1.Visual Studio配置C++中Armadillo矩阵库的源码方法
2.从零开始构建向量数据库：Milvus 的源码编译安装（一）

Visual Studio配置C++中Armadillo矩阵库的方法

       在Visual Studio中配置C++环境下的Armadillo矩阵库的步骤如下：

       首先，访问Armadillo官网 (arma.sourceforge.net)，分析下载最新源代码。源码点击下载链接后，分析库的源码源代码将自动下载。

       在Visual Studio中，分析源码资本 薪酬 2020新建一个空项目，源码设置项目名称和存储位置，分析建议选择易于访问的源码文件夹。然后，分析将下载的源码Armadillo源代码解压到项目文件夹中。

       打开Visual Studio，分析进入“生成”->“配置管理器”，源码确保配置为x，分析且Debug模式已选中。源码接着，右键项目选择“属性”，在“VC++”栏中，分别添加包含目录和库目录，指向Armadillo的include和lib_win\examples文件夹。

       如果“C/C++”一栏未显示，java科技网站源码可以通过编写代码并运行来使其出现。在“附加包含目录”和“附加库目录”中，分别添加包含和库路径。

       在“链接器”中，添加“附加依赖项”：libopenblas.lib。生成解决方案后，将libopenblas.lib文件复制到项目目录的x\Debug文件夹。

       将Armadillo库的example1.cpp中的示例代码复制到项目源文件，运行代码。如果遇到找不到libopenblas.dll的远程桌面 apk 源码问题，需确保该库文件已复制到正确位置。

       如果调试控制台显示正常信息，恭喜你，Armadillo矩阵库已成功配置在Visual Studio中。至此，配置完成。

从零开始构建向量数据库：Milvus 的源码编译安装（一）

       在知乎上新开了关于“向量数据库”内容的专栏[1]，本文将详细介绍如何在x和ARM架构的Linux系统上编译安装开源项目Milvus，这个项目由Linux Foundation AI & Data基金会支持，常与Weaviate和Elasticsearch相提并论[2][3]。跑腿行业小程序源码

       由于Milvus主要在GitHub进行开发，中文网络中关于编译安装的教程很少，且大多是过时的1.x版本资料，而Milvus的版本迭代迅速，目前主要提供Docker容器安装，本地开发者或追求透明度的开发者可能会觉得不够友好。本文将从头开始，逐步引导你进行编译安装。

       前置准备

       在开始前，需要确保操作系统、股配B盘源码开发环境和必要的依赖已经准备妥当。Linux作为主力生产环境，本文将重点介绍在Ubuntu上编译。macOS和Windows上的步骤类似，但这里主要针对Linux。

       操作系统

       推荐使用Ubuntu，无论是服务器、容器基础镜像，还是个人笔记本。具体配置和安装细节可以参考我在其他文章中介绍的《笔记本上搭建Linux学习环境》[6]。

       开发环境

       Milvus主要使用Golang编写，同时包含C++代码。确保Golang和C++环境可用，参考《搭建Golang开发环境》[8]，并注意Milvus官方推荐的版本。

       源码获取

       获取Milvus源码有两种方式：Git Clone或下载压缩包，其中Git Clone可能需要借助国内镜像加速。具体步骤包括设置代码仓库的上游，确保代码同步。

       编译基础依赖

       项目依赖OpenBLAS加速向量计算，详细安装步骤在《走进向量计算：OpenBLAS编译》[]中有详述。

       准备构建依赖：cmake

       确保cmake版本至少为3.，Ubuntu .需手动安装，而Ubuntu .可直接使用apt。不同版本可能有差异，注意官方文档推荐的版本。

       额外依赖：clang-format和clang-tidy

       项目代码中需要clang-format和clang-tidy，Ubuntu .和.的安装方式各有不同，务必安装正确版本以保持和官方构建一致。

       编译 Milvus

       切换到 Milvus 代码目录，执行make命令编译。整个过程可能耗时，但完成后将在./bin/目录下找到可执行文件。

       总结

       本文详细介绍了在Ubuntu .和.环境中编译安装Milvus的步骤，包括操作系统、开发环境和依赖的安装。后续文章将深入探讨容器镜像构建优化以及在MacOS上的安装指南。

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