1.Mac10.15.7上编译OpenJDK8u
2.Mac平台下的源译FFmpeg的安装编译
3.在M1 Mac上编译使用arm64原生go
4.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
5.Mac OS下从源码编译、安装Seismic Unix
6.MacBook(m1)源码编译opencv
Mac10.15.7上编译OpenJDK8u
本文指导如何在Mac..7系统上编译OpenJDK8u。码编
首先,源译请注意,码编若在编译JDK8时遇到问题,源译请考虑使用JDK8u版本,码编vbe病毒源码以简化流程。源译
1. 开始时,码编进入本地目录并下载源代码。源译如使用代理,码编请确保设置正确,源译以免下载过程因超时或网络速度慢而受阻。码编
2. 然后获取构建过程中所需的源译额外存储库。此步骤可能较慢,码编请耐心等待。源译
3. 接下来检查配置并执行 `bash ./configure` 命令。
4. 确保配置成功后,通过执行 `make` 命令进行编译。执行 `make images` 命令,编译过程耗时较长,请耐心等待。买入卖出副图指标公式源码
编译成功后,应在 `build` 目录下发现 `images` 文件夹,内含编译出的镜像文件。
5. 为测试编译结果,请进入编译输出的目录(具体路径根据您的机器配置而定),如 `/Users/mango/git/openjdk8u/build/macosx-x_-normal-server-release/images/j2sdk-image/bin`。然后执行 `java -version` 命令。将 `j2sdk-bundle` 文件夹中的软件包复制到 `/Library/Java/JavaVirtualMachines/` 目录下,并在IDE中配置使用。
在编译过程中,可能会遇到各种问题,但本文不详细列出解决方法。在遇到问题时,请查阅相关文档或资料进行尝试解决。
Mac平台下的FFmpeg的安装编译
在Mac平台上安装FFmpeg有三种途径:静态库下载、Homebrew安装和源码编译。每种方法各有优劣,适合不同的需求和学习目的。1. 静态库下载安装
从FFmpeg官网下载可执行文件,简单快捷但不利于深入学习。小型音乐播放器插件源码解压后,在终端运行即可,可设置环境变量方便全局使用。2. Homebrew安装
通过Homebrew安装较为简便,但不推荐。首先确保安装了必要的工具如CLT,然后通过brew uninstall卸载旧版本,执行相应指令安装。注意Homebrew 2.0后可能需要第三方仓库来关联编解码器选项。3. 源码编译安装
从官网下载源码,编译过程可能遇到依赖问题,但能深入研究FFmpeg。配置编译路径,然后执行编译安装,最后添加环境变量以使FFmpeg可用。4. iOS平台库编译
为了iOS开发,需要针对平台编译库文件。从指定地址下载编译脚本,对libfdk-aac和libx进行编译,完成后在工程中配置头文件和库文件路径。追溯源码在哪里可以查在M1 Mac上编译使用arm原生go
年月日更新:go官方已发布1. beta版,无需自行编译即可下载安装。
预计年2月,go 1.版将正式支持Apple Silicon(使用arm架构的M1新芯片的Mac操作系统),但目前可通过下载最新源码并编译,获取原生arm版的go。
操作在m1 mac mini上完成,go工具链安装在$HOME/goroots路径下。mac上需确保已安装rosetta 2。
首先,下载并安装amd的go 1.版本。通常仅需下载即可。
通过clone方式获得go源码。从github.com/golang/go仓库克隆,master分支即为1.预发布版本。
预编译darwin/arm工具链。此工具链本身应为arm版,否则最终编译结果可能为x。编译过程中需要关闭GODEBUG设置中的asyncpreemptoff参数,以避免因依赖rosetta 2而出现的龙马精神主图公式源码协程异步抢占bug。
完成编译后,在$HOME/goroots/go-darwin-arm-bootstrap路径下获取到完整的go arm工具链。
编译后可使用$HOME/goroots/gosource/bin/go获得arm版的go。将该路径添加到PATH环境变量中,即可在系统中使用原生go。
性能参考:测试项目gorazor(sipin/gorazor)在windows ik CPU下的go test需2.秒;使用编译出的原生go版本所需时间为0.秒;使用rosetta 2运行amd的go 1.则需0.秒。
[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
在Mac环境下编译TensorFlow C++源码,需要完成以下步骤,以避免可能的编译问题,确保顺利构建。
首先,确认系统环境满足要求。需有Xcode和Command Line Tools,JDK 1.8.0版本以支持编译过程中所需的Java环境,以及Bazel工具,TensorFlow依赖此工具进行编译。特别注意Bazel版本需与TensorFlow对应,如TensorFlow 1.对应Bazel 0..1。
接下里,安装依赖,包括JDK和Bazel。JDK安装时需检查电脑中是否已安装,并确保正确安装。使用HomeBrew安装Bazel,通过命令行接受协议,并使用`--user`指令确保安装在个人目录的`bin`文件夹下,同时设置`.bazelrc`路径为`$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。
Mac OS下从源码编译、安装Seismic Unix
在Mac OS环境下,Seismic Unix是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功能。尽管Linux系统安装教程较为常见,但对于Mac OS用户,缺少相应的安装指南。本文将详述在Mac OS上从源码编译和安装Seismic Unix的详细步骤。
首先,确保你的Mac设备上安装了gcc编译器和cmake,同时安装Xquartz软件,这是编译过程中必要的。如果未安装,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。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,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。