https://blog.csdn.net/xxmonstor/article/details/80507769

pod换源：https://blog.csdn.net/shenxiandashu/article/details/80550162

pod install时提示Too many open files in system - sw_vers (Errno::ENFILE)：https://www.jianshu.com/p/b7c3e7904cd0（执行pod install之前执行sudo ulimit -n 4096）

安装react native之后安装amap提示找不到-lDoubleConversion：
不能打开原来的项目，要打开安装pod后的新的启动文件（pod install的时候，最后的提示信息有说）

mobx：https://blog.csdn.net/qq_32400821/article/details/87887078

Support for the experimental syntax ‘decorators-legacy’ isn’t currently enabled：https://www.jianshu.com/p/1cc6d4273445。里面还需要安装babel-preset-react-app

PropTypes现在来自自己npm下载的’prop-types’

权限申请：https://blog.csdn.net/mochiwxtianya/article/details/78545975

地图定位权限：https://lbs.amap.com/api/android-location-sdk/guide/android-location/getlocation

debug模式签名（安卓）：https://blog.csdn.net/chengxu_kuangrexintu/article/details/80949884

安卓真机调试：到sdk目录（/Users/xxx/Library/Android/sdk/platform-tools）后./adb reverse tcp:8081 tcp:8081

安卓发布报错：https://www.jianshu.com/p/72683f7e9488

app下面的build.gradle，

1
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3

project.ext.react = [
    entryFile: "index.android.js" // 原来是"index.js"
]

ios发布的时候：’Multiple commands produce’ https://github.com/facebook/react-native/issues/20492

duplicate symbols可以在build phases里面删掉

安卓发布不用运行bundle-android

ios发布相关realpath不存在的错误：

安卓9不允许http联网：https://www.jianshu.com/p/b7ee5f412d1e

CameraRoll 找不到的问题：https://www.shiqidu.com/p/132

和汉字等宽空格：https://www.zhangxinxu.com/wordpress/2015/01/tips-blank-character-chinese-align/

首先安装java环境：
https://www.linuxidc.com/Linux/2017-11/148695.htm
如果找不到add-命令看https://blog.csdn.net/dogfish/article/details/67150703
直接用default-jdk

update-alternatives –config java查看java目录
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export JRE_HOME=。。。

cd 。。。。。。。/tomcat8/bin
sudo tar zvxf commons-daemon-native.tar.gz
cd commons-daemon-1.0.15-native-src/unix
sudo ./configure –with-java=$JAVA_HOME
sudo make
sudo cp jsvc ../..

sudo useradd -r -s /sbin/nologin tomcat
sudo chown -R tomcat: /路径
之后./daemon start

lsof -i:8009可以查看谁占用了8009端口

环境

• MacBook Pro，10.14.4 (18E226)
• Xcode Version 10.2 (10E125)
• node 11.14.0
• watchman: stable 4.9.0 (bottled)
• 真机：iPhone 7，iOS 12.2

步骤

直接按照教程（https://reactnative.cn/docs/getting-started.html）走下来，启动的时候的问题见下面。

调试问题

1. 提示：找不到模拟器

• 直接使用Xcode打开ios目录下的.xcodeproj文件，在里面点击开始的三角按钮打开调试

2. 真机调试需要development team

• 直接按照https://blog.csdn.net/liuchuo/article/details/52554997这里写的，创建账户并且登录，选择这个账户。接下来按照下一条说的修改

3. 真机调试提示The app ID cannot be registered to your development team

• 按照https://blog.csdn.net/qq_31337641/article/details/78401465，修改bundle identifier

4. 按照上两步修改完还提示同样的错误

• 因为还有tests这个target没有修改
• 
• 选择General左侧下拉框，选择为Tests，并且选择team

5. 无法启动，提示不受信任的开发者

• 解决方案：（https://jingyan.baidu.com/article/574c52196f55486c8d9dc106.html）手机上，设置——通用——设备管理——找到后信任

启动屏

https://blog.csdn.net/suwu150/article/details/81269870

模版资料

https://www.cnblogs.com/zuiuren/p/6067384.html

关于npm audix

会出现奇奇怪怪的bug，人生苦短，别管他了该管还得管，看下面

老版本升级

https://www.jianshu.com/p/bb9bb98a32be

https://segmentfault.com/a/1190000015680046

http://www.mamicode.com/info-detail-2500980.html

https://blog.csdn.net/ZhangYaBo_Code/article/details/83066844

重要：网络问题无法下载的解决：

https://www.jianshu.com/p/b7d4d9e1d2ed

模拟器慢

https://www.jianshu.com/p/c1a51ff6ed33

无法访问网络

NSAllowsArbitraryLoads没有设置

https://blog.csdn.net/joyfixing/article/details/52535922

fetch传递参数

https://www.cnblogs.com/ygj0930/p/7488088.html

link后忽然报错无法link到x x x x-tvOS

INSTALL_FAILED_INVALID_APK：https://www.cnblogs.com/netcorner/p/9669044.html

1. 用apt安装vsftpd
2. 修改配置文件：

• vim /etc/vsftpd.conf
• 修改listen=YES, local_enable=YES, write_enable=YES

3. 用FileZilla连接，用sftp协议（22端口）

https://my.oschina.net/u/2306127/blog/657269

阿里云服务器默认没有开启虚拟内存，经常遇到软件内存不足，运行崩溃的情况。

为了减少购买昂贵的内存资源，可以暂时使用虚拟内存代替（根据运行的程序需求，性能会降低一些）。

这个技术在云服务器上使用，可以省很多银子的哦！！！

1、查看内存使用情况
free -m

root@supermap:/swap# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 488 480 8 0 1 337
-/+ buffers/cache: 141 346
Swap: 0 0 0
虚拟内存空间竟然为0，实在是没有想到！！！

2、创建虚拟内存磁盘卷

大概count=2024288，2G左右，可以视磁盘大小和需求创建。

默认存放在/swap/swapadd，可以是自己的任何目录。阿里云服务器默认没有swap，需要自己mkdir /swap创建。

dd if=/dev/zero of=/swap/swapadd bs=1024 count=2024288
3、将磁盘卷转为虚拟内存卷
mkswap /swap/swapadd
4、启用虚拟内存服务
swapon /swap/swapadd
5、再来查看内存使用情况
root@supermap:/swap# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 488 480 8 0 1 337
-/+ buffers/cache: 141 346
Swap: 1976 0 1976
多出来2G左右的swap空间。

6、关闭虚拟内存服务
swapoff -v /swap/swapadd
7、移动虚拟内存空间
如果当前的虚存所在的磁盘空间不够，可以首先关闭虚存服务，将其移动到别的磁盘，再启用即可。

swapoff -v /swap/swapadd
mv /swap/swapadd /mnt/swap
swapon /swap/swapadd
嗯，这个技术在云服务器上使用，可以省很多银子的哦！！！

安装

Cygwin是一个在windows平台上运行的类UNIX模拟环境。直接从官方https://cygwin.com/install.html下载在线安装包（https://cygwin.com/setup-x86_64.exe），安装即可。

其中选择网站那一步，镜像可以填163的：http://mirrors.163.com/cygwin/，点击add后一直点下一步。

使用

他的根目录是在安装目录（如C:\cygwin64下），

1. 命令运行：

• 如ls, mkdir, ps等命令都可以执行

2. 访问Windows下内容：

• 在ls, ps时是不能直接看到Windows下的东西的，所以需要特殊的操作：
  • 文件查看：在/dev目录下面会有windows的设备，在/cygdrive目录下也有所有盘符，所以如果需要访问C盘，就可以直接cd /cygdrive/c
  • 进程查看：需要输入ps -aW才能查看到
  • 执行主机上的程序：直接执行即可，比如cmd可以直接通过任意目录直接输入cmd.exe回车执行

3. 直接编译：

• 到相应目录下直接用gcc等即可

4. 安装新的包：

• 重新打开安装程序，选择要安装什么的时候搜索自己想要的包，并且选择右侧的skip为版本号

Windows下先安装Cygwin，里面选择上cymwin的gcc相关的几个包（gcc-g++以及几个cygwin-gcc的包），make，automake和autoconf。

如果出现找不到sys/time等文件，可能是因为使用的是Windows里面的gcc，这时候可以用which gcc来检查一下，如果发现是，那就需要重新安装cymwin中的gcc。

Tensorflow基本使用方法

B站视频：https://www.bilibili.com/video/av41751450/

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import tensorflow as tf

图计算：

• 节点：
  • 数据
    • constant, variable, placeholder
    • 是张量（Tensor）
      • 其实就是高维数组
      • 0维：一个数；1维：数组；2维：矩阵
  • 运算
    • 各种函数&操作
    • 如：tf.add, tf.multiply, 以及一些重载的运算符（可以直接使用 +， *）
    • 广播机制：比如一个数组[1, 2, 3]和一个数1相加，会看作数组中每一个元素与数相加，得到[2, 3, 4]
• 边：节点之间的关系

常数操作

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const1 = tf.constant(3, dtype=tf.float32, name='const2')
const2 = tf.constant(4.5)

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added = tf.add(const1, const2)  # operation节点
const3 = tf.constant(3.0)
mult = added * const3
print(mult)

Tensor("mul:0", shape=(), dtype=float32)

1
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3

sess = tf.Session()
print(sess.run(mult))
sess.close()

22.5

1
2

with tf.Session() as sess:  # __enter__和__exit__
    print(sess.run([mult, added]))

[22.5, 7.5]

内置的常数生成

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a = tf.zeros([2,3], dtype=tf.float32)
b = tf.ones([3,2])
c = tf.constant(2.0, shape=[2,2])
d = tf.random_normal([2,2], mean=3, stddev=4)
mul = tf.matmul(a,b)  # 2*2的矩阵，全是0
added = tf.add(mul, c)  # 2*2的矩阵，全是2

e = tf.constant([1,2,3])
f = tf.constant([5,6,7])
mul2 = tf.multiply(e,f)
added2 = tf.add(e, 1)
added3 = e + 1

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5

with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(added))
    print(sess.run(mul2))
    print(sess.run(added2))
    print(sess.run(added3))

[[2. 2.]
 [2. 2.]]
[ 5 12 21]
[2 3 4]
[2 3 4]

变量操作

注意要有初始化

• 声明变量的时候给的数不是变量本身，所以需要建立起这个数和变量之间的关系
• 也可以用其他节点初始化变量，这时就可以看出初始化操作的必要性
  • 变量和传入的节点不是相同的关系，所以需要另外建立联系

可以进行赋值

• 使用tf.assign(目标Variable，源节点)

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a = tf.constant(2)
b = tf.Variable(5)
c = tf.Variable(a + 5)
d = tf.multiply(c, c)
update = tf.assign(c, d)

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init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run([update]))
    print(sess.run([update]))

[49]
[2401]

占位符placeholder

需要使用feed_dict进行赋值

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m = tf.placeholder(tf.float32)
n = tf.placeholder(tf.float32)
added = m + n
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(added, feed_dict={m: 1, n: 2}))

3.0

安装

先安装好python和pip，直接pip install jupyter

启动

jupyter notebook，稍等就会打开jupyter。

同时会显示The Jupyter Notebook is running at:的信息，打开对应的网址（下图中的http://localhost:8888/?token=e05bd6eeb83cd681c886af7e4c6852a3a62f591a8a49d1f8）就行。

简单使用

如图，进入你想要创建notebook的页面，点击new创建想要的notebook（在这里只有安装过python3，所以只有python3版本的notebook可用）。

等待terminal启动后，出现如图界面：

现在就可以进行输入了，按下回车是换行，shift+回车是运行。返回值会显示到out里面，但是print的结果不会显示在表格中。

所有代码都是在同一个terminal里面运行的，所以之前计算过的变量都会保存，相当于顺序在python里面执行这些代码。

运行结束后就可以保存为.ipynb类型的文件了。

修改

修改之前的单元格，也可以单独运行（shift+enter），也可以直接点击Cell -> Run All来直接按照从上到下的顺序来运行所有单元格。

单元格类型

除了代码单元格，还可以创建Markdown单元格（Cell->Celltype->Markdown），如图：

例如，输入：

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# hhh
$$a=\sqrt{M}$$
<img src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/5060560-8566591ef04a4fb7.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240">

之后shift+enter，就可以获得如图的结果：

如果需要修改的话，可以直接双击修改。

Markdown语法示例可以参见https://github.com/fengh16/Copy_README。

Matplotlib

首先保证电脑中已经安装过matplotlib，如果没有就在控制台中通过pip install matplotlib安装。

为了能够直接画图，我们需要执行%matplotlib inline。

例如：

可见只有将%matplotlib inline执行后才能直接画图。

密码设置

https://www.wandouip.com/t5i226529/

Java支持

https://github.com/SpencerPark/IJava 按照readme的说明整