【kubeflow源码解析】【openjdk 源码位置】【360悬浮窗源码】mac协议源码
1.mac怎么查看网页源代码快捷键
2.Mac OS下从源码编译、议源安装Seismic Unix
3.MacBook(m1)源码编译opencv
4.通过源码理解rarp协议(基于linux1.2.13)
5.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
mac怎么查看网页源代码快捷键
mac怎么查看网页源代码快捷键?
mac查看网页源代码快捷键方法:
1.
右键点击浏览器的议源空白处,选择查看源代码;
2.
查看网页HTML源代码的快捷键为:Ctrl键+U键;
3.
点击浏览器菜单栏的查看-->>选择查看网页源代码。
Mac OS下从源码编译、议源安装Seismic Unix
在Mac OS环境下,议源Seismic Unix是议源一个由科罗拉多矿业学院创建的地震处理环境,旨在增强Unix系统在地震数据分析中的议源kubeflow源码解析功能。尽管Linux系统安装教程较为常见,议源但对于Mac OS用户,议源缺少相应的议源安装指南。本文将详述在Mac OS上从源码编译和安装Seismic Unix的议源详细步骤。
首先,议源确保你的议源Mac设备上安装了gcc编译器和cmake,同时安装Xquartz软件,议源这是议源openjdk 源码位置编译过程中必要的。如果未安装,议源可以从xquartz.org获取并安装。Xquartz是X的替代品,官方文档提供了更多说明。
访问Github(github.com/JohnWStockwe...)下载Seismic Unix的源代码,并将其解压到指定目录(如/Users/username/soft/seisunix)。在这个文件夹中,你需要配置系统变量,确保.bashrc和.bash_profile文件存在,若无则新建并添加相关语句。
接下来,对Makefile.config文件进行必要的修改,将OPTC选项调整以适应Mac OS。360悬浮窗源码重启电脑后,运行特定的命令进行编译。如果编译成功,系统会显示相应的提示。
最后,参考以下资源进行深入学习或遇到问题时的查询:1feng.com的论坛;2sciencenet.cn的博客;3Github的Seismic Unix项目页面;4apple.stackexchange.com的技术问答;以及5cwpsu_vr1的官方文档。
通过这些步骤,你就能在Mac OS上成功安装和使用Seismic Unix,满足地震领域科研的需求。
MacBook(m1)源码编译opencv
首先,从GitHub上获取OpenCV的源代码是实现MacBook (m1)本地编译的关键步骤。你可以通过运行以下命令来拉取最新版本:
bash
git clone /opencvopencv.git
如果你想锁定特定的版本,比如2.1分支,快来麻将源码下载可以使用如下命令替换`[tag_name]`为实际的版本号:
bash
git clone --branch [tag_name] /opencvopencv.git
接下来,为了进行编译,你需要准备一个专门的构建目录,这可以通过以下命令创建:
bash
mkdir opencv_build
cd opencv_build
然后,运行CMake来配置编译环境:
bash
cmake ..
配置完成后,开始编译安装过程:
bash
make
sudo make install
整个过程涉及到了从GitHub获取源代码、创建编译目录、配置CMake并执行编译和安装。最后,务必确认你的目录结构包括了源代码、构建目录以及安装后的文件。
通过源码理解rarp协议(基于linux1.2.)
rarp协议用于基于mac地址查询ip,主要在没有ip的网站源码如何打开主机使用,以下为rarp协议的格式和作用原理。
rarp与arp协议相似,通过mac地址查询ip地址,操作系统内维护转换表,表项来源于用户通过接口设置,可使用ioctl函数进行增删改查操作,关注新增逻辑,其中arpreq定义用于插入表项(若不存在)。
rarp_init函数负责底层注册节点,当mac底层接收到ETH_P_RARP类型数据包时,执行rarp_packet_type中定义的rarp_packet_type函数。
rarp_rcv函数处理接收到的rarp请求,解析数据,根据请求mac地址在表中查找对应ip,若存在,则调用arp_send函数发送回包。
这是rarp协议早期实现的概述,旨在通过源码理解其工作原理和关键操作。
[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
在Mac环境下编译TensorFlow C++源码,需要完成以下步骤,以避免可能的编译问题,确保顺利构建。
首先,确认系统环境满足要求。需有Xcode和Command Line Tools,JDK 1.8.0版本以支持编译过程中所需的Java环境,以及Bazel工具,TensorFlow依赖此工具进行编译。特别注意Bazel版本需与TensorFlow对应,如TensorFlow 1.对应Bazel 0..1。
接下里,安装依赖,包括JDK和Bazel。JDK安装时需检查电脑中是否已安装,并确保正确安装。使用HomeBrew安装Bazel,通过命令行接受协议,并使用`--user`指令确保安装在个人目录的`bin`文件夹下,同时设置`.bazelrc`路径为`$HOME/.bazelrc`。
安装自动化工具`automake`和使用Python3.7.5在虚拟环境中构建TensorFlow C++源码。推荐使用清华镜像源加速`pip`的安装过程。通过`git clone`方式下载TensorFlow源码,确保checkout至r1.分支。调整域名映射以提升`git clone`速度。
进行编译选项配置,通常在TensorFlow文件夹内运行命令,根据提示选择默认选项。
开始编译TensorFlow,此过程可能需要较长时间,完成后,应在`bazel-bin/tensorflow`目录下找到编译好的`libtensorflow_cc.so`和`libtensorflow_framework.1.dylib`文件。
若遇到`Undefined symbols for architecture x_: “_CFRelease”`错误,这通常与创建软连接有关,无需特别处理。若需要手动安装额外依赖库,如Eigen3,可参考相关指南。
编译完成后,可对C++接口进行测试,验证编译过程的正确性。通常情况下,Mac下的TensorFlow 1. C++源码编译完成。
最后,编译TFLite,生成的动态链接库将保存在指定目录下。在`CMakelists.txt`文件中增加对应配置项,以完成TFLite的构建。
总结而言,Mac下TensorFlow 1. C++源码编译及TFLite的构建,需要遵循上述步骤,并确保环境与工具版本的兼容性,以顺利进行编译过程。Linux系统下的编译方式相似,但具体细节可能有所不同。