找了半天，只有这个文章最靠谱

https://joe-antognini.github.io/machine-learning/windows-tf-project

参考https://joe-antognini.github.io/machine-learning/build-windows-tf

1.安装cmake 3.6
2.安装swig 3.0.10
3.安装VS2015
4.执行C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin\amd64\vcvars64.bat
5.下载Tensorflow
C:\...> git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
6.生成cmake 文件
C:\...> cd tensorflow\tensorflow\contrib\cmake
C:\...> mkdir build
C:\...> cd build

https://quality.embarcadero.com/browse/RSP-11802，
只要是Xcode6.3.1之后的版本编译的第三方库，在64bit下编译都回报告无法对齐的错误

更让人震惊的是，这个bug从Delphi Seattle就已经有人报告了，但是到了Delphi Tokyo过了一年半，仍然没有修正。
这个bug导致所有的，所有的，所有的（重要的事情说3遍）第三方的IOS的library在64bit时都无法使用。

感觉没有用户用Delphi做IOS开发一样。

https://bitcointalk.org/index.php?topic=1433925.0

1.支持双挖， ETH和SC
2.需要设置虚拟内存为16G
3.设置窍门，ping 矿池，ping值小的矿池可以减少stale份额。

Nvidia超频软件

http://download.msi.com/uti_exe/Afterburner_4.4.0.zip

GPU-z

可以看显存颗粒是否是三星，镁光还是海力士，海力士的不能超频，千万别买

A卡超频，需要刷bios。A卡没有三星颗粒。

超频设置，挖eth，三星颗粒可以拉倒700. 参考附件的图片，核心降200也不影响算力。

用法帮助 gclient help

修复错误
gclient sync -R
glcient revert

取特定版本

gclient sync -r src@968c9ccfe80f6f0d64991d5e997ce74774381dfa

切换编译版本是相当的慢，要下载好几G的chrome的代码

Mac OSX有一个很恶心的功能，那就是禁止删除系统文件。
但是它自身带的文件经常版本非常旧，比如nasm。
我编译了新的nasm想替换掉它的nasm，但是系统禁止。

只好重启的时候，按下command+r进入恢复模式，然后用csrutil disable禁止SIP

janus-gateway 连接时有时会报告ice failed，或者dtls timeout错误

1.首先确认stun server设置

vi /usr/local/etc/janus/janus.cfg

[nat]
;public_ip = 1.2.3.4
stun_server = stun.l.google.com
stun_port = 19302

注意google的stun从中国访问不了，可以改用stun.voipstunt.com

2.确认stun server的连通，用https://webrtc.github.io/samples/src/content/peerconnection/trickle-ice/
来测试，这个也可以用来测试turn server,返回的信息一般是

0.001 1 host 1947478017 udp 172.16.100.20 62003 126 | 30 | 255
0.002 1 host 161342690 udp 2001::4137:9e76:38a4:dbe:745d:8c18 62004 126 | 10 | 255
0.002 2 host 1947478017 udp 172.16.100.20 62005 126 | 30 | 254

现在网上发布的Webrtc都是Embeded Framework，Delphi没法编译使用这种Framework，所以只好自己编译

1.gn gen out/Release-arm -args='target_os="ios" target_cpu="arm" is_component_build=false is_debug=false ios_enable_code_signing=false'

2.ninja -C out/Release-arm webrtc

注意生成的libwebrtc.a里面有很多的debug symbol，生成的文件很大，要strip一下

另外，要用lipo生成armv7 , arm64的fat library。

2019/4/21追记

现在最新的Webrtc ios,应该是2018年3月6号的时候, 移除了编译静态library的功能,晕死.参考下面的ticket,
https://bugs.chromium.org/p/webrtc/issues/detail?id=10008
然后EMB这傻叉不支持Embed Dynamic Framework,有人题了一个ticket给emb,但是我怀疑EMB是否有足够的资源去实现这一功能.

我们只能使用第三方的编译的静态库了,参考下面的url

ffmpeg的开发者很生气，google在Android 7之后强制要求所有的NDK的library不能有Text Relocation。
说这么做的理由是会导致系统变慢，但是ffmpeg的开发者反驳这么做会导致很多汇编代码需要重写，重写的代码可能会变慢，会花很多时间去调试，Google又不会赞助程序员重写的费用。
ffmpeg的开发者表示google的SB锅我们不背。
https://trac.ffmpeg.org/ticket/4928

x264也被这个问题影响了，也被x264的开发者给怼了，为了快那么几个毫秒，影响了x264的2万行手写的汇编代码。大家一致公认google傻逼
https://mailman.videolan.org/pipermail/x264-devel/2016-March/011589.html

1.首先工程中执行New Module创建一个Android Library，切换到Project视图，创建libs Directory，
将外部的jar复制到libs目录下并Add as Library.
2.在src/main目录下创建jniLibs目录，添加armeabi-v7a子目录，并复制*.so到目录下，build之后会在aar目录下生成aar文件
3.在其他工程中引用AAR时，执行New Module,选择Import .AAR/.JAr命令，导入创建的AAR文件，
如果是在工程中的Android Library中引用时，执行Project Structure命令，在dependencies中添加Add Module Dependency 引用被导入的AAR Module即可。

步骤挺麻烦的，不直观。但是比创建AAR提交到Maven Repository还是简单多了，Maven的提交更是麻烦的一逼