三种方法: 1.在PC安装一个安卓模拟器,在模拟器里面运行apk: 2.虚拟机安装 Android x86 然后在此系统里运行: 3.利用谷歌chrome浏览器运行(这是一个新颖.有前途.激动人心的方法,有望实现全平台运行安卓应用程序): 下面分别介绍这三种方法: 1.借助模拟器运行: (1)利用谷歌开放的开发包创建AVD(Android Virtual Device,安卓虚拟设备) 首先下载安卓开发包(目前 4.2 是主流): 附带安卓4.2系统镜像的开发包:adt-bundle-window

我有一部荣耀3C,一般放在宿舍(我随身携带的是一部诺基亚E63,小巧.稳定.待机时间长),在宿舍我就会用它在微信上看公众号里的文章,最近要考驾照也在上面用驾考宝典.最近想在实验室用这两个软件,但又懒得带手机,而微信没有PC版,驾考宝典的PC版暂时没法同步数据,于是就想在PC上运行这两个软件,搜索了一阵子,找到三种方法: 1.在PC安装一个安卓模拟器,在模拟器里面运行apk: 2.虚拟机安装 Android x86 然后在此系统里运行: 3.利用谷歌chrome浏览器运行(这是一个新颖.有前途.激

目录 第1章安卓手机上运行 PC-E500 程序    1 1 PockEmul    1 2 下载    1 3 打包BASIC程序    2 4 配置PC-E500模拟器    5 5 载入e500.pkm    7 6 载入40000.bin    8 7 解包    10 第1章安卓手机上运行 PC-E500 程序 1 PockEmul 安卓手机上运行PC-E500程序,需要一款PC-E500模拟器.PockEmul是一款可模拟多种型号计算器的程序,可运行在Windows.Linux.A

Linux上的软件少得可怜,要是能够直接运行安卓程序,那将是意见很酷的事情. 方法原理:首先这个方法不需要开启安卓虚拟机,是直接在Linux上运行的. 谷歌在很早之前提出了archon的方案,能够直接在PC端运行安卓app,但是并不是很完善,所以不保证所有app可运行,请自测. 后来deepin对其进行了加强,在此感谢深度团队. 部分为转载内容,再次感谢原作者. 理论基于Debian的系统都可以,本人基于Linux mint17.3,其他Linux发行版请自行测试. 一.安装运行环境 首先要安装

在linux上运行java程序,直接用javac编译,再用java运行就行了.但是在Android上,由于虚拟机和pc端的不同,所以操作方法也是不一样的. 如果想在Android上运行Hello world!.则需要一下步骤. /* File Name: Hello.java */ public class Hello { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello world!"); } } 首

看到很多人在Docker问题区讨论:如何在OS X和Windows的Docker上运行GUI程序, 随手记录几个参考资料: https://github.com/docker/docker/issues/8710 http://sourceforge.net/projects/xming/ https://www.gitbook.com/book/yeasy/docker_practice/details

不少同学抱怨,在集群的GPU节点上运行caffe程序时,经常出现"Out of Memory"的情况.实际上,如果我们在提交caffe程序到某个GPU节点的同时,指定该节点某个比较空闲的gpu id,便可以避免"Out of Memory"的情况.步骤如下: 1. 在提交任务前,制作一个带有“nvidia-smi”命令的run_gpu.sh文件 #!/bin/bash #$ -V #$ -cwd #$ -j y #$ -S /bin/bash nvidia-smi

微软在去年发布了Bash On Windows, 这项技术允许在Windows上运行Linux程序, 我相信已经有很多文章解释过Bash On Windows的原理, 而今天的这篇文章将会讲解如何自己实现一个简单的原生Linux程序运行器, 这个运行器在用户层实现, 原理和Bash On Windows不完全一样,比较接近Linux上的Wine. 示例程序完整的代码在github上, 地址是 https://github.com/303248153/HelloElfLoader 初步了解ELF格

如何在Ubuntu的idea上运行Hadoop程序 一.前言 在idea上运行Hadoop程序,需要使用Hadoop的相关库,Ubuntu为Hadoop的运行提供了良好的支持. 二.操作方法 首先我们需要创建一个maven项目,然后在pom.xml中进行设置,导入必要的包,最后写出mapreduce程序即可. 其中pom.xml文件如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns=&

Android x86 即运行于 x86 PC上的Android操作系统,目前已经支持大部分安卓程序. Android X86平台是由Beyounn和Cwhuang主持设计的.项目的主要目的在于为X86平台提供一套完整的Android 系统解决方案.这个项目提供了一套完整的可行源代码树,配套文档以及Live CD与Live USB. 功能 系统的最新版本是发布于2013-07-25 的 Android x86 4.3 这个系统实现了如下功能: 使用Linux 3.1  内核,并开启KMS功能:

首记 感觉Hadoop是一个坑,打着大数据最佳解决方案的旗帜到处坑害良民.记得以前看过一篇文章,说1TB以下的数据就不要用Hadoop了,体现不 出太大的优势,有时候反而会成为累赘.因此Hadoop的使用场所一般有两:一是有一定规模的公司,数据流一般是TB级别的,这样的公司其实不多:二是各 大高校的实验室,作为研究使用.不幸的我也走上了这条路,仅为研究之用.而且我的使用需求还不是一般的在Hadoop下开发应用程序,而是开发好的C++ 程序要放到Hadoop平台下进行测试.Hadoop是基于Jav

文章目录 #0x0 简介 #0x1 安装教程 #0x11 第一步,安装需要的内核模块 #0x12 安装Anbox #0x2 使用Anbox #0x21 一些简单的设置 #0x22 安装APK #0x3 卸载Anbox #0x0 简介 使用Linux运行安卓软件,类似于虚拟机,这种软件有不少 比如Genymotion,Andy OS,Android SDK等 这里来尝试一下**Anbox**. Anbox和其它模拟器不同,Anbox使用LXC容器技术,将Android系统放入容器中运行,直接与Li

这篇文章里我们将用配置 YARN,在 YARN 上运行 MapReduce. 1.修改 yarn-env.sh 环境变量里的 JAVA_HOME 路径 [bamboo@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-env.sh export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67   2.修改 etc/hadoop/yarn-site.xml,添加如下的两个属性   <configuration> <pro

1.下载安装CMake for Linux 下载地址:https://cmake.org/download/ 我下载的版本是,下载文件cmake-3.11.1.tar.gz ./bootstrap make make install cmake --version//查看版本 2.在编译安装opencv3.3.0之前还要安装一些必要的库 安装方式如下:sudo apt-get install build-essential libtiff4-dev libgtk2.0-dev libavcode

右击桌面右下角的TC2图标,切换到PLC Configuration,然后在Plc Settings中设置数量为4(TC2最多可以运行的数量是4个),然后点击Apply   可能需要输入登录用户名和密码,点击完成   点击激活配置重启TC2 System Manager   在具体程序中点击Online,Choose Run-Time System,可以选择四个PLC中的一个   为了显示区别,另外做一个PLC程序,选择另一个端口(也可以设置不同的扫描周期)   从执行结果可以分析,这两套PLC

打开菜单项 Run -> Run-   选择 Edit Configurations-   添加一个 PhoneGap/Cordova 配置项,命名如: Ionic Android, 并输入相关配置项信息.   重新启动WebStorm,可以看到新增的运行菜单项,连接手机到电脑,运行该菜单项.

(1)配置集群 (a)配置hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-env.sh 配置一下JAVA_HOME export JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/jdk1.8.0_161 (b)配置yarn-site.xml <!-- reducer获取数据的方式 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>

1. scala程序如下 package com.cn.gao import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * @author hadoop * 对文本进行词频统计,并返回出现频率最高的K个词 * */ object topK { def main(args: Array[String]) { if(args.le

1.编写程序代码如下: Wordcount.scala package Wordcount import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * @author hadoop * 统计字符出现个数 * */ object Wordcount { def main(args: Array[String]) { if(arg

第一种:原生态运行jar包1,利用eclipse编写Map-Reduce方法,一般引入Hadoop-core-1.1.2.jar.注意这里eclipse里没有安装hadoop的插件,只是引入其匝包,该eclipse可以安装在windows或者linux中,如果是在windows中安装的,且在其虚拟机安装的linux,可以通过共享文件夹来实现传递.2,编写要测试的数据,如命名为tempdata3,利用eclipse的export来打包已编写好的,在利用eclipse打包jar的时候,只需要选择sr