Miniconda是Anaconda的压缩版,Miniconda只包含conda的核心内容,Anaconda中包含了Spyder集成开发环境等扩充内容。Miniconda的功能足矣。
对于像C、C++这类编译型语言,编译器会直接将代码编译成二进制,然后在操作系统上执行。而像Java这类解释型语言,编译器(Java编译器是Java写的)会将代码编译成中间码,然后在虚拟机上执行,而虚拟机(Java虚拟机是C++写的,最后编译成二进制码)是在操作系统上执行的。
在使用python时候,我们经常会建立多个系统路径。主要是因为存在某一些第三方库之间存在冲突,不能够共存;有时也是为了使用一个不太臃肿的编译环境,时而建立一个新的虚拟环境,有时也建立一个新的编译环境,那么这时候,需要相互切换呢?应该怎么办呢?
JetBrains,作为目前广受欢迎的Java IDE IntelliJ的提供商,在Apache许可下已经开源其Kotlin编程语言。
M5Stack开发板内部采用的是ESP32的芯片,所以如果要建立相应的开发环境,可以在ubuntu上搭建ESP32的开发环境。接下来,整理一下M5Stack如何在ubuntu上进行开发编译工作。
作者 | 王鹤麟、于洋、王益 责编 | 何永灿 基于深度学习的AI系统是由深度学习框架、AI应用以及服务部署组成的一个闭环。在PaddlePaddle的开发与使用过程中,我们发现框架和AI应用的开发及服务部署,都可以基于Docker完成,让流程简化。 开发痛点 编译工具难配置 编译AI系统需要安装很多工具(PaddlePaddle需要40个工具,TensorFlow需要51个),编译环境很难配置。作为一个开源项目,PaddlePaddle的编译环境必须非常容易配置,这样才会有更多的开发者加入进来。 编译工具
因为树莓派本身就相当于一台电脑,所以我们可以在树莓派上编译内核或者应用程序,但是树莓派相较于台式机或者笔记本电脑,资源和速度还是有区别的,所以就需要建立交叉编译环境在台式机或者笔记本上安装交叉编译工具链,如果在树莓派本机上编译一个内核得几个小时才能编译完。所以安装交叉编译环境相当重要,是我们后面学习开发的一切保证。假设你已经安装好虚拟机和Ubuntu系统,当然也可以用其他版本的Linux系统。树莓派官方推荐交叉编译用乌班图,所以我们安装了乌班图的16.04长期支持版本,发布于16年四月。 虚拟机Virtul
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
一般来说,如果我们在研发过程中需要对代码进行修改,是不需要通过打补丁的方式的,因为我们可以直接改动文件即可。但是如果针对一款要上线的产品,我们总不能在研发的电脑上编译通过后直接发布到线上的。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)因为这样做有很多缺陷:
在PHPStrom编译器中,存在着端口号为23643等等端口号,不能自己设置80端口,这个是比较尴尬的,小编在此列举该方式,望大家不要踩坑,希望能够帮助到大家。
编译go源代码 Go1.5起Go的编译器完全使用Go重写,要源码安装Go需要有Go的编译环境,需要下载 1.4 版本使用C语言编写的Go编译器源码,通过 Linux自带的gcc先编译出 一个 Go 环境,然后拿这个Go环境编译新版本的Go环境 。 重要的环境变量 $GOROOT $GOROOT 是 Go 的安装根目录 。Linux 下的环境默认是/usr/local/go,如果$GOROOT位于上述位置,则不需要显式地设置$GO ROOT 环境变量;如果不是默认安装目录,则需要显式地设置$GOROOT 环境变量 $GOPATH $GOPATH 是 Go 语言编程的工作目录(workspace)如果没有设置 GOPATH 环境变量,则 Linux 下系统默认是 $HOME/go。
大家好,我是你们的猫头虎博主!今天我们来讨论一个在后端开发中可能遇到的严重问题:Core Dump。某模块中的 list 和 card 两个CGI 程序运行一段时间后开始出现 Core Dump。通过分析和排查,最终找到了问题的根源,并成功解决了这个问题。这篇文章将详细解释 Core Dump 问题的原因、解决方法,并提供具体的排查步骤和解决经验,帮助你彻底解决类似问题。
JDK(Java Development Kit)作为Java的核心开发工具包,其包含了许多Java开发者们日常所需的工具,比如编译器、运行时环境以及各种基础的类库。然而,对于大多数开发者来说,JDK可能只是一个黑盒工具。所有编写的Java代码最终都会被JDK转化为可执行的程序,但是JDK内部的工作原理可能对于大部分开发者来说仍然理解困难。更何况,如果想对JDK进行一些定制或者修改,那么不了解JDK的编译过程就无法开始。
趁着国庆长假,抽出些时间来记录下最近倒腾的一些内容,第一个需要记录的自然是Android源码编译的流程。上班第一天就干了一件事,编译Android 6.0源码,第二天就是编译Flyme系统啦!但是编完系统之后刷到PRO6里面还有点小鸡冻呢!
KDnuggets2018年的一个博客发起了一项投票:数据科学中最好用的Python IDE是什么? 本次调查共有1900多人参与,调查结果如下图所示。前5个选择是: Jupyter,57% PyCharm,35% Spyder,27% Visual Studio Code,21% Sublime Text,12%
本文介绍在最新的Ubuntu20.04环境中编译最新的GCC编译器的方法。使用这个环境可以学习C++20新特性。
首先明白nginx是干什么的,首先它是一款服务器,亲身体验非常轻量。按照一些专业的说法。
VirtualAppEx GitHub 地址 : https://github.com/xxxyanchenxxx/VirtualAppEx
1、传统我们的项目开发模式是产品调研提出需求,开发团队研究决定开发方案选型。然后开始一个周期的开发,模块开发完成之后开始模块间的联调。联调结束之后打包交付给测试团队。测试团队,系统测试或自动化测试,然后提交bug,开发团队修复bug,周而复始。 2、传统的模式中,存在着较多的不确定因素。例如,开发环境、编译环境、测试环境、生产环境,等不确定因素。人为介入打包中的不确定因素,缺乏单元测试和自动化测试的整合。从而导致的结果是,开发-测试-修复的周期较长,而且很多小的问题完全可以由单元测试进行覆盖。 持续交付并不
下载对应版本repo文件, 放入/etc/yum.repos.d/(操作前请做好相应备份),以下为下载链接
top是所有类unix系统的必备工具,能直观方便的查看到系统负载、内存及进程等信息。
这篇文章主要介绍了交叉编译的实现,包括环境部署,并简单测试交叉编译环境是否安装成功。
时代在进步,第三套少儿广播体操!不好意思,搞错频道了,重来!时代在进步,Android的版本也是快速的进行着迭代着,从我们以前最常见的Android 4.4一直发展到了今天的Android 11版本(即Android K到Android R),Android版本的快速迭代对于消费者来说是一件普天同庆的大好事情,但是对于我们开发者来说各种适配各种改造有时候吃翔的心情都有了。而对于Android版本的适配和各种改造的第一步就是从编译Android源码开始,可是不幸的是随着Android版本的迭代连编译Android源码的相关流程都发生了翻天覆地的变化,正所谓工欲利其事必先利器,所以我们今天的这篇博客将带领读者一起来捯饬捯饬Android各个版本的源码编译发展和编译具体操作步骤!
prometheus的编译并不难,核心是要将编译环境配置到符合要求的地步,否则就会出现各种错误,而且难以排查。 我们主要需要关心go、npm和nodejs的版本。 以下步骤亲测有效。
Pycharm是一个非常好用的Python编译运行IDE,anaconda则用于管理Python中各种各样的包。下面讲讲在Windows系统下让Pycharm能够使用anaconda管理的各种包。 1 找到编译器选项 首先打开Pycharm然后点击File->settings,然后就可以看到下图所示界面:
具体报错如下 [ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:2.5.1:compile (default-compile) on project tomcat7-maven-plugin: Fatal error compiling: tools.jar not found: D:\IntelliJ_IDEA_2019.1.2\jre64..\lib\tools.jar -> [Help 1]
在R语言的广泛包中,大部分可以直接install.packages()直接命令安装,但是有些包安装过程比较复杂,例如'lightgbm,ggplot2所依赖的‘rlang’包,devtools所依赖的‘pkgload’,这三个包是我目前经常遇到的需要编译的包,安装过程比较复杂且慢。
1. Jenkins 概述 Jenkins是一个开源的持续集成工具。持续集成主要功能是进行自动化的构建。自动化构建包括自动编译、发布和测试,从而尽快地发现集成错误,让团队能够更快的开发内聚的软件。 2. Jenkins功能 主要功能: l 代码库(svn/git等)代码发生变化后更新代码至jenkins工作目录 l 代码变化后启动编译或设置定时编译 l 输出编译结果,包括生成的目标文件 l 邮件通知构建结果 3. Jenkins构建过程 1. 向代码库提交代码
最近公司换了电脑,系统也从 win7 升级到 win11,开发环境都重新安装了一遍,然后在 idea 用mvn 执行打包命令 mvn clean package 报错:
软件源码的处理(一般是删除,属于选做) 软件编译安装的注意事项: rpm和yum一起已经可以解决的软件,尽量不要自己编译安装。 软件的编译,一般需要编译环境以及一些响应的开发包,因此编译安装前需要将编译环境需要的软件安装上去。如:gcc gcc-c++ openssl-devel zlib-devel pcre pcre-devel等 先执行cd /usr/local/src/把要下载安装的文件下载到此路径下, 如果没有安装wget,要先下载wget yum install -y wget #下载'nj
Python就是原生python;anaconda类似第三方集成,方便我们管理,而且自带很多库。如果选择安装Python的话,那么还需要 pip install 一个一个安装各种库,安装起来比较痛苦,还需要考虑兼容性;PyCharm就是一个IDE的角色,和NotePad没什么本质区别。只是大家习惯上,java配合MyEclipse使用,Anaconda+Pycharm或者Python+Pycharm。要是自己喜欢,python+NotePad也是可以的。不过从界面风格上,我最后还是选择了pycharm,因为notepad太简易了,不方便查找文件间的关系,自然不适用于项目级文件编程。看pycharm的界面,就会觉得配合python会很好用
在Ubuntu安装go编译环境 好记性不如烂笔头,所以趁热打铁记录下golang编译环境的安装过程。 首先下载一些依赖包: sudo apt-get install bison ed gawk gcc libc6-dev make 然后安装Mercurial。 Mercurial是一款版本管理系统,golang是利用它来管理版本的。 sudo apt-get install python-setuptools sudo apt-get install python-dev sudo apt-get
在解决Mac Sublime Text 3 如何配置Python环境及安装插件的问题前,先来了解一下什么是Sublime Text mac?sublime text 3 是一款在mac平台上非常适合程序开发人员使用的代码编辑器,集窗口分组、项目管理、扩展工具、代码折叠等多种功能与一身,支持多种编程语言的语法高亮、拥有优秀的代码自动完成功能,还拥有代码片段(Snippet)的功能,支持 VIM 模式,帮助编辑人员提高代码编辑效率。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/101494.html原文链接:https://javaforall.cn
VirtualApp GitHub 地址 : https://github.com/asLody/VirtualApp
nginx编译通过 ./configure 命令加指定参数来完成,对应的参数决定了应用程序的安装位置、日志文件位置、依赖库使用情况等。
前一阵子把我曾经折腾的那套透明代理方案(细节可以看https://blog.kaaass.net/archives/1446)搬到了NAS上,不过由于众所周知的原因,文章就没在当时发出来。于是虽然都整了3个星期5个月了,现在才整理当时的各种操作。文章主要的操作是安装clash、supervisor、overture、ipt2socks、n2n、透明代理规则。如果不需要透明代理,那仅完成第1项或前2项就可以实现HTTP代理了。而后面配置的主要难点其实是iptables相关组件的安装,由于涉及到了内核组件编译,因此不建议没有编译经验的朋友尝试。另外,由于本篇文章只是记录了编译、配置的方法,所以大概会非常枯燥,还请见谅。
Golang 语言安装(环境搭建)有三种方式,包括二进制方式安装、源码方式安装和 go 命令方式安装。Golang 语言支持多个平台和操作系统,比如 Windows,Mac 和 Linux。
最近抢了一个小米路由器,研究了一下,总的来说现在看起来功能还很少。现在比较有用的功能就是,远程下载功能,支持迅雷,电驴等,不过现在看电影啥的都是直接在线看的,基本上也很少用。检测连接的智能设备,这个功能可以随时查看是否有人曾网,当然也可以用来在远程监控家里都有谁在用路由器。以后应该会有更多的功能扩展,不过这应该是一个漫长的过程,我先自己弄点东西上去玩玩,首先把常用的python移植上去。
注:参考自bilibili系列视频,从0开始做播放器-第二季-第1章-用 Android NDK 编译 FFmpeg,更详细的内容可以从视频获取https://www.jianshu.com/writer#/notebooks/47674984/notes/76664263
Zilliz 公司以 “重新定义数据科学” (Reinvent Data Science)为愿景,专注于研发利用新一代异构计算的开源数据科学软件。随着各项目的蓬勃发展,我们对于持续集成、持续交付、持续部署(CI/CD)都提出了更高的要求。本文是 CI/CD 系列的开篇,重点介绍持续集成的编译优化实践。
1.由于网络上的RPM包是作者自己用自己机器编译的,并不适合各种平台的硬件平台。 好比作者自己的机器是X86_64架构的,而你的机器是i386,那很不幸运,不适合你,只能下载源码手动安装了。
网上关于python的交叉编译的文章很多,但是关于python第三库的交叉编译的文章就比较少了,而且很多标题是第三方库的交叉编译,但是实际上用到的都是不需要交叉编译就能用的库,可参考性不强,最近关于python及其第三方库的交叉编译也踩了不少坑,记录一下!
因为最近做桌面端开发 ,要用到Windows,在Macbook上安装的Windows,环境好不容易全都配好的,用一段时间空间就不够了,又得重装,一些好用的软件老是忘记名字所以就写个博客记录一下。
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