我想问一下中国移动n1m821：怎么ROOT呢

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-13 06:20 标签： 中国移动n1m821

我买的 和图片里面一样的 折腾了好几个小时没搞定 配对, 后来发现  这遥控器比较奇葩, 和lz一样 全白色字体的 就 语音按键蓝绿颜色的...  

哦, 知道了, 貌似我的按键有问题, 要使劲按才行, 确实是 返回 + 菜单就行了. 哈哈. 哎... 乌龙....

本程序由ROM乐园编写，支持中国移动A2-M636机型

使用之前需要安装好手机驱动，并成功开启USB调试

也可以关注微信公众号：ROM乐园 回复关键字：全机型recovery下载

如有问题或者下载地址失效，可ROM乐园交流区求助，也可添加互助群：

1. 关机，屏幕黑掉后至少等5秒钟，记得数据线拔掉

2.同时按住音量下+开机键开机
一直按住不要放，等8秒钟，松开开机键, 再3秒后松开音量键

3.如果出现了一个菜单，用音量键下，选择
重启,此时会在中国移动的LOGO下面出现一个图标，

4.连上数据线进行一键刷入

程序会自动刷入第三方recovery


（在手机关机或者重启状态下）同时按住【电源键】＋【音量加】即可进入Recovery模式

recovery模式如何进行卡刷操作：

我是中国移动研究院的资深架构师常耀斌。2007年，我加入中国电科，参与并主导设计的“全军一体化指挥作战平台”荣获国家科技进步特等奖。2009年，我出任华为云第一代架构师，带领团队研制并运营了国内首个公有云平台。回首10年多的科研工作历程，也是中国经济高速发展的10多年，中国高铁、核电、航空、互联网、云计算、大数据、人工智能等领域无不铭刻着“中国名片”，这就是科技是第一生产力的实践验证！2007年，获得北邮计算机工学硕士后信心满满的踏上了科研之路，一干就是十多年，有苦有泪有艰辛，但收获的是一种为国家科技发展能奉献和敢担当的责任感。

今天，又一次站在了移动互联网这个朝阳产业的跑道上，和诸多大数据和人工智能的世界级大咖共商创新发展！2012年加入中国移动集团研究院，担任资深大数据专家和研究员，主攻大数据和人工智能平台架构设计和关键技术研究，并多次受邀在大数据行业和主流峰会进行学术交流，在见证我的学生们历练为BAT/TMD的技术专家同时，也悄然实现着我的技术梦想-让高科技研发标准化和平民化。今天有幸分享商用大数据平台研发经验，让大数据知识图谱在各位的脑海里转起来，并形成商用产品的作战体系，这是“作为架构师，何谓正确？”的行动基础。我分享四大部分：知识分类，系统架构，核心技术，经验分享。具体如下：

* 数据挖掘、机器学习：

知识汇总及系统架构形成:

以物联网大数据平台的架构为例，围绕着这条主线：基础架构-》离线分析-》离线迁移-》离线同步-》实时计算-》实时交换-》实时调度-》实时存储-》智能分析。

核心技术（10个单元）

第一单元：基础架构-Hadoop的破冰之旅

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop是实现了真正意义上的去“IOE”，尤其是开启了摆脱国外高科技公司的全球垄断时代，让全球用户可以轻松地在免费的Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。建议先把Hadoop集群构建起来，具体操作见我的博客：/peter_changyb/article/details/。它主要有以下几个优点：

Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点动态平衡，因此处理速度非常快。

Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

Hadoop可以算是大数据存储和计算的开山鼻祖，现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。具备如下：

Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是，分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢？其实，此处的方法和第三章基本一致的。

包括二分类和多分类，二分类就是解决了预测的问题，就像预测一封邮件是否垃圾邮件；多分类解决的是文本的分类；

从用户搜索过的关键词，对用户进行大概的归类。

根据用户的历史浏览和点击行为进行相关推荐。

总之，对商用大数据平台而言，我们要考虑应用场景，用户规模和数据处理能力，以及未来3年的目标等。在应用场景的设计中，会考虑业务和技术的结合度量，业务的规模和流程设计。用户规模和数据处理能力，会考虑技术选型和架构设计。具体要考虑架构设计。架构中重要的核心指标：性能、可用性、伸缩性、扩展性的等。

性能就是核心要素之一，具体如下：

通过分布式消息队列来实现削峰的目的。通过业务配合技术来解决问题。

采用集群也是服务虚拟化的一个体现。用以避免单点问题，同时提供更加高可用，高性能的服务。

多线程中，如果是密集型计算，线程数不宜超过CPU核数。如果是IO处理，则线程数=[任务执行时间/(任务执行时间-IO等待时间)] * CPU核数。除此之外，我们应该将对象设计成无状态对象，多采用局部对象，适当将锁细化。进行资源复用。比如采用单例模式，比如采用连接池。合理设置JVM参数。

关系型数据库的索引采用B+树进行实现。而很多的nosql数据库则采用了LSM树进行存储。LSM在内存中保留最新增删改查的数据，直到内存无法放下，则与磁盘的下一级LSM树进行merge。所以对于写操作较多，而读操作更多的是查询最近写入数据的场景，其性能远高于b+树；采用HDFS结合map reduce进行海量数据存储和分析。其能自动进行并发访问和冗余备份，具有很高的可靠性。其等于是实现了RAID的功能。

* 数据访问接口优化：

数据库层其实是最脆弱的一层，一般在应用设计时在上游就需要把请求拦截掉，数据库层只承担“能力范围内”的访问请求，所以，我们通过在服务层引入队列和缓存，让最底层的数据库高枕无忧。

衡量一个系统架构设计是否满足高可用的目标，就是假设系统中任何一台或者多台服务器宕机时，以及出现各种不可预期的问题时，系统整体是否依然可用。一般就三个手段、冗余、集群化、分布式。高可用的主要手段就是冗余，应用部署在多台服务器上同时提供服务，数据存储在多台服务器上相互备份。安全服务是指计算机网络提供的安全防护措施，包括认证服务、访问控制、数据机密性服务、数据完整性服务和不可否认服务。特定的安全机制是用来实施安全服务的机制，包括加密机制、数据签名机制、访问控制机制、数据完整性机制、认证交换机制、流量填充机制、路由控制机制和公证机制。普遍性的安全机制不是为任何特定的服务而特设的，属于安全管理方面，分为可信功能度、安全标记、事件检测、安全审计跟踪和安全恢复。

扩展性指对现有系统影响最小的情况下，系统功能可持续扩展或提升的能力。表现在系统基础设施稳定不需要经常变更，应用之间较少依赖和耦合，当系统增加新功能时，不需要对现有系统的结构和代码进行修改。扩展性依赖于前期良好的架构设计。合理业务逻辑抽象，水平/垂直切割分布式化等等。可扩展架构的主要手段是事件驱动架构和分布式服务。事件驱动通常利用消息队列实现，通过这种方式将消息生产和处理逻辑分隔开。服务器服务则是将业务和可复用服务分离开来，通过分布式服务框架调用。新增加产品可用通过调用可复用的服务来实现自身的业务逻辑，而对现有产品没有任何影响。

服务尽量同构。DB、cache在考虑分布式时尽量提前设计好扩展方案。也可以采用一些主流的对水平伸缩支持较好的nosql、memcached、hbase等。

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