package practice;
/
使用while循环 计算1+1/2!+1/3!++1/20!
a用于存储前n个阶乘分之一
sum 用于累加和
/
public class WhileDemo {
public static void main(String[] args) {
/i=i+1的简写形式是i+=1;但是二者有本质的区别:
如果 i是short类型,+=:会自动类型提升，而=则不会
所以
short i=0;
i+=1;//编译通过，类型提升
i=i+1;//编译失败，因为这是赋值 *** 作，
i是short类型，而1是默认是int类型
/
double sum = 0,a = 1;//因为是分式，所以用double类型
int i = 1;
while(i <= 20) {
sum +=a;
i++;
a=(10/i);//使a的值发生变化
Systemoutprintln(ai);
}
Systemoutprintln(sum);
Systemoutprintln("_________________________");
ForDemomain(args);
Systemoutprintln(TextjieCheng(4));
}
}
class ForDemo{
public static void main(String[] args) {
double sum = 0,a = 1;
for (int i = 1; i <=20; i++) {
sum +=a;
a=(10/i);
Systemoutprintln(ai);
}
sum--;
Systemoutprintln(sum);
}
}
//递归做法：效率不高，判断影响性能
class Text{
public static void main(String[] args){
// double sum=00,count=10;
// while(count<=200){
// sum+=10/(jieCheng(count));
// count++;
// }
// Systemoutprint(sum);
}
public static long jieCheng(long sum){
/ for(int i=1;i<=c;i++){
sum=i;
}/
if(sum<=1)return 1;
return sumjieCheng(sum-1);
}
}
常见的大数据术语表(中英对照简版)：A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte
console模式既是即时命令行模式, 也可以称之为交互模式, 就像micropython的交互模式一样
烧录console模式脚本, 烧录方法和第一篇中讲解的一样, 脚本是luattools v2自带的,在 \resource\8910_script\script_LuaTask_V236\demo\console 目录下
烧录完成后, 我们需要用一条micro-USB数据线连接UART接口, 然后打开电脑上的串口调试助手, 我们可以看到串口调试助手进入了console
根据air724ug a13原理图: >cubase，pro tools，logic哪个是最专业的达到录音棚水平的软体
录音棚录音一般都会选择Pro tools，Cubase和Logic的定位更偏向音乐制作，只有Pro tools的定位是主打录混音。
可能pro tools吧
最专业这种不好说 各有各的好
大部分录音棚都是用的pro tools
录音棚一般都是用protools hd版，protools在多轨混缩的时候声音确实更好些！
求一个最专业的录音棚软体(录音软体) ！跪求啊！
我自己录音的什么就用这个。Cool Edit Pro。。。使用挺灵活的
录音棚专业录音软体 1Cubase SX：德国Steinberg出品的具有划时代意义的的音乐制作平台，将midi编曲、多轨混音完美的融合在一起，支援vst、dx格式的音源、效果器外挂，可以通过计算机运算汇出专业成品音乐(不受音效卡品质的制约)，是个人建站的首选。
2Cakewalk Sonar 3：是由老牌音乐软体厂家Cakewalk推出的，具有强大的midi编曲、混音功能，支援dx格式的音源、效果器外挂，功能比Cakewalk系列有极大的提高。但由于不支援vst格式的音源、效果器外挂，比Cubase SX逊色不少，除非你对Cakewalk的产品情有独钟，建议还是用Cubase SX吧。
3Reason 25：瑞典Propellerhead公司出品的强大音乐制作软体平台，包含电子合成器、取样器、鼓机、效果器以及音序器等功能块，特别适合舞曲制作；不仅配套 了音色盘Reason Factory Sound Bank CD，还专门为NN-XT高阶取样器配备了一张管弦乐音色盘Orkester Sound Bank CD。
4Cakewalk pro v903：已经是过去的辉煌了。不过对于许多习惯了cakewalk的老手来说，用它进行midi编辑还是比较方便的，可以先用它完成midi编曲，然后在Cubase SX里汇入做好的midi档案进行混缩 。
5Samplitute 722：功能极其强大的多轨混音软体，但不具备midi编辑功能，适合专门从事混音工作的音乐工作室。
6Cool edit 20：另一款多轨混音软体，由于不支援实时效果处理，用来干活很麻烦，不推荐使用。不过由于 *** 作比较简单，适合初学者上手。
格美录音棚是集制作，包装，发行为一体的音乐主线团体，目前主攻音乐制作，其中包括音乐专辑、影视音乐、广告音乐的创作并录制，坚持以民族音乐和流行原创音乐为主打产品。格美录音棚拥有自己一流的音乐工作室。
现在专业的录音棚用什么软体录音啊？Cubase也可以做后期，一般录音、后期制作都是同一个软体，还有nuendo、sonar等
成都录音棚哪家最专业，最专业的录音棚叫什么名称？ 专业的有：省、市一级的广播电台、电视台、峨影厂……等等。
非专业的就太多了，是个搞影碟的地方都在搞。
Cubase 5
11河南专业的录音棚 请问河南最好最专业的录音棚在哪里我去过熔艺音乐在郑州公司的音讯部的，效果比其它的都好，都专业，而且是郑州最大的。
你这个问题之前我有遇到过，这里红色英文的意思是SDK版本过旧，其实是因为你的ADT插件和SDK版本不匹配，ADT版本无法向下兼容一些旧的SDK所以才会有这样的情况。下面是ADT和SDK
tool
的详细对着表
ADT
2110：
Java
16
or
higher
is
required
for
ADT
2110
Eclipse
Helios
(Version
362)
or
higher
is
required
for
ADT
2110
ADT
2110
is
designed
for
use
with
SDK
Tools
r211
Java
16
or
higher
is
required
for
ADT
2101
Eclipse
Helios
(Version
362)
or
higher
is
required
for
ADT
2101
ADT
2101
is
designed
for
use
with
SDK
Tools
r2101
Java
16
or
higher
is
required
for
ADT
2003
Eclipse
Helios
(Version
362)
or
higher
is
required
for
ADT
2100
ADT
2100
is
designed
for
use
with
SDK
Tools
r21
ADT
2003
(August
2012)
Dependencies:
ADT
098
is
now
deprecated
Please
use
ADT
099
instead
Dependencies:
ADT
900
is
designed
for
use
with
SDK
Tools
r9
后面用都是Eclipse33或者34以上版本即可
ADT
1501
is
designed
for
use
with
SDK
Tools
r15
Eclipse
Helios
(Version
36)
or
higher
is
required
for
ADT
1600
ADT
1600
is
designed
for
use
with
SDK
Tools
r16
Dependencies:
Java
16
or
higher
is
required
for
ADT
1700
Eclipse
Helios
(Version
362)
or
higher
is
required
for
ADT
1700
ADT
1700
is
designed
for
use
with
SDK
Tools
r17
Dependencies:
Java
16
or
higher
is
required
for
ADT
1800
Eclipse
Helios
(Version
362)
or
higher
is
required
for
ADT
1800
ADT
1800
is
designed
for
use
with
SDK
Tools
r18
Dependencies:
Java
16
or
higher
is
required
for
ADT
2000
Eclipse
Helios
(Version
362)
or
higher
is
required
for
ADT
2000
ADT
2000
is
designed
for
use
with
SDK
Tools
r20
Dependencies:
Java
16
or
higher
is
required
for
ADT
2002
Eclipse
Helios
(Version
362)
or
higher
is
required
for
ADT
2002
ADT
2002
is
designed
for
use
with
SDK
Tools
r2001
Dependencies:
ADT
2002(July
2012)
ADT
2000(June
2012)
DT
1800
(April
2012)
ADT
1700(March
2012)
ADT
1600
(December
2011)
ADT
1501(November
2011)
Dependencies:
。。。。。。。。。。
中间都是对应数字的版本
。。。。。。。。。。
ADT
900
(January
2011)
ADT
801
is
designed
for
use
with
SDK
Tools
r8
ADT
800
is
designed
for
use
with
SDK
Tools
r8
ADT
099
replaces
ADT
098
and
is
designed
for
use
with
SDK
Tools
r7
and
later
ADT
098
(September
2010)
ADT
097
is
designed
for
use
with
SDK
Tools
r7
and
later
ADT
096
is
designed
for
use
with
SDK
Tools
r5
and
later
ADT
095
requires
features
provided
in
SDK
Tools
r4
or
higher
ADT
094
requires
features
provided
in
SDK
Tools
r3
or
higher
Java
16
or
higher
is
required
for
ADT
2003
Eclipse
Helios
(Version
362)
or
higher
is
required
for
ADT
2003
ADT
2003
is
designed
for
use
withSDK
Tools
r2003有两种方法，启动你的虚拟机 ，1点击虚拟机上方菜单栏的 虚拟机-安装 VMware Tools 。2如果无法安装 ，就需要用手动安装的方法，点击 虚拟机-可移动设备-CD-ROM-编辑-使用ISO镜像 浏览，在你的虚拟机安装目录下找到Windows文件确定，即可安装。以下是VMware官方的安装方法：
VMware Tools for Linux Guests
On a Linux guest, you can install VMware Tools within X or from the command line
Installing VMware Tools within X
Installing VMware Tools from the Command Line with the Tar Installer
Installing VMware Tools from the Command Line with the RPM Installer
Installing VMware Tools within X
You can install VMware Tools within X using the tar installer in a terminal window See Installing VMware Tools from the Command Line with the Tar Installer
To install VMware Tools from X with the RPM installer:
1 Choose VM > Install VMware Tools
The guest operating system mounts the VMware Tools installation virtual CD
2 Double-click the VMware Tools CD icon on the desktop
Note: In some Linux distributions, the VMware Tools CD icon may fail to appear when you install VMware Tools within an X windows session on a guest In this case, you should continue installing VMware Tools as described in Installing VMware Tools from the Command Line with the Tar Installer, beginning with step 3
3 Double-click the RPM installer in the root of the CD-ROM
4 Enter the root password
5 Click Continue
The installer prepares the packages
6 Click Continue when the installer presents a dialog box saying Completed System Preparation
A dialog appears for Updating system, with a progress bar When the installer is done, VMware Tools are installed There is no confirmation or finish button
7 In an X terminal, as root (su -), configure VMware Tools
vmware-config-toolspl
Respond to the questions the installer displays on the screen Press Enter to accept the default value
Note: Be sure to respond yes when the installer offers to run the configuration program
8 Launch the VMware Tools background application:
vmware-toolbox &
Note: Some guest operating systems require a reboot for full functionality
Installing VMware Tools from the Command Line with the Tar Installer
The first steps are performed on the host, within Workstation menus:
1 Power on the virtual machine
2 After the guest operating system has started, prepare your virtual machine to install VMware Tools
Choose VM > Install VMware Tools
The remaining steps take place inside the virtual machine
3 As root (su -), mount the VMware Tools virtual CD-ROM image, change to a working directory (for example, /tmp), uncompress the installer, then unmount the CD-ROM image
Note: Some Linux distributions automatically mount CD-ROMs If your distribution uses automounting, do not use the mount and umount commands below You still must untar the VMware Tools installer to /tmp
Some Linux distributions use different device names or organize the /dev directory differently If your CD-ROM drive is not /dev/cdrom or if the mount point for a CD-ROM is not /mnt/cdrom, you must modify the following commands to reflect the conventions used by your distribution
mount /dev/cdrom /mnt/cdrom
cd /tmp
Note: If you have a previous installation, delete the previous vmware-distrib directory before installing The default location of this directory is
/tmp/vmware-tools-distrib
4 Untar the VMware Tools tar file:
tar zxf /mnt/cdrom/VMwareTools-500-<xxxx>targz
umount /dev/cdrom
Where <xxxx> is the build/revision number of the VMware Workstation release
Note: If you attempt to install a tar installation over an rpm installation — or the reverse — the installer detects the previous installation and must convert the installer database format before continuing
5 Run the tar VMware Tools installer:
cd vmware-tools-distrib
/vmware-installpl
Respond to the configuration questions on the screen Press Enter to accept the default value
6 Log off of the root account
exit
7 Start X and your graphical environment
8 In an X terminal, launch the VMware Tools background application
vmware-toolbox &
Note: You may run VMware Tools as root or as a normal user To shrink virtual disks, you must run VMware Tools as root (su -)
Installing VMware Tools from the Command Line with the RPM Installer
The first steps are performed on the host, within Workstation menus:
1 Power on the virtual machine
2 After the guest operating system has started, prepare your virtual machine to install VMware Tools
Choose VM > Install VMware Tools
The remaining steps take place inside the virtual machine
3 As root (su -), mount the VMware Tools virtual CD-ROM image, change to a working directory (for example, /tmp), uncompress the installer, then unmount the CD-ROM image
Note: Some Linux distributions automatically mount CD-ROMs If your distribution uses automounting, do not use the mount and umount commands below You still must untar the VMware Tools installer to /tmp
Some Linux distributions use different device names or organize the /dev directory differently If your CD-ROM drive is not /dev/cdrom or if the mount point for a CD-ROM is not /mnt/cdrom, you must modify the following commands to reflect the conventions used by your distribution
mount /dev/cdrom /mnt/cdrom
cd /tmp
Note: If you have a previous installation, delete the previous vmware-distrib directory before installing The default location of this directory is
/tmp/vmware-tools-distrib
4 At the command prompt, enter:
rpm -Uhv /mnt/cdrom/VMwareTools-500-<xxxx>i386rpm
umount /dev/cdrom
Where <xxxx> is the build/revision number of the VMware Workstation release
Note: If you attempt to install an rpm installation over a tar installation — or the reverse — the installer detects the previous installation and must convert the installer database format before continuing
5 Configure VMware Tools:
vmware-config-toolspl
Respond to the questions the installer displays on the screen Press Enter to accept the default value
6 Log off of the root account
exit
7 Start X and your graphical environment
8 In an X terminal, launch the VMware Tools background application
vmware-toolbox &
Note: You may run VMware Tools as root or as a normal user To shrink virtual disks, you must run VMware Tools as root (su -)
Starting VMware Tools Automatically
You may find it helpful to configure your guest operating system so VMware Tools starts when you start your X server The steps for doing so vary depending on your Linux distribution and your desktop environment Check your operating system documentation for the appropriate steps to take
For example, in a Red Hat Linux 71 guest using GNOME, follow these steps
1 Open the Startup Programs panel in the GNOME Control Center
Main Menu (click the foot icon in the lower left corner of the screen) > Programs > Settings > Session > Startup Programs
2 Click Add
3 In the Startup Command field, enter vmware-toolbox
4 Click OK, click OK again, then close the GNOME Control Center
The next time you start X, VMware Tools starts automatically
Uninstalling VMware Tools
To remove VMware Tools from your Linux guest operating system, log on as root (su -) and enter the following command:
From a tar install
vmware-uninstall-toolspl
From an RPM install
rpm -e VMwareTools
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