这取决于JavaScript引擎。
扔给它一段js代码(实际上是一个文本字符串),它就能帮你计算结果,处理逻辑。
常见的Weex、RN、Hippy也依赖于此(MLN使用Lua)进行逻辑处理。
这个时候会有很多概念。
有些人喜欢把JavaScript引擎称为JavaScriptCore(不知道为什么,可能是因为iOS开发者才是研究这些比较深入的人,因为苹果的JavaScript引擎叫JavaScriptCore。苹果的这个JavaScriptCore呢?很多人喜欢称之为JSCore或者JSC)。所以,后来看到这些名词,我总是把它们带入语境中去感受他想说的是JavaScript引擎还是苹果的JavaScript引擎 JavaScript Core (JSCore/JSC)。
先说JavaScript引擎。
是的,有这么多!当然还有JavaScriptCore(不在图中)。
最后一行是跑分,越多越好。有JIT的V8在3w挂所有东西。其中QuikJS极小,得分很高。估计很多人会用QuikJS做跨端JavaScript引擎吧?赫尔墨斯是由脸书创造的。看来Android目前在RN中使用的JavaScript引擎已经取代了之前使用的JavaScriptCore。RN为什么一直不用V8?这个我也不知道.
但是很多人都在搞Android的V8项目,Github上也有一些开源项目。其次,iOS不支持JIT,有自己的JavaScriptCore,没有JIT改V8似乎意义不大。
一个正常的跨端框架最简单的情况如下(后面会讨论问题,逐步丰富):
用一个
简单的例子看
假设我的 js 文件中就是要 展示一个红色的 div 方块 。那么首先,端会把这个文本传给 JavaScript Runtime,相册的html源码它解析完后形成一个约定的格式,比如如下的 JSON 格式(里面的值用来描述是一个*红色方块,我随便定义的)
{ "name":"div", "width":"", "height":"", "background":"red"}
通过 JavaScript Runtime 和 端(Android/iOS) 通信,把这个消息传回去。
端拿到了消息,发现要创建一个 * 的叫做 div 的东西,没有 div 啊!这就需要端上提前埋好代码,比如 Android 里有 FrameLayout,那么就有类似的注册代码
// 伪代码register("div", FrameLayout.class);
然后端就知道了,oh!我需要创建一个长宽的正方形。
首先,这是框架设计提前思考好的,究竟要支持哪些基础组件,比如 image 、text 等等。而且一般这里都会开个口子,让开发者可以自己扩展组件,比如你需要一个横滑列表,没提供怎么办?看看 div 怎么注册的,按照它的过程注册一个列表就好了。这也可以 PPT 吹成: 扩展跨端框架 ,其实 门槛比自定义 View 还要低 。
前面说了 JavaScript Engine,这里咋又来了个 Runtime?
JavaScript Engine 能做什么?
什么都做不了,只能解析执行 js 代码
那么问题来了,我怎么去 描述 我写的 js 代码代表的 视图 呢?其实不用描述,js 代码只要在 内存中 维护好一个树形结构就好了,就是一个 Object,因为实体在具体的端上,怎么理解呢?
左边只要在内存中维护好这样一个树形结构就好了,传递给客户端时,转为
{ "name":"div", "children":[ { "name":"image" }, { "name":"div", "children":[] } // 等等 ]}
端上拿到消息,创建视图为右图中的结构即可。
如何维护好这个模型呢?调用什么 js 的方法发送消息呢?怎么给这些个 div 加上 css 来描述它的大小形状呢?等等更复杂的一系列的前端问题,都需要 写代码 来实现。
所以一般都会有个 core.js 或者 framework.js 类似的一堆 js 代码,就是用来处理这些事情,而这些代码同样依靠 JavaScript Engine 来执行。
从而所谓的 JavaScript Runtime ,我觉得可以单纯的理解为 JavaScript Engine 自身的代码跑起来后的环境,也可以理解为 core.js 等被跨端框架所需要的、包含了各种逻辑的前端代码被加载运行后的环境。
当你用这些跨端框架的时候,你会发现他们只支持 css 子集 ,而且布局方式基本都是 flexbox(一种布局模型) 。
那么比如你写了一个横着容纳了三个小方块的大方块,你的前端 css 代码肯定要写成, flex-diretion:row ,那么抛给端上的消息可能如下:
{ "name":"div", "attribute":{ // 使用布局 "flex-diretion":"row" }, "children":[ { "name":"div" }, { "name":"div" }, { "name":"div" } ]}
端上拿到这个消息,都不知道 flex-direction 是什么。当然,你可以自己写一个解析库来解,但是 Yoga 帮你做了这件事!
所以 RN 使用的是 Yoga 布局引擎(支持 flexbox,也是 Facebook 搞的)。
Weex 似乎一开始是用的 Yoga,后来自己写了一套?
这个地方就出现了一个名词 Layout Engine ,它就是帮我们处理各种布局参数的,然后帮我们算好每个视图的坐标,然后端上拿到坐标后设置对应的视图的坐标,一个井井有条的视图便展示了出来。如果你觉得你写的布局解析算法超越了 Yoga 等等,那么你完全可以自己写一套。
比如从 JavaScript Runtime 处理完各种属性了,要渲染视图了!传了一段 JSON 给端。
端上手指点了一下这个视图,那也要封装成一个消息传递给 JavaScript Runtime,然后触发你之前写的 js 的监听代码,比如点击后弹一个弹窗,那就又要封装一个调用弹窗方法的消息给端。
就是这样来来回回。
所以两边都有自己的消息队列。
而且当你做动画还想监听动画过程的时候,肯定在短时间内发送了大量消息,这些过程肯定是 需要优化 的。
并且!据我个人用 Weex 的经验,有的 flexbox 属性两端都不统一(可能是 Weex 的 Bug,毕竟 KPI 项目,都不维护了)
我记得当时还开玩笑说,用了 Weex 终于领悟了跨端的真谛:
if(platform === 'Andoird') { // 差异化逻辑} else if(platform === 'iOS') { // 差异化逻辑}
跨端的代价就是,你 本以为 真的可以一套代码两端跑,后来发现真的有点做梦了(连 H5 有时候 Andoird/iOS 都不一致,因为用的内核都不是一个),代码里有不少的 if-else。
所以经过上面的一系列科普,一个跨端框架成了这样:
这其中一般是需要一个客户端、一个前端、一个懂 JavaScript Engine 会 C/C 的来分别开发。
我虽然没开发过,但是感觉会有很多问题。
比如 JavaScript Runtime 在另一个进程的话,跨进程通信?
比如消息通信过于频繁是不是就会有各种连锁反应,掉帧啊、事件响应不及时、动画不流畅啊,怎么优化?
其实我本身一直自诩喜欢研究原理,但是直至今日我也没真的一行行看过跨端框架的源码,我知道的这些也未必是对的,只是之前做过 Weex 的一些工作稍微研究了一下,还是挺惭愧的。
既然你自称喜欢研究原理,为什么不看呢?
链接:/post/
相关问答:相关问答:手机端和电脑端各是什么?
电脑端和手机端,实际上说的就是平台问题。
当我们使用电脑的时候,电脑基本使用的操作平台是windows,或者苹果等常用操作系统。
而手机上用的平台,如安卓,苹果的IOS,当年诺基亚的塞班,黑莓的系统,都叫做手机端。
那么怎么定义手机端和电脑端呢,我们可以这么理解,如果用电脑操作系统的设备,即便是平板电脑,你也可以理解成是电脑端。
如微软平板电脑surface,他的定位是平板也是电脑,
我们很多的平板,多数使用的是安卓系统,苹果的当然就是IOS,但是平板使用基本使用的移动平台,也就可以看成是手机端。
但是,如果这个移动设备的平台使用的是电脑的操作系统的时候,他所使用的平台,也就成了电脑端。
为什么go的web框架速度还不如java?
首先,需要明确Java也是编译型语言。Java编译过程分为两步,第一步是源代码转化为字节码,即.class文件。日常开发中,我们接触的Java JAR包就是字节码的分发形式。第二步是在运行时,Java虚拟机与即时编译器JIT协作,将字节码在需要时编译为本地代码,因此在实际跑分比较中,大家都是在比较编译后的本地代码。
其次,评估Web框架性能不应仅仅聚焦于语言执行效率,还需关注I/O效率。虽然Java与Go的异步I/O机制相似,但其背后依赖的是Linux操作系统提供的epoll等技术,旨在减少进程堵塞。在充分优化和合理使用非阻塞I/O的情况下,解释型语言也能在跑分中表现出色。
最后,值得注意的是,跑分结果往往显示出框架性能惊人,远超日常应用需求。然而,实际应用中的业务逻辑往往更加复杂,涉及的服务接口也更多。即使是看似简单的增删改查操作,在并发量增大时也容易引发性能瓶颈。因此,语言和框架本身的性能并非性能瓶颈所在。在选择语言和框架时,我们应更多考虑开发的便捷性以及项目长期维护成本,而非单一的跑分结果。
android x简介
Android X平台是由Beyounn和Cwhuang主持设计的,旨在为X平台提供一套完整的Android系统解决方案。此项目提供了完整的源代码树、配套文档以及Live CD与Live USB,功能强大且广泛,包含Linux 3.0.内核、部分Intel集显支持、部分声卡支持、双摄像头、3G调制解调器支持、自动加载存储卡与移动存储设备、自动检测驱动模式、部分以太网及无线网卡支持、鼠标及部分键盘支持、即时显示电池状况、支持待机功能、部分触摸屏支持、支持压缩档案格式、支持除错模式、加入ARM指令翻译器、加入BusyBox等。此外,Android X版可在虚拟机上运行,如Virtual Box, Qemu, VMware,并提供了Live CD的ISO存档与Live USB Image存档。系统功能强大,支持Wifi无线网络、蓝牙设备、更完善的安装程序与多重启动系统、多平台支持、Fn键支持、电源管理系统、3D加速与高清设备支持、多点触摸设备支持、3G移动设备支持与第三方应用程序开发等。
在改善与优化方面,Android X团队下一步计划改进Wifi无线网络支持(目前支持atk和atk,但其他类型设备需进一步完善)、蓝牙设备支持、更完善的安装程序与多重启动系统、多平台支持、Fn键支持、电源管理系统、3D加速与高清设备支持、多点触摸设备支持、3G移动设备支持与第三方应用程序开发等。随着Intel对Android向x系统移植的深入,Android X计划正在逐步完善。
跑分成绩显示,基于Android 4.0平台的APU E-在性能测试中得分,与三星Galaxy Note、魅族MX相比,APU E-的综合性能领先,仅次于采用Tegra3平台的华硕Transformer Prime。这表明Android X版在部分机型如上网本上已经趋于完美,但在其他机型的兼容性适配上还有待改进。随着Android X计划的进一步发展,其在x平台上的表现将会更加出色。
那些年你看色播中过的招,老师傅为你揭秘真相!
了解了"明雷"与"暗雷"的概念,我们就更容易理解这些网络诈骗手法。"暗雷"的欺骗手段比"明雷"更为高级,它是通过引导用户点击付费视频或直播软件的界面,但在实际支付过程中,用户付出的费用通常会远高于所显示的费用。这种欺诈行为与"明雷"的明显不同在于,在支付过程中,用户无法看到真实的支付金额。
暗雷诈骗不仅局限于微信,支付宝等支付平台也成为了其活跃的领域。当用户在直播类应用中点击播放付费视频时,可能会被要求支付费用以继续观看。在点击“付费”后,用户会跳转至支付页面,但在支付完成后,却发现实际支付的费用与页面显示的费用存在巨大差异。例如,页面显示的支付金额为8元,但实际支付的费用却可能是元,甚至更多。这些欺诈金额通常由诈骗分子在后台操作设定。而在支付宝中,暗雷的欺诈行为更为严重,系统会在支付达成时自动拉取用户支付宝余额中的所有金额,即使钱包里没有足够的资金,也能完成交易。目前,支付宝暗雷的应用数量远超微信暗雷。对于喜欢在支付宝余额里存储资金的用户,要特别注意防范此类诈骗。
"暗雷"的运作模式主要在于支付环节,通过技术手段修改支付页面的金额,诱导用户进行支付。在深入分析"暗雷"的源码后,我们可以发现,此类平台通常会提前嵌入视频片段,利用这些片段对用户进行诱导支付,而非提供真实的直播内容。搭建一套"暗雷"系统相对简单,只需要一个域名和一台服务器。其中,搭建"暗雷"平台源码和支付接口是两个主要步骤。然而,搭建支付接口的难度相对较高,因为需要确保收款方的稳定性,避免账户被封,并寻找可靠的支付接口提供商。
对于"暗雷"的预防,需要了解常见的支付方式,以做出正确的选择。微信和支付宝的支付接口仅服务于有营业执照或个体工商户的商户,个人用户无法直接申请API接口。而关联企业支付宝账号、聚合支付工具、第四方聚合支付、电商代付等则提供了其他选择。值得注意的是,第四方聚合支付存在较高的跑路风险,而跑分平台则通过租用他人的收款二维码进行收款,二维码提供方可获得佣金提成。
从技术角度看,黑产完全有能力将支付页面改造成钓鱼页面,从而实现更有效的欺诈行为。然而,黑产并未这样做,其设计思路已从“人配合物”转变为“物配合人”,强调手法的可持续性和强调人才是主体。因此,“明雷”和“暗雷”都通过色情视频诱导用户进行支付,对复杂直播类应用市场,用户应保持警惕,增强安全防范意识。
上述分析仅为个人见解,请审慎参考。
å®åä¹å®¶å®ç½ï¼
å®åç³»ç»ç®åæé«ççæ¬æ¯å¤å°ï¼
å®åç³»ç»ç®åæé«ççæ¬æ¯8.0ï¼æ¯è°·ææ¨åºçæºè½ææºæä½ç³»ç»ã
Androidï¼['?ndr?id]ï¼æ¯ä¸ä¸ªä»¥Linux为åºç¡çåå¼æºæä½ç³»ç»ï¼ä¸»è¦ç¨äºç§»å¨è®¾å¤ï¼ç±Googleåå¼æ¾ææ设å¤èçå¼åä¸é¢å¯¼ãAndroidç³»ç»æåç±å®è¿ªÂ·é²å®¾ï¼AndyRubinï¼å¶ä½ï¼æå主è¦æ¯æææºãå¹´8ææ¥è¢«Googleæ¶è´ãå¹´æ5æ¥ï¼Googleä¸å®¶ç¡¬ä»¶å¶é åã软件å¼åååçµä¿¡è¥è¿åç»æå¼æ¾ææ设å¤èçï¼OpenHandsetAllianceï¼æ¥å ±åç åæ¹è¯Androidç³»ç»å¹¶ç产æè½½Androidçæºæ §åææºï¼å¹¶éæ¸æå±å°å¹³æ¿çµèåå ¶ä»é¢åä¸ãéåï¼Google以Apacheå è´¹å¼æºè®¸å¯è¯çæææ¹å¼ï¼åå¸äºAndroidçæºä»£ç ã
ç®åå®åç³»ç»å æçæé«ä¸ºAndroid6.0ã
å°åºç³»ç»ä¹å®¶çå®ç½ç½åæ¯åªä¸ªç³»ç»ä¹å®¶ä¸é®éè£ å®ç½æ¯.
1ãä½ ä¸è½½è½¯ä»¶ç³»ç»ä¹å®¶ä¸é®éè£ ç³»ç»ï¼å®è£ æ¥éª¤å¦ä¸ï¼
2ãæå¼æµè§å¨ï¼è¾å ¥ç³»ç»ä¹å®¶ä¸é®éè£ ç³»ç»ï¼æ¾å°ç¸å¯¹åºçå®ç½ï¼æå¼ä¸è½½å°±å¯ä»¥äºã
3ãä¸è½½å®æåï¼è½¯ä»¶èªå¨æ£æµçµè软硬件ç¯å¢ä»¥åçµèç½ç»è¿éç¶æï¼å®æåç¹å»ä¸ä¸æ¥æé®ã
4ãè¿å ¥èµæå¤ä»½çé¢ï¼ä½ å¯ä»¥å¤ä»½ä¹å¯ä»¥ä¸å¤ä»½ãä¸æ³è¦ä»¥åçèµæå°±ä¸éè¦å¤ä»½ï¼
5ãè¿å ¥ç³»ç»ä¸è½½å表çé¢ï¼æ ¹æ®éæ±ä»¥åçµèé ç½®æ åµéæ©éåä½ çç³»ç»çæ¬ï¼ç¹å»å³è¾¹çâå®è£ æ¤ç³»ç»âï¼
6ãå½ç¶æ ¹æ®æ¯ä¸ªç¨æ·ç»ç«¯çç½ç»å¸¦å®½ä¸åä¼æå¾å¤§å·®å¼ï¼å¨ä¸è½½è¿ç¨ä¸èå¿çå¾ ï¼
7ãä¸è½½å®æåå¼¹åºæ¯å¦éå¯å®è£ ï¼ç¹å»âç«å³éå¯âï¼çµèå°èªå¨è¿è¡å®è£ ï¼
å®åä¹ç¶æ¯è°å®åç³»ç»ä»ç»å®åä¹ç¶æ¯é²å®¾ãå®åæä½ç³»ç»æåæ¯ç±AndyRubinå¼åçï¼æå主è¦æ¯æææºãå¹´ï¼è°·ææ¶è´å¹¶æ³¨èµï¼å¸å¼å¤å®¶ååç»æå¼çææºèçè¿è¡åå±åå®åï¼å¹¶éæ¥åå¹³æ¿çµèçé¢å延伸
Androidæ¯åºäºLinuxå æ ¸(ä¸å æ¬GNUç»ä»¶)çå è´¹å¼æºæä½ç³»ç»ã主è¦åºç¨äºæºè½ææºãå¹³æ¿çµèç移å¨è®¾å¤ï¼ç±è°·æåå¼æ¾ç§»å¨èç主导å¼åãAndroidæä½ç³»ç»æåç±AndyRubinå¼åï¼ä¸»è¦æ¯æææºãå¹´8æ被谷ææ¶è´å¹¶æèµãå¹´æï¼è°·æä¸å®¶ç¡¬ä»¶ååã软件å¼åååçµä¿¡è¿è¥åç»æå¼æ¾ææºèçï¼å ±åå¼ååå®åAndroidç³»ç»ãç¶åè°·æå¨Apacheå¼æºè®¸å¯ä¸åå¸äºAndroidæºä»£ç ã第ä¸æ¬¾Androidæºè½ææºäºå¹´æåå¸ãAndroidå·²ç»éæ¸æ©å±å°å¹³æ¿çµèçé¢åï¼å¦çµè§ãæ°ç ç¸æºã游ææºãæºè½æ表çã年第ä¸å£åº¦ï¼Androidç³»ç»çå ¨çå¸åºä»½é¢é¦æ¬¡è¶ è¿å¡çç³»ç»ï¼ä½å± ä¸ç第ä¸ã年第åå£åº¦ï¼Androidå¹³å°ææºçå ¨çå¸åºä»½é¢å·²è¾¾.1%ãå¹´9ææ¥ï¼è°·æå¼åçæä½ç³»ç»Androidå¨å¹´åºç¥äºå®çäºå²çæ¥ï¼å ¨ç使ç¨è¯¥ç³»ç»ç设å¤æ°éå·²ç»è¾¾å°äº¿ã
Androidç³»ç»ç±è°·æåå¼æ¾ç§»å¨èç主导åå¼åãAndroidæ¯åºäºLinuxå æ ¸(ä½ä¸å æ¬GNUç»ä»¶)çå è´¹å¼æºæä½ç³»ç»ãAndroidç³»ç»å ·æå¼æ¾ã硬件丰å¯ãå¼åæ¹ä¾¿çä¼ç¹ã
å°ç±³ææºæä¹å¼ºå¶cpuågpuæé«æ¨¡å¼è¿è¡è¾£å
é¦é¡µå®åä¹å®¶å®åææº
å°ç±³9å¦ä½å¼å¯GPUè¶ é¢æ¨¡å¼
--:ITä¹å®¶(沧海)
ITä¹å®¶5ææ¥æ¶æ¯æ®å°ç±³ç¤¾åºæ¶æ¯ï¼å°ç±³9该å¦ä½æå¼GPUè¶ é¢æ¨¡å¼å¢ï¼è¿ééè¦åç¨ä¸æ¬¾ç¬¬ä¸æ¹å·¥å ·âå建快æ·æ¹å¼âï¼éè¿è¯¥å·¥å ·æ¥æ索活å¨ï¼æ£æµæ¯å¦æâGPUè¶ é¢âæ´»å¨é¡¹ã
ä¸ãæ¥è¯¢ææºæ¯å¦æGPUè¶ é¢æ¨¡å¼
æ¥éª¤ä¸ï¼æå¼å建快æ·æ¹å¼Appâå¾éå¼å¯æç´¢âæªå¯¼åºçæ´»å¨âé项âå¨é¡¶é¨æç´¢æ¡è¾å ¥GPUæç´¢
æ¥éª¤äºï¼å¨CITå表éæ¾å°æå«æâGPUMaxfreqâçæ´»å¨å³è¡¨ç¤ºæGPUè¶ é¢âå¦æCITå表é没æGPUç¸å ³æ´»å¨åç³»ç»æªé è¶ é¢æ¨¡å¼ã
äºãROOTç¨æ·å¼å¯è¶ é¢æ¨¡å¼
éè¿å建快æ·æ¹å¼Appæ索活å¨æ¥ç¡®å®ææºéèæâGPUè¶ é¢â模å¼ï¼ç±äºâGPUè¶ é¢â模å¼æ¯éèç¶æï¼ä¸è½ç´æ¥ä½¿ç¨âå建快æ·æ¹å¼âAppç´æ¥æå¼ï¼éè¦ç»âå建快æ·æ¹å¼âAppæäºç³»ç»ROOTæéï¼MIUIå¼åç解BLéåï¼å¯ç´æ¥æ¿æ´»ROOTã
æ¥éª¤ä¸ï¼æå¼å®å ¨ä¸å¿âæé管çâROOTæé管çâç»âå建快æ·æ¹å¼âAppæ·»å ROOTææï¼
æ¥éª¤äºï¼éè¿å建快æ·æ¹å¼æç´¢å°âGPUè¶ é¢â模å¼æ´»å¨åâç¹å»è¯¦æ âç¹å»æå¼âä¹å¯ä»¥å建å¾æ è³æ¡é¢ä¸æ¬¡ç´æ¥å¼å¯æè å ³éã
ä¸ãéè¿ä»£ç å¼å¯è¶ é¢æ¨¡å¼
éè¿å建快æ·æ¹å¼Appæ¥æå¼âGPUè¶ é¢âï¼ç±äºéè¦ROOTï¼æ以MIUI稳å®çç¨æ·ãMIUIå¼åçæªè§£BLéç¨æ·åæ æ³å¼å¯ãå¼å¯éèåè½çå¦å¤ä¸ä¸ªéå¾å°±æ¯â代ç âï¼éè¿å¨æ¨å·å¨è¾å ¥æå®ä»£ç å¼å¯ï¼ä¸é¢ä»¥å°ç±³9为ä¾æ¼ç¤ºéè¿â代ç âæå¼ç³»ç»éèçâGPUè¶ é¢â模å¼ï¼
æ¥éª¤ï¼æå¼æ¨å·âè¾å ¥â*#*##*#*ââå¨å¼¹åºå¯¹è¯æ¡éé项å¼å¯å³å¯âä¸ç¨æ¶è®°å¾å ³éã
åãæ®é模å¼ä¸è¶ é¢æ¨¡å¼è·å对æ¯
GPUæçæ¯å¾åå¤çå¨ï¼è´è´£å¾åè¿ç®å·¥ä½ï¼èâGPUè¶ é¢âå°±æ¯æ使GPUçæ大工ä½é¢çï¼å¼å¯è¶ é¢ä»èæåææºæ§è½ãæ们ä¸é¢éè¿å®å å è·åæ¥ç´æ¥å¯¹æ¯ï¼ç´è§çäºè§£GPUè¶ é¢åæåç主è¦æ¯åªæ¹é¢æ§è½ãå·¦å¾æ¯æ£å¸¸è·åï¼å³å¾æ¯å¼å¯GPUè¶ é¢åè·åã
å¼å¯GPUè¶ é¢åï¼å°ç±³9è·åé«è¾¾ä¸ï¼éè¿å¯¹æ¯ï¼è¶ é¢åGPUè·åæ´æ´å¢å äºåã
äºã强å¶GPU渲æä¸è¶ é¢æ¨¡å¼å¯¹æ¯
éè¿ä¸é¢å¯¹æ¯ï¼ç¸ä¿¡å¤§å®¶å¯¹GPUè¶ é¢æä¸å®ç认è¯ï¼å¨MIUIç³»ç»éï¼è¿æä¸ä¸ªé项æ¯é对GPU设å®çï¼å®å°±æ¯å¼åè é项éçâ强
ç¥æ¯ä¹å®¶å®åæä¹ä¸è½½ç¥æ¯ä¹å®¶å®åå¨å®ç½ä¸è½½ã
é¦å æå¼ç¥æ¯ä¹å®¶å®ç½ï¼ç¶åæ¾å°ç¥æ¯ä¹å®¶çå®åçæ¬ï¼ç¶åç¹å»ä¸è½½å®è£ å³å¯ã
å®åæ¯ä¸ç§åºäºLinuxå æ ¸ï¼ä¸å å«GNUç»ä»¶ï¼çèªç±åå¼æ¾æºä»£ç çæä½ç³»ç»ã
å¨çº¿ä¹å®¶å®åå¯ä»¥çåçµè
å¨çº¿ä¹å®¶å®åå¯ä»¥çåçµè
å ·ä½è§£çå¦ä¸
å¨çº¿ä¹å®¶appæ¯ä¸æ¬¾é常好ç¨çææºå 费追å§ç¥å¨appãæ¯å¯ä»¥å¨å®åç³»ç»ççµèä¸è¿è¡çãå¯ä»¥æ£å¸¸å®è£ ä¸è§ç