之前在网上找到有人分享的已经编译好的support4Demo的apk，其实就是google的sdk中所提供的support包的几个demo。所以就想着顺便把其他几个也一并导入到Android Studio中，方便查看源码学习。
-----------
首先来看一下几个Demo的目录结构
其实很简单，就是src源码和res资源两个文件夹，再加上一个AndroidManifest.xml清单文件。
###Support4Demo
我们先来导入v4 Demo包。在一个新的Project中，File-&New-&Import Module.将v4 Demo的源码导入。一路Next之后，Gradle就开始编译了。这时候我们会碰到第一个错误。
& failed to find Build Tools revision 19.1.0
这里可以看到，错误的原因是无法找到19.1.0版本的Gradle。因为我当前使用的Gradle版本是最新的23.0.2，所以只需要将.build文件修改一下就可以了。在support4Demos包下的build.gradle中，修改代码：
buildToolsVersion &23.0.2&
修改之后继续编译，这时会遇到第二个问题。
 )
& 错误：程序包android.support.v4.view不存在
错误信息显示，android.support.v4下的某个包不存在。这个应用是support4Demos，当然是基于v4包来展示新功能（控件）的Demo。而我们当前并没有给引用添加库，自然会报错了。
dependencies {
compile 'com.android.support:support-v4:23.1.1'
在build.gradle中太添加应用库，再次编译。
bingo!这次终于编译成功，可以在手机上跑起来了。
####Support7Demos
我们继续来导入v7Demo。Import Module后同样会碰到Gradle版本的错误，有了之前的经验，我们可以很轻易的解决这个问题了。
因为这次是v7包的Demo，所以我们先将appcompat-v7包添加到引用中
dependencies {
compile 'com.android.support:appcompat-v7:23.1.1'
按照之前的步骤，到这里我们的应用就已经可以运行了。等等，怎么又报错了？
&Error retrieving parent for item: No resource found that matches given name 'android.TextAppearance.Material.Widget.Button.Inverse'
这又是什么错误呢？我们先来看看*android:TextAppearance.Material.Widget.Button.Inverse*是个什么属性。原来这是在SDK 23，也就是6.0之后添加的style。
因为我所下载的Support Library是最新的23.1.1版本。在这个版本中使用了6.0的style使得整体的风格能够统一。而我们默认创建项目的时候所使用的compileVersion是19，那么当然拿不到新的属性了。所以这里我们将编译版本修改一下就可以了，同样是在build.gradle下：
compileSdkVersion 23
这样就可以找到对应的resource了。可是这时候编译仍然会报错
& No resource identifier found for attribute 'cardElevation' in package 'com.example.android.supportv7'
无法在当前项目中找到'cardElevation'属性。查看一下xml布局文件，我们发现这个属性是在CardView这个标签下的，原来v7Demo中所使用的控件并不再supportv7包下，而是一个独立的cardview-v7包。这样我们就清楚了，只要把这个包也引入就可以了：
dependencies {
compile 'com.android.support:appcompat-v7:23.1.1'
compile 'com.android.support:cardview-v7:23.1.1'
compile 'com.android.support:mediarouter-v7:23.1.1'
compile 'com.android.support:gridlayout-v7:23.1.1'
compile 'com.android.support:recyclerview-v7:23.1.1'
除了CardView，Demo中还用到了MediaRouter、GridLayout、RecyclerView，我们把这几个独立的控件包也添加到build.gradle中来。这样应用就可以成功的编译了。
####Support13Demos 和 SupportAppNavigation
剩下的v13Demo和appNavigation的Demo，我们按照之前处理相应错误的方式就可以成功的导入到Android Studio中进行编译并安装了。
& 其实这几个问题在我们导入开源的项目的时候会经常遇到。但是一般总结起来大多是三个原因：
1. Gradle版本不一致。一般将Gradle改为本机上所使用的版本就可以解决了。
2. 项目所使用的库没有被引入。错误大多是无法找到resource，也就是无法使用res包下所定义的某个style、value等。这时候我们就需要将库添加到dependencies下。
3. CompileVersion不匹配。编译版本不匹配所导致的往往是项目无法调用新版本的属性，所以最完全的解决方式就是将编译版本修改为最新的。
当然，在实际操作时，往往不像我们上面所遇到的错误这样很轻松就可以找到错误发生的位置。最常见的往往是由于项目中所使用的库与我们的配置的库冲突、不一致而引起的编译失败。但是归根结底还是上面所说的三种原因，只需要将每一个库都进行检查比对，总能找到错误的原因的（但是一个成熟的上线项目那庞大的引用库...想一想也很头大）。
其实使用Eclipse来进行编译也会遇到这些错误，相比起来，Android Studio只需要添加一行代码就可以把Library引入也算是方便不少了。当然如果能够学到更多的Gradle命令的话就更简单了。如何编译运行tensorflow的demo - moyimoyi123的专栏 - CSDN博客
如何编译运行tensorflow的demo
TensorFlow学习笔记
1.安装编译工具bazel，具体可以参照官方教程。
2. 配置tensorflow的编译环境
运行tensorflow目录下的configure文件，根据自己的环境进行配置。比如下面这样：
**root@fly-virtual-machine:/home/share/tensorflow# ./configure**
Please specify the location of python. [Default is /root/anaconda3/bin//python]: /root/anaconda3/bin/python
**Do you wish to use jemalloc as the malloc implementation? (Linux only) [Y/n] y**
jemalloc enabled on Linux
**Do you wish to build TensorFlow with Google Cloud Platform support? [y/N] n**
No Google Cloud Platform support will be enabled for TensorFlow
**Do you wish to build TensorFlow with Hadoop File System support? [y/N] n**
No Hadoop File System support will be enabled for TensorFlow
**Do you wish to build TensorFlow with the XLA just-in-time compiler (experimental)? [y/N] n**
No XLA JIT support will be enabled for TensorFlow
Found possible Python library paths:
**/root/anaconda3/lib/python3.5/site-packages**
Please input the desired Python library path to use.
Default is [/root/anaconda3/lib/python3.5/site-packages]
Using python library path: /root/anaconda3/lib/python3.5/site-packages
Do you wish to build TensorFlow with O**重点内容**penCL support? [y/N] n
No OpenCL support will be enable**重点内容**d for TensorFlow
Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N] n
No CUDA support will be enabled for TensorFlow
Configuration finished
INFO: Starting clean (this may take a while). Consider using --expunge_async if the clean takes more than several minutes.
...............
Building: no action running
Building: no action running
Building: no action running
Building: no action running
Building: no action running
Building: no action running
Building: no action running
Building: no action running
编译tensorflow动态库
按照bazel的语法规则，找到相应的BUILD文件，路径为tensorflow/BUILD。可以看到
cc_binary(
name = "libtensorflow_cc.so",
linkshared = 1,
"//tensorflow/c:c_api",
"//tensorflow/cc:cc_ops",
"//tensorflow/core:tensorflow",
当前tensorflow/BUILD目录下执行bazel build :libtensorflow.so，运行效果如下：
编译时间大概2000秒左右，看电脑性能，本次编译采用双核心四线程，4GB内存。
执行完成后，会在WORKSPACE文件所在目录生成以下几个目录：bazel-bin ，bazel-genfiles，bazel-out， bazel-tensorflow-master和 bazel-testlogs。进入bazel-out/local-py3-fastbuild/bin/tensorflow目录可以看到libtensorflow_cc.so动态库。
4. 编译demo，以tensorflow\cc为例，编译c++的demo
同样在该目录下找到BUILD文件，找到要编译demo的bazel定义
tf_cc_test(
name = "client_client_session_test",
srcs = ["client/client_session_test.cc"],
":cc_ops",
":client_session",
"//tensorflow/core:all_kernels",
"//tensorflow/core:core_cpu_internal",
"//tensorflow/core:framework",
"//tensorflow/core:lib",
"//tensorflow/core:tensorflow",
"//tensorflow/core:test",
"//tensorflow/core:test_main",
"//tensorflow/core:testlib",
在BUILD目录位置执行bazel build :client_client_session_test，最终的结果生成路径如下：tensorflow-master/bazel-out/local-py3-fastbuild/bin/tensorflow/cc，该路径下面有可执行程序client_client_session_test，运行成功后的结果如下
root@fly-virtual-machine:/home/fly/tensorPro/tensorflow-master/tensorflow-master/bazel-out/local-py3-fastbuild/bin/tensorflow/cc# ./client_client_session_test
add by zgh, Running main() from test_main.cc
[==========] Running 4 tests from 1 test case.
] ClientSessionTest.Basic
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use FMA instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
OK ] ClientSessionTest.Basic (184 ms)
] ClientSessionTest.Feed
OK ] ClientSessionTest.Feed (35 ms)
] ClientSessionTest.Extend
OK ] ClientSessionTest.Extend (15 ms)
] ClientSessionTest.MultiThreaded
OK ] ClientSessionTest.MultiThreaded (39 ms)
[==========] 4 tests from 1 test case ran. (274 ms total)
] 4 tests.
补充bazel的清除命令为：bazel clean
我的热门文章
即使是一小步也想与你分享生化危机启示录2变异Pedro怎么打 生化危机启示录2变异Pedro打法
当前位置：生化危机启示录2变异Pedro怎么打 生化危机启示录2变异Pedro打法
生化危机启示录2变异Pedro怎么打 生化危机启示录2变异Pedro打法
发表： 10:34:03来源：99游戏编辑：
　　生化危机启示录2变异Pedro怎么打，有什么需要注意的？现在，99单机小编就带大家一起来看看吧！　　变异Pedro　　被变异Pedro的电钻钻到会立即死亡，注意他的冲刺攻击。　　攻击变异Pedro身上的眼睛会对它造成较大伤害。　　根据电钻的声音和电火花可以判断变异Pedro的位置。　　变异Pedro会钻破木板墙来追踪你，但你可以利用这一点为自己开辟更多的逃生路线。　　Natalia可以使用自己的能力发现变异Pedro弱点眼睛的位置。　　变异Pedro弱点眼睛的位置在被摧毁后会发生变化。猜你喜欢：
热门游戏开服表
最近freestyle这个梗在网上非常火，相关的表情包也层出不穷，不知道吴亦凡看到这样的景象会做何感想。今天99单机为大家带来了一批最新的搞笑内涵图，让我们一起来轻松一乐吧！
　　高考结束了，各大高校也都陆续放假，只剩下小编这样的上班族还要继续工作。自从离开了学校就再也没有寒假和暑假了，想到这里泣不成声。不过今天是周末，还是能稍微轻松一下。在这里为大家分享一组搞笑内涵图片，让大家能拥有一个好的心情。也希望大家都能和小编一样，打起十二分的精神努力赚钱，认真工作。
铁拳7PC中文破解版是为玩家集成了铁拳7未加密补丁和汉化补丁的免费游戏资源，将这款铁拳7破解版下载后玩家便可以体验由虚幻4引擎打造的最新的铁拳系列游戏内容。游戏中全文中文语言，并解锁游戏所有内容。
猎天使魔女PC破解版是一款集成了猎天使魔女破解补丁和3dm汉化补丁的免费游戏下载资源，大家将这款猎天使魔女免安装中文破解版下载解压后便可直接进入游戏体验畅爽的战斗内容。
逃生2Outlast2简体中文版是官方汉化的版本，由于游戏一发布就热销，官方也立刻开启了汉化工作，这个版本中添加了简体中文字幕和译文，想要获得更原汁原味的游戏体验，那就赶紧下载吧！
《上古卷轴5：天际重制版》与原版最大的区别在于画面。包括水体效果、叶片效果、天气效果以及贴图画质都得到了相当大的提升。除此之外，主机板玩家还可以获得MOD支持。
异星探险家是以太空探索玩法为主要内容的一款沙盒游戏，是由System Era Softworks开发制作完成。游戏中玩家将驾驶飞船深入太空探索冒险。