A. 手機顯示GooglepIay服務已安裝但其架構armeabⅰ一v7a與設備的架構arm64一v8a不
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B. WebKit嵌入式移植
蘋果公司在設計WebKit之時加入了太多Mac OS X平台的獨有事物，這給向其它系統的移植造成了很大障礙。不過，由於WebKit出色的開源特性，這些障礙正在被不斷克服。
WebKit是Mac OS X v10.3及以上版本所包含的軟體框架（對v10.2.7及以上版本也可通過軟體更新獲取）。同時，WebKit也是Mac OS X的Safari網頁瀏覽器的基礎。WebKit是一個開源項目，主要由KDE的KHTML修改而來並且包含了一些來自蘋果公司的一些組件。
傳統上，WebKit包含一個網頁引擎WebCore和一個腳本引擎JavaScriptCore，它們分別對應的是KDE的KHTML和KJS。不過，隨著JavaScript引擎的獨立性越來越強，現在WebKit和WebCore已經基本上混用不分（例如Google Chrome採用V8引擎，卻仍然宣稱自己是WebKit內核）。
Webkit的優勢是速度快，而IE的優勢是兼容性好。
C. 交叉編譯器 arm-linux-gnueabi 和 arm-linux-gnueabihf 的區別
自己之前一直沒搞清楚這兩個交叉編譯器到底有什麼問題,特意google一番,總結如下,希望能幫到道上和我有同樣困惑的兄弟…..
一. 什麼是ABI和EABI
1) ABI: 二進制應用程序介面(Application Binary Interface (ABI) for the ARM Architecture)
在計算機中，應用二進制介面描述了應用程序（或者其他類型）和操作系統之間或其他應用程序的低級介面.
ABI涵蓋了各種細節，如：
數據類型的大小、布局和對齊;
調用約定（控制著函數的參數如何傳送以及如何接受返回值），例如，是所有的參數都通過棧傳遞，還是部分參數通過寄存器傳遞；哪個寄存器用於哪個函數參數；通過棧傳遞的第一個函數參數是最先push到棧上還是最後；
系統調用的編碼和一個應用如何向操作系統進行系統調用；
以及在一個完整的操作系統ABI中，目標文件的二進制格式、程序庫等等。
一個完整的ABI，像Intel二進制兼容標准 (iBCS) ，允許支持它的操作系統上的程序不經修改在其他支持此ABI的操作體統上運行。
ABI不同於應用程序介面（API），API定義了源代碼和庫之間的介面，因此同樣的代碼可以在支持這個API的任何系統中編譯，ABI允許編譯好的目標代碼在使用兼容ABI的系統中無需改動就能運行。
2) EABI: 嵌入式ABI
嵌入式應用二進制介面指定了文件格式、數據類型、寄存器使用、堆積組織優化和在一個嵌入式軟體中的參數的標准約定。
開發者使用自己的匯編語言也可以使用EABI作為與兼容的編譯器生成的匯編語言的介面。
支持EABI的編譯器創建的目標文件可以和使用類似編譯器產生的代碼兼容，這樣允許開發者鏈接一個由不同編譯器產生的庫。
EABI與關於通用計算機的ABI的主要區別是應用程序代碼中允許使用特權指令，不需要動態鏈接（有時是禁止的），和更緊湊的堆棧幀組織用來節省內存。廣泛使用EABI的有Power PC和ARM.
二. gnueabi相關的兩個交叉編譯器: gnueabi和gnueabihf
在debian源里這兩個交叉編譯器的定義如下:
gcc-arm-linux-gnueabi – The GNU C compiler for armel architecture
gcc-arm-linux-gnueabihf – The GNU C compiler for armhf architecture
可見這兩個交叉編譯器適用於armel和armhf兩個不同的架構, armel和armhf這兩種架構在對待浮點運算採取了不同的策略(有fpu的arm才能支持這兩種浮點運算策略)
其實這兩個交叉編譯器只不過是gcc的選項-mfloat-abi的默認值不同. gcc的選項-mfloat-abi有三種值soft,softfp,hard(其中後兩者都要求arm里有fpu浮點運算單元,soft與後兩者是兼容的，但softfp和hard兩種模式互不兼容)：
soft : 不用fpu進行浮點計算，即使有fpu浮點運算單元也不用,而是使用軟體模式。
softfp : armel架構(對應的編譯器為gcc-arm-linux-gnueabi)採用的默認值，用fpu計算，但是傳參數用普通寄存器傳，這樣中斷的時候，只需要保存普通寄存器，中斷負荷小，但是參數需要轉換成浮點的再計算。
hard : armhf架構(對應的編譯器gcc-arm-linux-gnueabihf)採用的默認值，用fpu計算，傳參數也用fpu中的浮點寄存器傳，省去了轉換, 性能最好，但是中斷負荷高。
把以下測試使用的c文件內容保存成mfloat.c：
#include <stdio.h>
int main(void)
{
double a,b,c;
a = 23.543;
b = 323.234;
c = b/a;
printf(「the 13/2 = %f\n」, c);
printf(「hello world !\n」);
return 0;
}
1)使用arm-linux-gnueabihf-gcc編譯，使用「-v」選項以獲取更詳細的信息:
# arm-linux-gnueabihf-gcc -v mfloat.c
COLLECT_GCC_OPTIONS=』-v』 『-march=armv7-a』 『-mfloat-abi=hard』 『-mfpu=vfpv3-d16′ 『-mthumb』
-mfloat-abi=hard，可看出使用hard硬體浮點模式。
2)使用arm-linux-gnueabi-gcc編譯:
# arm-linux-gnueabi-gcc -v mfloat.c
COLLECT_GCC_OPTIONS=』-v』 『-march=armv7-a』 『-mfloat-abi=softfp』 『-mfpu=vfpv3-d16′ 『-mthumb』
-mfloat-abi=softfp，可看出使用softfp模式。
三. 拓展閱讀
下文闡述了ARM代碼編譯時的軟浮點(soft-float)和硬浮點(hard-float)的編譯以及鏈接實現時的不同。從VFP浮點單元的引入到軟浮點(soft-float)和硬浮點(hard-float)的概念
VFP (vector floating-point)
從ARMv5開始，就有可選的 Vector Floating Point (VFP) 模塊，當然最新的如 Cortex-A8, Cortex-A9 和 Cortex-A5 可以配置成不帶VFP的模式供晶元廠商選擇。
VFP經過若干年的發展，有VFPv2 (一些 ARM9 / ARM11)、 VFPv3-D16（只使用16個浮點寄存器，默認為32個）和VFPv3+NEON (如大多數的Cortex-A8晶元) 。對於包含NEON的ARM晶元，NEON一般和VFP公用寄存器。
硬浮點Hard-float
編譯器將代碼直接編譯成發射給硬體浮點協處理器（浮點運算單元FPU）去執行。FPU通常有一套額外的寄存器來完成浮點參數傳遞和運算。
使用實際的硬體浮點運算單元FPU當然會帶來性能的提升。因為往往一個浮點的函數調用需要幾個或者幾十個時鍾周期。
軟浮點 Soft-float
編譯器把浮點運算轉換成浮點運算的函數調用和庫函數調用，沒有FPU的指令調用，也沒有浮點寄存器的參數傳遞。浮點參數的傳遞也是通過ARM寄存器或者堆棧完成。
現在的Linux系統默認編譯選擇使用hard-float，即使系統沒有任何浮點處理器單元，這就會產生非法指令和異常。因而一般的系統鏡像都採用軟浮點以兼容沒有VFP的處理器。
armel ABI和armhf ABI
在armel中，關於浮點數計算的約定有三種。以gcc為例，對應的-mfloat-abi參數值有三個：soft,softfp,hard。
soft是指所有浮點運算全部在軟體層實現，效率當然不高，會存在不必要的浮點到整數、整數到浮點的轉換，只適合於早期沒有浮點計算單元的ARM處理器；
softfp是目前armel的默認設置，它將浮點計算交給FPU處理，但函數參數的傳遞使用通用的整型寄存器而不是FPU寄存器；
hard則使用FPU浮點寄存器將函數參數傳遞給FPU處理。
需要注意的是，在兼容性上，soft與後兩者是兼容的，但softfp和hard兩種模式不兼容。
默認情況下，armel使用softfp，因此將hard模式的armel單獨作為一個abi，稱之為armhf。
而使用hard模式，在每次浮點相關函數調用時，平均能節省20個CPU周期。對ARM這樣每個周期都很重要的體系結構來說，這樣的提升無疑是巨大的。
在完全不改變源碼和配置的情況下，在一些應用程序上，使用armhf能得到20%——25%的性能提升。對一些嚴重依賴於浮點運算的程序，更是可以達到300%的性能提升。
Soft-float和hard-float的編譯選項
在CodeSourcery gcc的編譯參數上，使用-mfloat-abi=name來指定浮點運算處理方式。-mfpu=name來指定浮點協處理的類型。
可選類型如fpa，fpe2，fpe3，maverick，vfp，vfpv3，vfpv3-fp16，vfpv3-d16，vfpv3-d16-fp16，vfpv3xd，vfpv3xd-fp16，neon，neon-fp16，vfpv4，vfpv4-d16，fpv4-sp-d16，neon-vfpv4等。
使用-mfloat-abi=hard (等價於-mhard-float) -mfpu=vfp來選擇編譯成硬浮點。使用-mfloat-abi=softfp就能兼容帶VFP的硬體以及soft-float的軟體實現，運行時的連接器ld.so會在執行浮點運算時對於運算單元的選擇，
是直接的硬體調用還是庫函數調用，是執行/lib還是/lib/vfp下的libm。-mfloat-abi=soft （等價於-msoft-float）直接調用軟浮點實現庫。
在ARM RVCT工具鏈下，定義fpu模式：
–fpu softvfp
–fpu softvfp+vfpv2
–fpu softvfp+vfpv3
–fpu softvfp+vfpv_fp16
–fpu softvfp+vfpv_d16
–fpu softvfp+vfpv_d16_fp16.
定義浮點運算類型
–fpmode ieee_full : 所有單精度float和雙精度double的精度都要和IEEE標准一致，具體的模式可以在運行時動態指定；
–fpmode ieee_fixed ： 舍入到最接近的實現的IEEE標准，不帶不精確的異常；
–fpmode ieee_no_fenv ：舍入到最接近的實現的IEEE標准，不帶異常；
–fpmode std ：非規格數flush到0、舍入到最接近的實現的IEEE標准，不帶異常；
–fpmode fast ： 更積極的優化，可能會有一點精度損失。
D. google v8 能實現 嗎
我想應該能實現，現在谷歌這么有實力，就看這樣那個做能達到什麼效果了
E. 如何在程序中嵌入google的V8 Javascript引擎
JavaScript代碼如下：
functiondraw(dc)
{
drawer.drawLine(dc,0xFF,5,100,100,200,200);
drawer.drawLine(dc,0xFF0000,10,50,50,300,200);
drawer.drawFrame(dc,0x00FF00,2,350,200,500,400);
drawer.fillRect(dc,0xFF00FF,50,400,150,500);
}
F. google Play 服務已安裝，但其架構（armeabi-v7a)與您設備的架構(arm64-
在安裝google play service時，一定要注意，除了版本外，還要注意版本後面的編號，編號其中有3個數字，可能放在前面，也可能放在後面。這三個數字就是針對使用某種機型的。具體如下表：
App Notes:
To figure out the right version of Google Play services for your android device, download Play Services info or go to Settings -> Apps -> Google Play services, and look at the 3-digit sequence (let's use XYZ) in the parentheses:
* X defines Android version:
0 for Android <5.0
2 for Android 5.0 and 5.1 starting with Play Services v8
4 for Android 5.0 and 5.1 before Play Services v8, Android >= 6.0 after
5 for Android Wear
7 for Android 5.0
8 for Android TV
* Y defines CPU architecture:
1 for armeabi
3 for armeabi-v7a
4 for arm64-v8a
5 for mips
7 for x86
8 for x86_64
* Z defines DPI:
0 for universal
2 for 160
4 for 240
6 for 320
8 for 480
Notes:
It seems that 7YZ builds became 4YZ with Google Play services v6.5. If you were on 7YZ before, you should now install 4YZ.
It seems that 4YZ builds got split into 2YZ for Lollipop and 4YZ for Marshmallow with Google Play services v8. If you were on 4YZ before, you should now install 2YZ in Lollipop and 4YZ in Marshmallow.
Examples:
014 for Android <5.0 armeabi CPU 240 DPI device
438 for Android 6.0+ armeabi-v7a CPU 480 DPI device
876 for Android TV x86 CPU 320 DPI device
G. 誰有arm64_v8a手機架構的google play 服務
arm64_v8a手機架構的googleplay服務
H. 求牛人寫一C++ dll 供C# 調用 該dll寫幾個方法可通過google v8編譯js
DLL寫也有不同的功能啊··我們的DLL 不是你要的功能也不好啊·······