下面是最近在解一个monkey测试过程中系统重启的bug的分析过程，从这里我们可以看一下对于watchdog杀死死锁进程的一般分析流程。（这里当是一个笔记，没有详细按着文章的逻辑来整理词汇和语句 汗汗汗） 1. ...

重启原因分类 1.上层造成重启 system_server被杀watchdog重启重要线程阻塞 ...2.kernel造成重启 ...3.kernel watchdog造成重启，原因不确定 ...log查看步骤及关键字 ...在log最前面，会有很长的一段，如：

编写者：李文栋 /rayleeya ... 3.1 Watchdog简介 对于像笔者这样没玩过硬件的纯软...一番调查后发现，Watchdog机制最早来源于硬件，在计算机系统中，单片机的工作容易受到来自外界电磁场的干扰，而陷入死循环，系统...

Watchdog机制2.1 Watchdog的初始化2.2 添加Watchdog监测对象2.3 Watchdog的监测机制3. 问题分析方法3.1 日志获取3.2 问题定位3.3 场景还原4. 实例分析5. 总结请尊重原创版权，转载注明出处。1....

前面已经这个系列已经更新了４篇，死机重启问题分析中，Watchdog问题最为常见，今天接着写一写Watchdog问题的分析套路以及工作原理。 应用与系统稳定性第一篇---ANR问题分析的一般套路 应用与系统稳定性第二篇---ANR...

如我们所知，当应用超过一定时间无响应的时候，...ANR机制是针对应用的，对于系统进程来说，如果长时间“无响应”，Android系统设计了WatchDog机制来管控。如果超过了“无响应”的延时，那么系统WatchDog会触发自杀机制

最早引入Watchdog是在单片机系统中，由于单片机的工作环境容易受到外界磁场的干扰，导致程序“跑飞”，造成整个系统无法正常工作，因此，引入了一个“看门狗”，对单片机的运行状态进行实时监测，针对运行故障做一些...

【原创】Android 系统稳定性 - Watchdog    博客分类： Android移动开发 Android稳定性Watchdog重启 文章都为原创，转载请注明出处，未经允许而盗用者追究法律责任。  很久之前写的了，留着有点...

一、静态查看进程统计信息ps命令 二、动态查看进程统计信息top命令 三、查看进程信息 四、进程的启动方式 一、静态查看进程统计信息ps命令 [root@localhost ~]# ps 【只显示当前用户会话中的进程】 PID TTY ...

最早引入Watchdog是在单片机系统中，由于单片机的工作环境容易受到外界磁场的干扰，导致程序“跑飞”，造成整个系统无法正常工作，因此，引入了一个“看门狗”，对单片机的运行状态进行实时监测，针对运行故障做一些...

第3章 系统进程的Watchdog 3.1 Watchdog简介  对于像笔者这样没玩过硬件的纯软程序员来说，第一次看到这个家伙的时候真心一头雾水，只是觉得这个名字很有意思。一番调查后发现，Watchdog机制最早来源于硬件，在.....

Watchdog一旦发现的AMS、WMS和PMS等核心服务的主线程阻塞，就清除systemserver进程，我们知道，一单SystemServer进程停止，Zygote进程就会自杀，系统就会重启。Watchdog继承Thread，它是一个线程类，它

Init进程在初始化过程中会启动很多重要的守护进程，因此，了解Init进程的启动过程有助于我们更好的理解Android系统。 在介绍Init进程前，我们先简单介绍下Android的启动过程。从系统角度看，Android的启动过程可分为...

查看出错的堆栈信息，xx.so库出问题，然后分析这个库的堆栈信息 根据出错的二进制地址和出错的库名就可以使用addr2line找出错误的行数 命令：addr2line /xx.so 0015b6d5然后回车 然后继续看错误堆栈 ...

Watchdog相关的问题甚至需要以下所有的日志： logcat通过adb logcat命令输出Android的一些当前运行日志，可以通过logcat的-b参数指定要输出的日志缓冲区，缓冲区对应着logcat的一种日志类型。 高版本的logcat...

Android系统异常问题处理流程（死机，重启，无法启动，启动异常等） 1 addr2line工具 作用：把native的出错堆栈信息对应到代码的行数 通过find . -name * addr2line来搜索这个工具 查看出错的堆栈信息，xx.so库出...

但是作为一个在嵌入式设备上运行的操作系统，Android运行中必须面对各种软硬件干扰，从最简单的代码出现死锁或者被阻塞，到内存越界导致的内存破坏，或者由于硬件问题导致的内存反转，甚至是极端工作环境下出现的CPU...

10.1 使用w查看系统负载 10.2 vmstat命令 10.3 top命令 10.4 sar命令 10.5 nload命令 10.6 监控io性能 10.7 free命令 10.8 ps命令 10.9 查看网络状态 10.10 linux下抓包 10.11 Linux网络相关 扩展 tcp三...

Android系统中，有硬件WatchDog用于定时检测关键硬件是否正常工作，类似地，在framework层有一个软件WatchDog用于定期检测关键系统服务是否发生死锁事件。 watchdog的源码很简单,主要有两个功能 1监控system_...

阅读本章需要有一定的 C/C++基础，在这个流程中会涉及到很多重要的知识点，这个系列我们就来一一讲解它们，这一篇我们就来学习init进程，本系列文章都将基于Android8.0源码来分析Android系统的启动流程。 1 init ...

Android 7.1.2(Android N) Android系统启动流程 源码： system/core/rootdir/ init.rc init.zygote64.rc system/core/init/ init.cpp init_parser.cpp signal_handler.cpp frameworks/base/cmds/app_process/...

[源] = [http://hi.baidu.com/leoomo/blog/item/c9bbf25c99ffe14bfaf2c006.html] python杀死线程 2009年05月13日 星期三 22:32 我曾经碰到过类似问题，研究后的结论

Android系统基于Linux，init进程是Android系统中用户空间的第一个进程，进程号为1，init源代码在system/core/init目录下。既然init进程是Android系统用户空间的第一个进程，因此担负着非常重要的责任，主要负责以下...

Android系统运行以后，System_server中可能有成百上千个线程在运行，各种服务之间调用很频繁，也很复杂，难免会出现死锁和长时间未响应的问题。这个问题对于系统来说是非常严重的，因为一旦出现这种情况，会导致一...

Android log 分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

Qt是一个1991年由奇趣科技开发的跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架。它既可以开发GUI程序，也可用于开发非GUI程序，比如控制台工具和服务器。Qt是面向对象的框架，使用特殊的代码生成扩展（称为元对象编译器(Meta Object Compiler, moc)）以及一些宏，易于扩展，允许组件编程。 Linux环境图形用户界面应用程序开发，面向对象程序设计，Linux/Windows多平台图形应用开发，嵌入式设备图形界面开发。Qt绘图，事件机制，网络，数据库，嵌入式移植。

Pygame 是一组用来开发游戏软件的 Python 程序模块，基于 SDL 库的基础上开发。允许你在 Python 程序中创建功能丰富的游戏和多媒体程序，Pygame 是一个高可移植性的模块可以支持多个操作系统。 《pygame中文手册》为Python程序员介绍了pygame库。Pygame是一个Python扩展库，它包装了SDL库及其助手。本文档详细的介绍了Pygame的属性和方法，方便大家查询和使用，感兴趣的可以下载学习

微信小程序源码，包含：图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议，用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力，最大连接数支持65535个长连接，最高命令交互速度达到250MB/S（使用的是127.0.0.1的方式，相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量）。服务端用C#编写，并使用log4net作为日志模块； 同时支持65536个连接，网络吞吐量可以达到400M。