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一。先把源代码安装起来编译起来，结合它的文档和手册，熟悉其功能和它的应用方式。如果遇到的是英文文档，那么首先恭喜你，如果硬着头皮看下来，不仅能在国内开此系统或框架的先河，而且能让你阅读英文的水平大幅提升。

二。浏览源代码的目录结构，了解各个目录的功能。从整体上观察这个工程是有哪些模块组成的，最好能画一画图。

三。经过以上两步后你对这份源代码有了一个初步的了解了，现在开始分析它的源码吧。这一步我们开始分析源代码框架。例如入口方式是单入口还是多入口，页面之间的调用规则，能根据规则找出某个功能用到的页面。

四。熟悉源代码的代码写作风格，例如缩进方式，排版格式，变量命名，函数命名等。

五。熟悉一下源代码用到的数据库和表，可以参考它的技术支持文档。

六。经过以上几步相信已经对源代码有了更深刻的了解，不过这种了解还只是表面的，下来我们从7个方面具体的去分析它吧：

1入口构造以及页面调用方式的具体实现，如果阅读时看到工具类和工具函数，尽量去熟悉一下。这一步的分析可以学习到源代码的系统架构方式。

2分析源代码用到的工具类和工具函数，这样可以学到很多程序编写技巧。可以提升自己编程功力。

3结合一些安全规则，研究这个源代码是怎样实现安全方面的设计的。这样可以提高自己在安全方面的意识和功力。

4如果有模板引擎的话，研究一下源代码的模板引擎。大致从实现方式，效率，易用性等几个方面去考虑。

5研究系统的各个功能模块，这样既能学习编程技巧还能打开自己的编程思路，下次遇到类似的东东就心里有谱了。

6研究系统所用到设计模式，一样的功能实现，用到的设计模式可能相差很多，对比我们之前所作的东东分析设计模式，是提升我们驾驭代码的不二法门。

7研究源代码对访问压力，执行效率，系统效率，数据库查询的优化。

七。做笔记，把这个开源代码实现的功能，实现方式、设计框架、模块组织、以及代码技巧等记录下来。边记录边总结整理，对学习的东西更容易消化吸收。

八。实践是检验真理的唯一标准，修改一些比较简单地功能，或者写一些简单的sample，并且调试出来，这样才能做到更加理解代码。同时框架性的源代码里一般都有自带的实例，修改使用这些实例，可以快速了解框架的使用。

　　我干了3年Android sdk开发，觉得到了瓶劲没法更进一步，于是花了一年多点时间，大概摸到点门径。根据前辈的经验，Android底层完全入门需要两年。　　先说下我的入门过程：　　第零步，下载源码，我下的42的，框架层源码10G，内核2G多，ctags给框架层建的标签文件都有600M，当时让我有点震撼，用的vim+ctags+cscope来阅读，还算不错，架构挺清晰的。　　第一步，我找到了一本好书《Android的设计与实现 第一卷》它讲了Android框架层的启动，初始化，服务框架初始化，Binder，消息循环，PackageManagerService，ActivityManagerService。据作者说后面会出讲UI子系统的第二卷，拭目以待。其实这本书看了几十页我就发现需要第二步的知识，否则看不下去，于是跳去第二步。　　第二步，学习Linux系统编程，在看《Android的设计与实现》的时候我发现，框架层的Native部分，全是Linux编程。为了掌握这部分知识，我花了4个月学习了《Linux系统编程手册》（TLPI）这本1000多页的书，我以前是搞WIndows文件系统这块的，所以C语言还比较熟，TLPI的习题很有意思，量也比较大，坚持下来还是收获很多。　　第三步，花了4个月学习了一些Linux内核的知识，看了LKD，PLKA看了一半多。越学越没底，觉得不懂得越来越多，不过这个也正常，只有靠慢慢磨，估计以后要不断的磨这块。　　第四步，回头看Android源码，这次一口气看完了《Android的设计与实现 第一卷》，终于对框架层有了谱。同时真的数次把我看晕，前面看Linux内核源码都没这么晕，不断在Java层和Native层之间跳有点磨脑浆。其中我又觉得Java的基础没有打太牢，回去补了一个月的《Core Java》第八版。但是这书没有涉及UI子系统，于是又看了《Android内核剖析》　　第五步，《Android内核剖析》（这本书实际上是讲框架层的，作者也是个搞嵌入式的，所以他在写框架层的时候文笔不太好，很罗嗦，不过还是有很多看点，到他后来写做ROM，玩开发板时估计是说到了他的本行，一下子遛起来了看得出还是挺有水平的，这本书知识有点旧毕竟讲的是23很多代码已经过时，但是作者很多点子很有参考价值）这本书讲UI子系统和按键/触摸消息处理系统还是很有分量的，尤其13章View绘制那里，结合源码研究很有收获。而后面他讲编译框架和ROM相关的东西都是挺宝贵的资料。　　第六步，为了再补一下其他诸如电源管理模块等子系统的知识看了，《深入理解android》系列，个人认为这个系列看起来有点不太舒服，不过作为补充印证还是比较有价值。　　第七步，《Android系统源代码情景分析》，罗升阳的源码分析大作，比《Android的设计与实现》分析得更细致，但缺点是涉及到模块比较少，选用的源码也比《Android的设计与实现》更旧一点。看完书后需要去研究作者的博客，东西挺多的，一定让你满意。　　第八步，买块开发板自己玩。这步我还没走到，原因是我觉得我还差点准备知识。可能要再几个月，到时准备入块6410或者树莓派。　　最后，由于我11年以前都是搞Windows这块的，所以对Linux知识不是很了解，不得已看了这么些书，如果是一直做Linux的人，很多步骤估计可以省掉了。直接上源码才是正道。　　我本身做着移动GIS开发的工作，学框架层全是因为兴趣，但招聘平台Android框架层开发人员还是蛮有竞争力的有不少定制ROM，智能电视的工作都处于人才难求状态，毕竟有一定的门槛，现在各种ios培训，让奔着钱干开发的人纷纷涌入，而ios只能干sdk开发的缺点就暴露出来了，一堆新手老手，菜鸟大牛全挤在SDK开发这块，我觉得不太妙。 反观Android这边，虽然入门菜鸟没有搞ios来钱，但是可持续性很好，从sdk-》框架》驱动》内核这样干下去。干着干着发现自己渐渐变成了Linux开发者/嵌入式开发者的人也不少，新人，老手，菜鸟大牛各居其位，层次性很好。转载

《Spark大数据分析实战》（高彦杰/倪亚宇）电子书网盘下载免费在线阅读

1eva    

书名:Spark大数据分析实战

豆瓣评分:52

作者:高彦杰/倪亚宇

出版社: 机械工业出版社

出版年: 2016-1-1

页数: 213

内容简介  

本书一共11章：其中第1～3章，主要介绍了Spark的基本概念、编程模型、开发与部署的方法；第4～11章，详细详解了热点新闻分析系统、基于云平台的日志数据分析、情感分析系统、搜索引擎链接分析系统等的应用与算法等核心知识点。

作者简介  

高彦杰，毕业于国人民大学，就职于微软亚洲研究院。开源技术爱好者，对spark及其他开源大数据系统与技术有较为深入的认识和研究，实践经验丰富。较早接触并使用spark，对spark应用开发、spark系统的运维和测试比较熟悉．深度阅读了spark的源代码，了解spark的运行机制，擅长spark的查询优化。

曾著有畅销书《spark大数据处理：技术、应用与性能优化》。

倪亚宇，清华大学自动化系在读博士研究生，曾于微软亚洲研究院、IBM研究院实习。对大规模的推荐系统和机器学习算法有较为深入的研究和丰富的实践经验。

人工智能产品的定义较为广泛，智能硬件、机器人、芯片、语音助手等都可以叫做人工智能产品。本文讨论的人工智能产品主要是指在互联网产品中运用人工智能技术。

互联网产品主要着手与解决用户的痛点，对于C端产品来说，痛点就是指的个人想解决而无法解决的问题，如个人想要美化自己的照片，但是他不会复杂的PS软件，于是美图秀秀就可以解决这个痛点。从KANO模型中，就是满足用户的基本需求与期望需求。

人工智能产品（在互联网产品中运用人工智能技术）则是要满足用户的兴奋需求。如将情感分析运用到电商的产品评论中，用户则可以通过可视化的数据展示来大致对产品有个全面、直观的了解，而不再需要自己一页一页的翻看评论内容。

互联网产品主要关注点在于用户需求、流程设计、交互设计、商业模式等。着眼于用户需求，设计满足用户需求的产品，通过合理的流程设计、交互设计达到产品目标，进而实现商业目标。典型的思路是发现用户需求——>设计满足用户需求的产品——>迭代完善、产品运营——>商业变现。

人工智能产品关注点在于模型的构建，它不再是对于布局、交互的推敲，而是通过选择合适的数据，构建合适的模型，最终呈现出来的是好的效果。什么是好的效果呢？这就需要引入评测指标。互联网的评测指标有我们熟知的留存率、转化率、日活跃等，那么人工智能的产品主要是通过一些统计指标来描述，以情感分析为例，把情感分析看成一个分类问题，则可以使用P、R、A、F值来描述。

1）查准率（Precision）：P值，衡量某类分类中识别正确的比例，如情感分析中，有10条被分类为“正向”，其中8条是分类正确的（由人工审核），那么P=8/10=80%

2）查全率（Recall）：R值，又叫查全率，又叫召回度，指的是某类被被正确分类的比例，同样以情感分析为例，100条数据中有10条是正向的，机器分类后，这10条中有7条被分类为正向，则R=7/10=70%

3)F值，因为P值和R值通常是两个相互矛盾的指标，即一个越高另一个越低，F则是两者综合考虑的指标，不考虑调节P、R权重的情况下，F=2PR/(P+R)

4）精确度（Accuracy）：这个最好理解，就是被准确分类的比例，也就是正确率。如100条数据，90条是被正确分类的，则A=90/100=90%。

以上指标越高，说明模型效果越好。

我们从上面内容可以知道，人工智能产品设计关注：数据——>模型——>效果评估。

现在我们以情感分析为例子说明产品设计的过程。

1）数据：

数据的选择对最终模型的结果有直接影响，情感分析，根据不同的目的，选择的数据也不同。如将情感分析运用于**票房预测，则一些更新及时、内容丰富的数据源，如微博，是比较好的选择。如果是应用于商品的评价，如电子产品，很多评测内容是无法在短短几句话内描述清楚的，这时候微博不是个好的选择，选择论坛上更新较慢、但是详细的内容就比较适合。

如果能在产品的早期就有引入人工智能的打算，则可以在产品中事先做好数据采集。

2）模型：

在选择模型中，产品需要了解不同的模型的优缺点，进而选择更加合适的模型。在情感分析中，NB、SVM、N-gram都是常用的模型，其中SVM效果最好（这是已有的结论），如果是其他的智能产品，可能需要算法团队进行实验，给出测试数据，进而选择合适的模型。

3）效果评估：

效果评估在上文中已经描述得比较清楚，具体指标不再赘述。

4）产品呈现：

最后这一步，是将结果展示给用户。在情感分析中，我们可以选择雷达图、词云、情感趋势图来展示结果。取决于产品属性，如电商产品评论挖掘，可以使用词云；

如舆论分析，可以使用情感趋势图。

人工智能产品的设计要关注：数据、模型、评判、呈现。