A. 手机显示GooglepIay服务已安装但其架构armeabⅰ一v7a与设备的架构arm64一v8a不
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B. WebKit嵌入式移植
苹果公司在设计WebKit之时加入了太多Mac OS X平台的独有事物，这给向其它系统的移植造成了很大障碍。不过，由于WebKit出色的开源特性，这些障碍正在被不断克服。
WebKit是Mac OS X v10.3及以上版本所包含的软件框架（对v10.2.7及以上版本也可通过软件更新获取）。同时，WebKit也是Mac OS X的Safari网页浏览器的基础。WebKit是一个开源项目，主要由KDE的KHTML修改而来并且包含了一些来自苹果公司的一些组件。
传统上，WebKit包含一个网页引擎WebCore和一个脚本引擎JavaScriptCore，它们分别对应的是KDE的KHTML和KJS。不过，随着JavaScript引擎的独立性越来越强，现在WebKit和WebCore已经基本上混用不分（例如Google Chrome采用V8引擎，却仍然宣称自己是WebKit内核）。
Webkit的优势是速度快，而IE的优势是兼容性好。
C. 交叉编译器 arm-linux-gnueabi 和 arm-linux-gnueabihf 的区别
自己之前一直没搞清楚这两个交叉编译器到底有什么问题,特意google一番,总结如下,希望能帮到道上和我有同样困惑的兄弟…..
一. 什么是ABI和EABI
1) ABI: 二进制应用程序接口(Application Binary Interface (ABI) for the ARM Architecture)
在计算机中，应用二进制接口描述了应用程序（或者其他类型）和操作系统之间或其他应用程序的低级接口.
ABI涵盖了各种细节，如：
数据类型的大小、布局和对齐;
调用约定（控制着函数的参数如何传送以及如何接受返回值），例如，是所有的参数都通过栈传递，还是部分参数通过寄存器传递；哪个寄存器用于哪个函数参数；通过栈传递的第一个函数参数是最先push到栈上还是最后；
系统调用的编码和一个应用如何向操作系统进行系统调用；
以及在一个完整的操作系统ABI中，目标文件的二进制格式、程序库等等。
一个完整的ABI，像Intel二进制兼容标准 (iBCS) ，允许支持它的操作系统上的程序不经修改在其他支持此ABI的操作体统上运行。
ABI不同于应用程序接口（API），API定义了源代码和库之间的接口，因此同样的代码可以在支持这个API的任何系统中编译，ABI允许编译好的目标代码在使用兼容ABI的系统中无需改动就能运行。
2) EABI: 嵌入式ABI
嵌入式应用二进制接口指定了文件格式、数据类型、寄存器使用、堆积组织优化和在一个嵌入式软件中的参数的标准约定。
开发者使用自己的汇编语言也可以使用EABI作为与兼容的编译器生成的汇编语言的接口。
支持EABI的编译器创建的目标文件可以和使用类似编译器产生的代码兼容，这样允许开发者链接一个由不同编译器产生的库。
EABI与关于通用计算机的ABI的主要区别是应用程序代码中允许使用特权指令，不需要动态链接（有时是禁止的），和更紧凑的堆栈帧组织用来节省内存。广泛使用EABI的有Power PC和ARM.
二. gnueabi相关的两个交叉编译器: gnueabi和gnueabihf
在debian源里这两个交叉编译器的定义如下:
gcc-arm-linux-gnueabi – The GNU C compiler for armel architecture
gcc-arm-linux-gnueabihf – The GNU C compiler for armhf architecture
可见这两个交叉编译器适用于armel和armhf两个不同的架构, armel和armhf这两种架构在对待浮点运算采取了不同的策略(有fpu的arm才能支持这两种浮点运算策略)
其实这两个交叉编译器只不过是gcc的选项-mfloat-abi的默认值不同. gcc的选项-mfloat-abi有三种值soft,softfp,hard(其中后两者都要求arm里有fpu浮点运算单元,soft与后两者是兼容的，但softfp和hard两种模式互不兼容)：
soft : 不用fpu进行浮点计算，即使有fpu浮点运算单元也不用,而是使用软件模式。
softfp : armel架构(对应的编译器为gcc-arm-linux-gnueabi)采用的默认值，用fpu计算，但是传参数用普通寄存器传，这样中断的时候，只需要保存普通寄存器，中断负荷小，但是参数需要转换成浮点的再计算。
hard : armhf架构(对应的编译器gcc-arm-linux-gnueabihf)采用的默认值，用fpu计算，传参数也用fpu中的浮点寄存器传，省去了转换, 性能最好，但是中断负荷高。
把以下测试使用的c文件内容保存成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编译，使用“-v”选项以获取更详细的信息:
# 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硬件浮点模式。
2)使用arm-linux-gnueabi-gcc编译:
# 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. 拓展阅读
下文阐述了ARM代码编译时的软浮点(soft-float)和硬浮点(hard-float)的编译以及链接实现时的不同。从VFP浮点单元的引入到软浮点(soft-float)和硬浮点(hard-float)的概念
VFP (vector floating-point)
从ARMv5开始，就有可选的 Vector Floating Point (VFP) 模块，当然最新的如 Cortex-A8, Cortex-A9 和 Cortex-A5 可以配置成不带VFP的模式供芯片厂商选择。
VFP经过若干年的发展，有VFPv2 (一些 ARM9 / ARM11)、 VFPv3-D16（只使用16个浮点寄存器，默认为32个）和VFPv3+NEON (如大多数的Cortex-A8芯片) 。对于包含NEON的ARM芯片，NEON一般和VFP公用寄存器。
硬浮点Hard-float
编译器将代码直接编译成发射给硬件浮点协处理器（浮点运算单元FPU）去执行。FPU通常有一套额外的寄存器来完成浮点参数传递和运算。
使用实际的硬件浮点运算单元FPU当然会带来性能的提升。因为往往一个浮点的函数调用需要几个或者几十个时钟周期。
软浮点 Soft-float
编译器把浮点运算转换成浮点运算的函数调用和库函数调用，没有FPU的指令调用，也没有浮点寄存器的参数传递。浮点参数的传递也是通过ARM寄存器或者堆栈完成。
现在的Linux系统默认编译选择使用hard-float，即使系统没有任何浮点处理器单元，这就会产生非法指令和异常。因而一般的系统镜像都采用软浮点以兼容没有VFP的处理器。
armel ABI和armhf ABI
在armel中，关于浮点数计算的约定有三种。以gcc为例，对应的-mfloat-abi参数值有三个：soft,softfp,hard。
soft是指所有浮点运算全部在软件层实现，效率当然不高，会存在不必要的浮点到整数、整数到浮点的转换，只适合于早期没有浮点计算单元的ARM处理器；
softfp是目前armel的默认设置，它将浮点计算交给FPU处理，但函数参数的传递使用通用的整型寄存器而不是FPU寄存器；
hard则使用FPU浮点寄存器将函数参数传递给FPU处理。
需要注意的是，在兼容性上，soft与后两者是兼容的，但softfp和hard两种模式不兼容。
默认情况下，armel使用softfp，因此将hard模式的armel单独作为一个abi，称之为armhf。
而使用hard模式，在每次浮点相关函数调用时，平均能节省20个CPU周期。对ARM这样每个周期都很重要的体系结构来说，这样的提升无疑是巨大的。
在完全不改变源码和配置的情况下，在一些应用程序上，使用armhf能得到20%——25%的性能提升。对一些严重依赖于浮点运算的程序，更是可以达到300%的性能提升。
Soft-float和hard-float的编译选项
在CodeSourcery gcc的编译参数上，使用-mfloat-abi=name来指定浮点运算处理方式。-mfpu=name来指定浮点协处理的类型。
可选类型如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 (等价于-mhard-float) -mfpu=vfp来选择编译成硬浮点。使用-mfloat-abi=softfp就能兼容带VFP的硬件以及soft-float的软件实现，运行时的连接器ld.so会在执行浮点运算时对于运算单元的选择，
是直接的硬件调用还是库函数调用，是执行/lib还是/lib/vfp下的libm。-mfloat-abi=soft （等价于-msoft-float）直接调用软浮点实现库。
在ARM RVCT工具链下，定义fpu模式：
–fpu softvfp
–fpu softvfp+vfpv2
–fpu softvfp+vfpv3
–fpu softvfp+vfpv_fp16
–fpu softvfp+vfpv_d16
–fpu softvfp+vfpv_d16_fp16.
定义浮点运算类型
–fpmode ieee_full : 所有单精度float和双精度double的精度都要和IEEE标准一致，具体的模式可以在运行时动态指定；
–fpmode ieee_fixed ： 舍入到最接近的实现的IEEE标准，不带不精确的异常；
–fpmode ieee_no_fenv ：舍入到最接近的实现的IEEE标准，不带异常；
–fpmode std ：非规格数flush到0、舍入到最接近的实现的IEEE标准，不带异常；
–fpmode fast ： 更积极的优化，可能会有一点精度损失。
D. google v8 能实现 吗
我想应该能实现，现在谷歌这么有实力，就看这样那个做能达到什么效果了
E. 如何在程序中嵌入google的V8 Javascript引擎
JavaScript代码如下：
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 服务已安装，但其架构（armeabi-v7a)与您设备的架构(arm64-
在安装google play service时，一定要注意，除了版本外，还要注意版本后面的编号，编号其中有3个数字，可能放在前面，也可能放在后面。这三个数字就是针对使用某种机型的。具体如下表：
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. 谁有arm64_v8a手机架构的google play 服务
arm64_v8a手机架构的googleplay服务
H. 求牛人写一C++ dll 供C# 调用 该dll写几个方法可通过google v8编译js
DLL写也有不同的功能啊··我们的DLL 不是你要的功能也不好啊·······