1.3gԴ?源码?
2.Spring Boot引起的“堆外内存泄漏”排查及经验总结
3.十大程序编译器？
4.Artix7系列FPGA实现SDI视频编解码，基于GTP高速接口，源码提供3套工程源码和技术支持
5.神行者PD10(4GB/联通3G)音频视频
6.FPGA高端项目：FPGA基于GS2971+GS2972架构的源码SDI视频收发+HLS多路视频融合叠加，提供1套工程源码和技术支持

3gԴ?源码?

       FPGA高端项目：实现SDI视频编解码，提供3套工程源码与技术支持

       本文详细阐述了如何使用Xilinx Kintex7-T FPGA开发板进行SDI视频编解码，源码设计过程涵盖了从输入高清SDI信号，源码翼应用源码通过GTX解串、源码SMPTE SDI解码，源码到最终输出HDMI或SDI视频的源码全过程。三种不同的源码工程源码分别对应不同的输出模式：HDMI输出（工程1）、HD-SDI模式（工程2）和3G-SDI模式（工程3），源码以适应不同的源码项目需求。

工程1：适用于SDI转HDMI，源码分辨率为x@Hz，源码适合于需要高清输出的源码项目。

工程2：针对SDI转SDI，分辨率为x@Hz，适合于需要直接SDI传输的项目，但需注意x@Hz对显示器有一定要求。

工程3：适用于SDI转3G-SDI，同样支持x@Hz，适用于需要高带宽传输的场景。

       设计中，使用了FPGA的GTP/GTX资源进行解串，SMPTE SDI IP核进行编码，配合BT转RGB模块转换视频格式，以及图像缓存和Gv驱动器等模块，确保视频处理的稳定性和兼容性。此外，还提供了完整的工程源码和设计文档，以及针对FPGA编解码SDI视频的培训计划，以帮助学生、研究生和在职工程师快速上手和开发相关项目。

       要获取这些资源，请查看文章末尾的获取方式。注意，所有代码仅供学习研究，商业用途需谨慎，且部分代码基于公开资源，如有版权问题，请通过私信沟通。虚拟桌面 源码

Spring Boot引起的“堆外内存泄漏”排查及经验总结

       为了更好地实现对项目的管理，我们将组内一个项目迁移到MDP框架（基于Spring Boot），随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常。笔者被叫去帮忙查看原因，发现配置了4G堆内内存，但是实际使用的物理内存竟然高达7G，确实不正常。JVM参数配置是“-XX:MetaspaceSize=M -XX:MaxMetaspaceSize=M -XX:+AlwaysPreTouch -XX:ReservedCodeCacheSize=m -XX:InitialCodeCacheSize=m, -Xssk -Xmx4g -Xms4g,-XX:+UseG1GC -XX:G1HeapRegionSize=4M”，实际使用的物理内存如下图所示：

       使用Java层面的工具定位内存区域（堆内内存、Code区域或者使用unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申请的堆外内存）。

       笔者在项目中添加-XX:NativeMemoryTracking=detailJVM参数重启项目，使用命令jcmd pid VM.native_memory detail查看到的内存分布如下：

       发现命令显示的committed的内存小于物理内存，因为jcmd命令显示的内存包含堆内内存、Code区域、通过unsafe.allocateMemory和DirectByteBuffer申请的内存，但是不包含其他Native Code（C代码）申请的堆外内存。所以猜测是使用Native Code申请内存所导致的问题。

       为了防止误判，笔者使用了pmap查看内存分布，发现大量的M的地址；而这些地址空间不在jcmd命令所给出的地址空间里面，基本上就断定就是这些M的内存所导致。

       使用系统层面的工具定位堆外内存。

       因为已经基本上确定是Native Code所引起，而Java层面的工具不便于排查此类问题，只能使用系统层面的工具去定位问题。

       首先，使用了gperftools去定位问题。

       从上图可以看出：使用malloc申请的的内存最高到3G之后就释放了，之后始终维持在M-M。笔者第一反应是：难道Native Code中没有使用malloc申请，直接使用mmap/brk申请的？（gperftools原理就使用动态链接的方式替换了操作系统默认的内存分配器（glibc）。）

       然后，使用strace去追踪系统调用。

       因为使用gperftools没有追踪到这些内存，于是直接使用命令“strace -f -e"brk,mmap,munmap" -p pid”追踪向OS申请内存请求，但是并没有发现有可疑内存申请。

       接着，使用GDB去dump可疑内存。

       因为使用strace没有追踪到可疑内存申请；于是想着看看内存中的情况。就是搜软件源码直接使用命令gdp -pid pid进入GDB之后，然后使用命令dump memory mem.bin startAddress endAddressdump内存，其中startAddress和endAddress可以从/proc/pid/smaps中查找。然后使用strings mem.bin查看dump的内容，如下：

       从内容上来看，像是解压后的JAR包信息。读取JAR包信息应该是在项目启动的时候，那么在项目启动之后使用strace作用就不是很大了。所以应该在项目启动的时候使用strace，而不是启动完成之后。

       再次，项目启动时使用strace去追踪系统调用。

       项目启动使用strace追踪系统调用，发现确实申请了很多M的内存空间，截图如下：

       使用该mmap申请的地址空间在pmap对应如下：

       最后，使用jstack去查看对应的线程。

       因为strace命令中已经显示申请内存的线程ID。直接使用命令jstack pid去查看线程栈，找到对应的线程栈（注意进制和进制转换）如下：

       这里基本上就可以看出问题来了：MCC（美团统一配置中心）使用了Reflections进行扫包，底层使用了Spring Boot去加载JAR。因为解压JAR使用Inflater类，需要用到堆外内存，然后使用Btrace去追踪这个类，栈如下：

       然后查看使用MCC的地方，发现没有配置扫包路径，默认是扫描所有的包。于是修改代码，配置扫包路径，发布上线后内存问题解决。

       为什么堆外内存没有释放掉呢？

       虽然问题已经解决了，但是有几个疑问。带着疑问，直接看了一下 Spring Boot Loader那一块的源码。发现Spring Boot对Java JDK的InflaterInputStream进行了包装并且使用了Inflater，而Inflater本身用于解压JAR包的需要用到堆外内存。而包装之后的类ZipInflaterInputStream没有释放Inflater持有的堆外内存。于是以为找到了原因，立马向Spring Boot社区反馈了这个bug。但是反馈之后，就发现Inflater这个对象本身实现了finalize方法，在这个方法中有调用释放堆外内存的dexhunter 源码分析逻辑。也就是说Spring Boot依赖于GC释放堆外内存。

       使用jmap查看堆内对象时，发现已经基本上没有Inflater这个对象了。于是就怀疑GC的时候，没有调用finalize。带着这样的怀疑，把Inflater进行包装在Spring Boot Loader里面替换成自己包装的Inflater，在finalize进行打点监控，结果finalize方法确实被调用了。于是又去看了Inflater对应的C代码，发现初始化的使用了malloc申请内存，end的时候也调用了free去释放内存。

       此时，怀疑free的时候没有真正释放内存，便把Spring Boot包装的InflaterInputStream替换成Java JDK自带的，发现替换之后，内存问题也得以解决了。

       再次看gperftools的内存分布情况，发现使用Spring Boot时，内存使用一直在增加，突然某个点内存使用下降了好多（使用量直接由3G降为M左右）。这个点应该就是GC引起的，内存应该释放了，但是在操作系统层面并没有看到内存变化，那是不是没有释放到操作系统，被内存分配器持有了呢？

       继续探究，发现系统默认的内存分配器（glibc 2.版本）和使用gperftools内存地址分布差别很明显，2.5G地址使用smaps发现它是属于Native Stack。内存地址分布如下：

       到此，基本上可以确定是内存分配器在捣鬼；搜索了一下glibc M，发现glibc从2.开始对每个线程引入内存池（位机器大小就是M内存），原文如下：

       按照文中所说去修改MALLOC_ARENA_MAX环境变量，发现没什么效果。查看tcmalloc（gperftools使用的内存分配器）也使用了内存池方式。

       为了验证是内存池搞的鬼，就简单写个不带内存池的内存分配器。使用命令gcc zjbmalloc.c -fPIC -shared -o zjbmalloc.so生成动态库，然后使用export LD_PRELOAD=zjbmalloc.so替换掉glibc的内存分配器。其中代码Demo如下：

       通过在自定义分配器当中埋点可以发现实际申请的堆外内存始终在M-M之间，gperftools监控显示内存使用量也是ios nssession源码在M-M左右。但是从操作系统角度来看进程占用的内存差别很大（这里只是监控堆外内存）。

       使用不同分配器进行不同程度的扫包，占用的内存如下：

       为什么自定义的malloc申请M，最终占用的物理内存在1.7G呢？因为自定义内存分配器采用的是mmap分配内存，mmap分配内存按需向上取整到整数个页，所以存在着巨大的空间浪费。通过监控发现最终申请的页面数目在k个左右，那实际上向系统申请的内存等于k * 4k（pagesize） = 2G。

       为什么这个数据大于1.7G呢？因为操作系统采取的是延迟分配的方式，通过mmap向系统申请内存的时候，系统仅仅返回内存地址并没有分配真实的物理内存。只有在真正使用的时候，系统产生一个缺页中断，然后再分配实际的物理Page。

       整个内存分配的流程如上图所示。MCC扫包的默认配置是扫描所有的JAR包。在扫描包的时候，Spring Boot不会主动去释放堆外内存，导致在扫描阶段，堆外内存占用量一直持续飙升。当发生GC的时候，Spring Boot依赖于finalize机制去释放了堆外内存；但是glibc为了性能考虑，并没有真正把内存归返到操作系统，而是留下来放入内存池了，导致应用层以为发生了“内存泄漏”。所以修改MCC的配置路径为特定的JAR包，问题解决。在发表这篇文章时，发现Spring Boot的最新版本（2.0.5.RELEASE）已经做了修改，在ZipInflaterInputStream主动释放了堆外内存不再依赖GC；所以Spring Boot升级到最新版本，这个问题也可以得到解决。

十大程序编译器？

       C++的编译器都有哪些?

       kDevelop、Anjuta、CodeBlocks、VisualMingw、Ideone、EclipseCDT、Compilr、CodeLite、NetbeansC++、Dev?C++。

       Kdevelop是一个专为C/C++及其他语言的开源扩展插件IDE，它基于KDevPlatform平台，这是一款可用于IDE基础开源库。

       AnjutaDevstudio是另外一款强大的开发工具，拥有先进的编程特性包括项目管理、应用程序向导、交互式调试器、源码编辑器、版本控制，GUI设计、分析器等等，这款工具为C/C++开发者提供强大的用户界面接口。

       CodeBlocks是一款比较流行的免费且开源的集成开发环境，该工具拥有所有功能，能够满足开发者所需，比如高效的用户界面、编译及调试功能等。

       Visual-MigGW是一款极为简单的开源IDE，它所有的WindowsAPI都可来进行简单快速的开发，它还支持一个随时可用的应用框架，项目托管在SourceForge.net。

       Ideone是一款在线编辑器和调试工具，这款工具提供了强大的功能，帮助程序员以更加快速有效的方式编译源代码。

       EclipseCDT提供更加高效的功能，如：支持为各种工具链提供项目创建及管理、标准构建、源码导航、各种知识工具源，代码编辑器功能如高亮显示、折叠、超链接导航、源代码重构以及代码生成，可视化调试工具，包括内存、寄存器及反汇编视图。

       Compiler是一款在线集成开发工具，允许你编写令人印象深刻的代码功能和简单的用户界面，该工具支持的语言如C、C++、Java、HTML。

       Codelite是一款极好的免费开源的IDE，几乎可运行于所有平台。

       Netbeans工具包含多种类型模板，它拥有迷人的功能，使其在Web开发者更加流行，比如：代码协助、编译配置、单元测试、源码检测、远程开发及文件导航等功能。

       DevC++的功能包括：类浏览器、集成调试、支持GCC、项目管理、代码编译、编辑且编译资源文件、工具管理、功能清单。

windows的pc端编译器有哪些

       Windows的pc端编译器有：

       1)VisualStudio

       Windows下首先推荐大家使用微软开发的VisualStudio（简称VS），它是Windows下的标准IDE，实际开发中大家也都在使用。为了适应最新的Windows操作系统，微软每隔一段时间（一般是一两年）就会对VS进行升级。VS的不同版本以发布年份命名，例如VS是微软于年发布的，VS是微软于年发布的。

       ä¸è¿‡VS有点庞大，安装包有2~3G，下载不方便，而且会安装很多暂时用不到的工具，安装时间在半个小时左右。

       å¯¹äºŽåˆå­¦è€…，我推荐使用VS。最好不用使用VS，有点坑初学者。

       2)Dev?C++

       å¦‚果你讨厌VS的复杂性，那么可以使用DevC++。DevC++是一款免费开源的C/C++IDE，内嵌?GCC?编译器（LinuxGCC编译器的Windows移植版），是NOI、NOIP?等比赛的指定工具。DevC++的优点是体积小（只有几十兆）、安装卸载方便、学习成本低，缺点是调试功能弱。

       NOI是NationalOlympiadinInformatics的缩写，译为“全国青少年信息学奥林匹克竞赛”；NOIP是NationalOlympiadininformaticsinProvinces的缩写，译为“全国青少年信息学奥林匹克联赛”。NOI、NOIP都是奥林匹克竞赛的一种，参加者多为高中生，获奖者将被保送到名牌大学或者得到高考加分资格。

       3)VisualC++6.0

       VisualC++6.0（简称VC6.0）是微软开发的一款经典的IDE，很多高校都以VC6.0为教学工具来讲解C和C++。但VC6.0是年的产品，很古老了，在Win7、Win8、Win下会有各种各样的兼容性问题，甚至根本不能运行，所以不推荐使用。

       VC6.0早就该扔进垃圾桶了，可是依然有很多大学把它作为教学工具，并且选用的教材也以VC6.0为基础来讲解C语言和C++，可见教学体制的极端落后，课程体系的更新远远跟不上技术的进步。

       4)其它IDE

       é™¤äº†ä¸Šé¢æåˆ°çš„三款IDE，Windows平台下还有很多其他的IDE，它们各有特点，例如：

       Code::Blocks是一款开源、跨平台、免费的C/C++IDE，它和DevC++非常类似，小巧灵活，易于安装和卸载，不过它的界面要比DevC++复杂一些，不如DevC++来得清爽。

       TurboC是一款古老的、DOS年代的C语言开发工具，程序员只能使用键盘来操作TurboC，不能使用鼠标，所以非常不方便。但是TurboC集成了一套图形库，可以在控制台程序中画图，看起来非常炫酷，所以至今仍然有人在使用。

       C-Free是一款国产的Windows下的C/C++IDE，最新版本是5.0，整个软件才M，非常轻巧，安装也简单，界面也比DevC++漂亮。C-Free的缺点也是调试功能弱。可惜的是，C-Free已经多年不更新了，组件都老了，只能在XP、Win7下运行，在Win8、Win下可能会存在兼容性问题。

常见的C语言编译器是什么？

       ç›®å‰æœ€æµè¡Œçš„C语言编译器有以下几种：

       1、GNUCompilerCollection或称?GCC

       GCC（GNUCompilerCollection，GNU编译器套件），是由GNU开发的编程语言编译器。它是以GPL许可证所发行的自由软件，也是GNU计划的关键部分。

       GCC原本作为GNU操作系统的官方编译器，现已被大多数类Unix操作系统（如Linux、BSD、MacOSX等）采纳为标准的编译器，GCC同样适用于微软的Windows。GCC是自由软件过程发展中的著名例子，由自由软件基金会以GPL协议发布。

       2、MicrosoftC或称MSC

       MicrosoftC是c语言的一种IDE（集成开发环境），常见的还有MicrosoftVisualC++，BorlandC++，WatcomC++,BorlandC++，BorlandC++Builder,BorlandC++3.1forDOS,WatcomC++.0forDOS,GNUDJGPPC++，LccwinCCompiler3.1,HighC,TurboC等等......

       3、BorlandTurboC或称TurboC

       TurboC是美国Borland公司的产品，Borland公司是一家专门从事软件开发、研制的大公司。该公司相继推出了一套Turbo系列软件,如TurboBASIC,TurboPascal,TurboProlog,这些软件很受用户欢迎。

       æ‰©å±•èµ„料：

       C编译的整个过程很复杂，大致可以分为以下四个阶段：

       1、预处理阶段在该阶段主要完成对源代码的预处理工作，主要包括对宏定义指令，头文件包含指令，预定义指令和特殊字符的处理，如对宏定义的替换以及文件头中所包含的文件中预定义代码的替换等，总之这步主要完成一些替换工作，输出是同源文件含义相同但内容不同的文件。

       2、编译、优化阶段编译就是将第一阶段处理得到的文件通过词法语法分析等转换为汇编语言。优化包括对中间代码的优化，如删除公共表达式，循环优化等；和对目标代码的生成进行的优化，如如何充分利用机器的寄存器存放有关变量的值，以减少内存访问次数。

       3、汇编阶段将汇编语言翻译成机器指令。

       4、链接阶段链接阶段的主要工作是将有关的目标文件连接起来，即将在一个文件中引用的符号同该符号在另外一个文件中的定义连接起来，使得所有的目标文件成为一个能够被操作系统装入执行的统一整体。

       å‚考资料来源：百度百科-gcc（GNU编译器套件）

       å‚考资料来源：百度百科-MicrosoftC

       å‚考资料来源：百度百科-TurboC

Artix7系列FPGA实现SDI视频编解码，基于GTP高速接口，提供3套工程源码和技术支持

       Artix7系列FPGA实现SDI视频编解码，基于GTP高速接口，提供3套工程源码和技术支持

       前言

       本文介绍了如何使用FPGA实现SDI视频的编解码，提出了两种实现方案：一是使用专用编解码芯片，优点是简单，但成本较高；二是使用FPGA逻辑资源实现，合理利用了FPGA资源，但操作难度较大。本方案提供了硬件开发板、工程源码等资源，适用于Xilinx系列FPGA的Artix7低端系列。

       工程概述

       基于Xilinx的Artix7系列FPGA开发板，实现SDI视频编解码，支持输入3G-SDI相机或HDMI转3G-SDI盒子，支持自适应输入HD/SD/3G-SDI格式。SDI视频经过Gva芯片转换为差分信号，通过GTP高速接口进行解串，使用Xilinx的SMPTE SDI IP核解码，并输出BT视频。对于RGB视频，本设计提供两种输出方式：一种是通过HDMI发送模块输出到HDMI显示器；另一种是通过RGB转BT模块后，使用SMPTE SDI IP核编码输出SDI视频。

       针对不同需求，提供了三种工程源码：一种是不使用缓存的HDMI输出方案，适用于低延时场景；另一种是使用缓存的HDMI输出方案，适用于需要视频缓存的场景；最后一种是使用缓存的SDI输出方案，适用于SDI转SDI的场景。每种方案都有详细的工程源码和Block Design设计。

       为了帮助读者理解和移植工程，还提供了详细的移植说明和上板调试验证步骤。此外，本博客还提供了SDI视频编解码的专栏链接，包括基于GS/GS的方案、基于GTP/GTX资源的方案，以及针对Kintex、Zynq系列FPGA的应用案例。

       为了满足不同用户的需求，本博客还提供了工程代码的获取方式，以及针对不同场景的解决方案。同时，为了提供更丰富和个性化的服务，本博主还提供了额外的服务选项，以适应不同用户的具体需求。

神行者PD(4GB/联通3G)音频视频

       神行者PD(4GB/联通3G)是一款集音频和视频播放功能于一体的设备，它提供了丰富的格式选择，以满足您的娱乐需求。

       在音频播放方面，神行者PD兼容多种格式，包括WAV，这是高质量音频的标准格式，MP3和MP2是常见的压缩格式，AAC和AMR-NB适用于移动设备，AMR-WB则提供了更高的音质。MIDI支持电子乐器的声音，Vorbis和APE则是无损音频格式，带给您更纯净的音乐体验。

       视频播放方面，它支持H./P，这是一种高清视频编码，为观看**和视频提供了清晰的画面。XVID/DIVX和MPEG4 SP/H./ASP是常见的视频编码格式，适用于大部分设备。VP8则是一个开放源代码的视频编解码器，提供了不错的性能和兼容性。

       总的来说，神行者PD(4GB/联通3G)以其全面的音频和视频格式支持，无论您是音乐爱好者还是视频迷，都能在这款设备上找到满意的内容格式，轻松享受多媒体的乐趣。

FPGA高端项目：FPGA基于GS+GS架构的SDI视频收发+HLS多路视频融合叠加，提供1套工程源码和技术支持

       FPGA高端项目：FPGA基于GS+GS架构的SDI视频收发+HLS多路视频融合叠加，提供1套工程源码和技术支持

       前言

       在FPGA的SDI视频编解码领域，有两种主要方案：一是采用专用编解码芯片（如GS接收器与GS发送器），其优点是简化设计，易于实现，但成本相对较高；二是利用FPGA的逻辑资源自定义SDI编解码，通过Xilinx系列FPGA的GTP/GTX资源进行串行/并行转换，并利用SMPTE SDI资源完成SDI编码与解码，此方案的优势在于高效利用FPGA资源，但对开发者的技术要求更高。在这里，我们提供了一套针对Xilinx Zynq FPGA的解决方案，包括硬件开发板、工程源码与技术支持。

       设计概述

       本设计基于Xilinx Zynq FPGA，采用GS作为SDI视频接收器，将同轴串行SDI视频解码为BT格式，并转换为HDMI输出。输入源为HD-SDI相机，支持SD-SDI、HD-SDI、3G-SDI等多种格式。解码后的视频经BT转RGB模块转换为RGB格式，随后通过HLS多路视频融合叠加技术，叠加第二路视频，并进行缩放、透明度配置等操作，最终输出为3G-SDI视频格式。

       实现流程

       1. 视频解码：使用GS接收HD-SDI信号，并解码为BT格式视频。

       2. 视频转换：将BT格式视频转换为RGB格式，以便后续处理。

       3. 多路视频融合叠加：通过HLS技术，将第二路视频进行缩放、透明度配置后与第一路视频融合叠加。

       4. 编码输出：使用GS编码器将处理后的RGB视频转换为SDI信号输出，通过SDI转HDMI盒子展示在显示器上。

       工程源码与技术支持

       本项目提供完整工程源码与技术支持，包括硬件设计、软件开发、上板调试等全过程。源码涵盖硬件配置、视频处理算法、图像缓存、多路视频融合叠加、编码输出等关键环节。此外，还提供详细的工程设计文档，以便用户快速理解并移植至自定义项目中。

       注意事项与移植指南

       项目移植时需注意FPGA型号、开发环境版本及硬件配置差异。对于不同的FPGA型号，可能需要调整相应的硬件配置和IP锁。此外，当开发环境版本不一致时，需确保与工程源码版本兼容，可通过升级开发环境或调整工程配置解决。对于纯FPGA项目移植至Zynq系列FPGA，需添加Zynq软核。

       总结

       本项目旨在提供一套完整的FPGA SDI视频处理解决方案，涵盖硬件设计、软件实现、工程源码与技术支持，适用于毕业设计、项目开发，以及医疗、军工等领域的图像处理应用。通过提供详细的工程源码和指导文档，帮助用户快速掌握SDI视频收发与多路视频融合叠加技术。

android x简介

       Android X平台是由Beyounn和Cwhuang主持设计的，旨在为X平台提供一套完整的Android系统解决方案。此项目提供了完整的源代码树、配套文档以及Live CD与Live USB，功能强大且广泛，包含Linux 3.0.内核、部分Intel集显支持、部分声卡支持、双摄像头、3G调制解调器支持、自动加载存储卡与移动存储设备、自动检测驱动模式、部分以太网及无线网卡支持、鼠标及部分键盘支持、即时显示电池状况、支持待机功能、部分触摸屏支持、支持压缩档案格式、支持除错模式、加入ARM指令翻译器、加入BusyBox等。此外，Android X版可在虚拟机上运行，如Virtual Box, Qemu, VMware，并提供了Live CD的ISO存档与Live USB Image存档。系统功能强大，支持Wifi无线网络、蓝牙设备、更完善的安装程序与多重启动系统、多平台支持、Fn键支持、电源管理系统、3D加速与高清设备支持、多点触摸设备支持、3G移动设备支持与第三方应用程序开发等。

       在改善与优化方面，Android X团队下一步计划改进Wifi无线网络支持（目前支持atk和atk，但其他类型设备需进一步完善）、蓝牙设备支持、更完善的安装程序与多重启动系统、多平台支持、Fn键支持、电源管理系统、3D加速与高清设备支持、多点触摸设备支持、3G移动设备支持与第三方应用程序开发等。随着Intel对Android向x系统移植的深入，Android X计划正在逐步完善。

       跑分成绩显示，基于Android 4.0平台的APU E-在性能测试中得分，与三星Galaxy Note、魅族MX相比，APU E-的综合性能领先，仅次于采用Tegra3平台的华硕Transformer Prime。这表明Android X版在部分机型如上网本上已经趋于完美，但在其他机型的兼容性适配上还有待改进。随着Android X计划的进一步发展，其在x平台上的表现将会更加出色。