① 關於學習安卓底層，懂得進
我幹了3年android sdk開發，覺得到了瓶勁沒法更進一步，於是花了一年多點時間，大概摸到點門徑。根據前輩的經驗，Android底層完全入門需要兩年。
先說下我的入門過程：
第零步，下載源碼，我下的4.2的，框架層源碼10G，內核2G多，ctags給框架層建的標簽文件都有600M，當時讓我有點震撼，用的vim+ctags+cscope來閱讀，還算不錯，架構挺清晰的。
第一步，我找到了一本好書《Android的設計與實現 第一卷》它講了Android框架層的啟動，初始化，服務框架初始化，Binder，消息循環，PackageManagerService，ActivityManagerService。據作者說後面會出講UI子系統的第二卷，拭目以待。其實這本書看了幾十頁我就發現需要第二步的知識，否則看不下去，於是跳去第二步。
第二步，學習Linux系統編程，在看《Android的設計與實現》的時候我發現，框架層的Native部分，全是Linux編程。為了掌握這部分知識，我花了4個月學習了《Linux系統編程手冊》（TLPI）這本1000多頁的書，我以前是搞WIndows文件系統這塊的，所以C語言還比較熟，TLPI的習題很有意思，量也比較大，堅持下來還是收獲很多。
第三步，花了4個月學習了一些Linux內核的知識，看了LKD，PLKA看了一半多。越學越沒底，覺得不懂得越來越多，不過這個也正常，只有靠慢慢磨，估計以後要不斷的磨這塊。
第四步，回頭看Android源碼，這次一口氣看完了《Android的設計與實現 第一卷》，終於對框架層有了譜。同時真的數次把我看暈，前面看Linux內核源碼都沒這么暈，不斷在java層和Native層之間跳有點磨腦漿。其中我又覺得Java的基礎沒有打太牢，回去補了一個月的《Core Java》第八版。但是這書沒有涉及UI子系統，於是又看了《Android內核剖析》
第五步，《Android內核剖析》（這本書實際上是講框架層的，作者也是個搞嵌入式的，所以他在寫框架層的時候文筆不太好，很羅嗦，不過還是有很多看點，到他後來寫做ROM，玩開發板時估計是說到了他的本行，一下子遛起來了看得出還是挺有水平的，這本書知識有點舊畢竟講的是2.3很多代碼已經過時，但是作者很多點子很有參考價值）這本書講UI子系統和按鍵/觸摸消息處理系統還是很有分量的，尤其13章View繪制那裡，結合源碼研究很有收獲。而後面他講編譯框架和ROM相關的東西都是挺寶貴的資料。
第六步，為了再補一下其他諸如電源管理模塊等子系統的知識看了，《深入理解android》系列，個人認為這個系列看起來有點不太舒服，不過作為補充印證還是比較有價值。
第七步，《Android系統源代碼情景分析》，羅升陽的源碼分析大作，比《Android的設計與實現》分析得更細致，但缺點是涉及到模塊比較少，選用的源碼也比《Android的設計與實現》更舊一點。看完書後需要去研究作者的博客，東西挺多的，一定讓你滿意。
第八步，買塊開發板自己玩。這步我還沒走到，原因是我覺得我還差點准備知識。可能要再幾個月，到時准備入塊6410或者樹莓派。
最後，由於我11年以前都是搞Windows這塊的，所以對Linux知識不是很了解，不得已看了這么些書，如果是一直做Linux的人，很多步驟估計可以省掉了。直接上源碼才是正道。
我本身做著移動GIS開發的工作，學框架層全是因為興趣，但招聘平台Android框架層開發人員還是蠻有競爭力的有不少定製ROM，智能電視的工作都處於人才難求狀態，畢竟有一定的門檻，現在各種ios培訓，讓奔著錢干開發的人紛紛湧入，而ios只能幹sdk開發的缺點就暴露出來了，一堆新手老手，菜鳥大牛全擠在SDK開發這塊，我覺得不太妙。 反觀Android這邊，雖然入門菜鳥沒有搞ios來錢，但是可持續性很好，從sdk-》框架》驅動》內核這樣幹下去。干著干著發現自己漸漸變成了Linux開發者/嵌入式開發者的人也不少，新人，老手，菜鳥大牛各居其位，層次性很好。
② c++ signal/slots 開源庫有哪些
C++在「商業應用」方面，曾經是天下第一的開發語言，但這一桂冠已經被java搶走多年。因為當今商業應用程序類型，已經從桌面應用迅速轉移成Web應用。當Java橫行天下之後，MS又突然發力，搞出C#語言，有大片的曾經的C++程序員，以為C++要就此沉淪，未料，這三年來，C++的生命力突然被嚴重地增強了。主力原因就是開源的軟體、基礎軟體（比如並發原生支持，比如Android必定要推出原生的SDK）、各種跨平台應用的出現。
開源C++庫必須具有以下特點：必須是成熟的產品、跨平台的產品、相對通用的庫。
一、通用標准類
STL：C++標准模板庫，呵呵，它也是開源的嘛。
boost：C++准標准庫，它是強大地，江湖稱之「千錘百煉」。
deelx （輕量級的正則表達式解析類庫，國產），boost里有強大的正則表達式解析庫，但如果你只想要一個表達式解析，不想要拖上龐大的boost庫時……支持一下國貨。
iconv /iconvpp ： (C形式的編碼轉換函數庫，
二、XML解析庫
C++的XML相關庫不少，但是大部分其實都是C庫，使用起來自然不那麼輕便。其中基於DOM的有TinyXml，基於SAX的當然是Xerces。前者小巧快捷，便於使用，適合做數據交換。後者則是全功能的XML解析器。
xerces-c ：最強大的XML解析庫了，不是僅僅在開源庫里，你盡管把商業的算在內。當然，它的變體，被IBM拿去賣錢的那個版本，多了數百兆的東東來支持各國編碼轉換，是更強大，但我覺得有小小的，開源的iconv在前不就夠了？
xml相應的c開源庫有expat,基於SAX，應用廣泛。
xsd (XML 與 C++數據結構的綁定工具)。（商業使用要錢）
三、資料庫
mysql / mysql++： 不用介紹吧。現在Oracle手裡，但我很放心。
四、多媒體類
SDL (Simple DirectMedia Layer/多媒體直接訪問層，用於游戲編程)。
相應的c開源庫有ffmpeg、mpeg4、aac、avc、libmad、mpeg1、flac、ac3、ac3、matroska著名的多媒體播放器 TCPMP 天下聞名的跨平台、嵌入式手持設備視頻播放器，
五、網路開發類
gSOAP SOAP協議的C++支持庫及代碼生成工具。
ACE 大型網路編程的首選庫。
除了ACE之外，還有很多系統和網路編程方面的程序庫。比如在線程庫方面，還有ZThread、boost::thread，如果放大到C/C++領域，還有APR，還有CII。在文件和目錄操作方面，boost也有相應的組件，而在網路編程方面有socket++，還有boost::asio，未來的 C++0X中幾乎肯定有一個網路編程和一個線程庫。然而目前看來，ACE仍然是進行系統和高性能網路編程的首選，其地位在一段時間內不會被撼動。它不但是一個實用的程序庫、框架集，還是一個典範的設計模式應用範例，非常值得學習。
六、GUI庫
BCG Windows平台下界面設計的第三方庫，可以讓你的界面更美好，更具時 代感。
wxWidgets ：使用wxWidgets ，開發者可以基於同一套代碼，為Win32, Mac OS X, GTK+, X11, Motif, WinCE等平台開發應用程序。wxWidgets庫可以被C++, Python, Perl, and C#/.NET等開發語言使用。跟其它有些同樣支持跨平台GUI開發工具不同，基於wxWidgets的應用，擁有真實本地化的視覺及使用效果——因為，wxWidgets使用（各）平台原生的控制項，而不是簡單通過貼圖去模擬。wxWidgets是使用廣泛的，自由的，開源的，成熟的。
QT-------------界面（GUI）開發，支持C++/Java/Python/...多種語言。跨平台。最主要的好處是，API非常優美！Qt本身也不僅僅只是做GUI編程，實際它基本上可以做OS-API可以做的任何事情。象網路/資料庫/OpenGL/...都提供完美的支持。
傳統上Qt被認為是可移植的GUI庫，但實際上Qt現在已經是一個比較完整的可移植應用程序框架了，其中包含了大量的工具，比如正則表達式、Web和 Socket類、2D和3D圖形、XML解析、SQL類等，甚至還包括了一個完整的容器類庫，不過其王牌還是GUI。在目前的跨平台GUI框架中，Qt成熟度最高，已經被一些大公司應用在關鍵產品中。由於Trolltech對Qt採用的al license模式，該產品既可以從開源社區獲得支持，又能夠賺取足夠的商業利潤，因此其前景也令人比較有信心。
Qt的主要技術特色是其元對象模型。Qt實際上使用的並不是標準的C++，而是標准C++的一個擴展。它通過元對象模型擴展，實現了著名的signal/slot機制，而這一機制也成為Qt的最大特色和優勢。
與Qt類似的可移植GUI框架還有wxWidget、FOX等
六. 計算機視覺
OpenCV，因特爾自主的開源庫。支持C/C++/Python介面。這個感興趣的朋友可以玩一下。如果結合OpenCV，你可以做一些外行人覺得很酷的程序。比如說用它的人臉識別函數，來對你的攝像頭進行處理，判斷人的動作等
七. 圖形圖像處理
GDAL，處理大圖像。要是GIS專業的人肯定會語言到非常大的tif影像，動則幾個GB的航空影像。GDAL對大圖像的讀寫支持是非常棒的（像多波段的圖像都可以搞定）。支持C++/Java/Python...
國外開源的GIS軟體QGIS就是用了gdal
c的圖形圖像庫較多，libjpeg、libpng、zlib、tiff、JBIG、最著名的開源形圖像處理軟體Cximage
八、內存管理：boost::smart_ptr，Hans-Boehm GC
C/C++的內存管理是一個永恆的話題。一般來說，C++的開發者傾向於自己管理內存。然而，出乎很多C++開發者意料的是，近期C++的一些領袖人物已經公開宣稱，如果不配備自動內存管理機制，用C++編寫安全可靠的大型程序是非常困難的。而Bjarne Stroustrup也曾對中國開發者建議，如果沒有特別的理由，應該在大型項目中使用自動內存管理工具。因此，今天的C++開發者應當積極地學習和應用自動內存管理設施。
說到自動內存管理，比較輕量級的做法是boost::smart_ptr，而激進的做法是引入完整的GC機制。目前開源而又比較可靠的GC中，Hans- Boehm GC無疑是最受信賴的。作為一個保守的GC，Hans-Boehm GC在性能和功能方面都算是卓越。特別是，使用這個GC，你仍然可以delete、free來自己管理內存，對於我們編程習慣的沖擊比較小。
九、密碼及安全：OpenSSL
安全是今天進行C/C++編程無法迴避和必須重視的問題。然而編寫安全的應用程序，特別是跟網路相關的C/C++應用程序，是一件十分困難的事情。可以說，整個業界目前在這個進程上仍然處於「初級階段」。特別是涉及到大量的安全、密碼學相關的演算法、規范，如果讓開發者自己摸索，其工作量和難度達到了不現實的程度。因此必須藉助可靠的相關程序庫才有可能提高程序的安全性。在這方面，OpenSSL是目前最好的選擇，其內容之全面可靠，已經成為業界標桿。然而，由於安全編程固有的復雜性，即使使用penSSL，開發工作仍然是非常繁瑣的。因此我們也希望能夠盡快看到更簡單、更易用的C/C++安全程序庫。
十、矩陣計算：MTL
自1995年以來，C++在科學計算領域當中取得了巨大的突破。這主要歸功於template技術的高級應用，使得C++在科學計算的性能方面取得了巨大的進步，一大批優秀的C++科學計算庫涌現出來。比如Blitz++、POOMA、MTL、Boost::uBLAS。而這其中，MTL就功能豐富程度、性能、開發支持和成熟程度來講，是比較突出的一個，因此可以優先考慮。值得一提的是，2002年，MTL與後來被Intel收購的KAI C++配合，曾經在性能評測中擊敗了FORTRAN。
十一、分布式對象中間件：ICE
ICE是分布式對象中間件領域里的後起之秀，可以大致地將其視為「改進版」的CORBA。目前應用在一些大型項目當中，其中包括波音公司主持的下一代陸軍作戰系統。
ICE的一個特別價值是其代碼的範例意義。由於ICE的出現較晚，開發者比較系統地應用了新的C++編程風格，所以成為了研讀C++代碼的良好目標。
十二、正則表達式：boost::regex
正則表達式是編程工作中最強有力的工具之一。C++的正則表達式支持一直以來是一個軟肋。大約在2001年左右，boost中出現了regex庫，初步解決了這個問題。但是最初的regex無論在效率上還是可靠性方面都有一些問題，後來經過一次大規模的翻修之後，達到了比較完善的程度。
其他可以選擇的替代品還有C語言的pcre庫，Qt中的QRegExp類等。
十三、配置管理：Lua
隨著軟體系統越來越復雜，對軟體的可配置型提出了越來越高的要求。傳統上只要通過命令行參數來配置的系統，現在可能需要越來越多的方式和機制。目前越來越受歡迎、並且得到越來越多證實的做法，是將Lua嵌入到C/C++程序中，而用Lua程序作為配置腳本。這種做法的優勢是，Lua語言強大靈活，可以適應復雜的配置要求。同時，Lua便於嵌入C/C++程序，而且編譯執行速度非常快，可以說是目前解決C/C++程序配置管理問題的一個出色方案。
③ qgis是什麼軟體
QGIS是一款強大的開源地理信息系統軟體，它集成了全面的地理空間信息處理功能，旨在幫助用戶輕松進行數據瀏覽、編輯、分析和發布。這款軟體兼容多個操作系統，如Windows、Mac OS X、Linux和Android，支持多種數據格式，如Shapefile、GeoTIFF、PostGIS等，為數據處理提供了靈活的選擇。
QGIS的核心優勢在於其易用性和多功能性。用戶界面直觀，工具箱豐富，無論是處理矢量數據、柵格數據還是資料庫數據，都能輕松應對。它還具備強大的空間分析工具，如緩沖區分析、疊加分析和空間查詢，有助於解決復雜的地理問題。同時，QGIS支持欄位計算和數據編輯，方便用戶對數據進行清洗和定製化處理。其數據可視化功能尤其出色，能幫助用戶生成美觀的地圖、圖表和圖形，使地理信息更直觀呈現。
在實際應用中，QGIS的重要性不言而喻。在學術研究領域，它提供了豐富的地理空間分析工具；在自然資源管理中，可用於森林、水資源和土地利用等的監測與規劃；地理國情普查工作中，QGIS能協助數據收集和分析，生成詳盡報告；而在地理信息服務中，它支持數據共享與發布，方便用戶獲取和利用。
總的來說，QGIS是一款功能強大且實用的地理信息系統軟體，無論是在科研、管理還是信息服務領域，都能發揮關鍵作用，滿足用戶多樣化的地理信息處理需求。
④ 大數據分析一般用什麼工具分析
在大數據處理分析過程中常用的六大工具：
Hadoop
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目：高性能計算與 通信」的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。
Storm
Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。
Apache Drill
為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。Apache Drill 實現了 Google's Dremel.
據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，「Drill」已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。
RapidMiner
RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。