要验证BAZEL项目的正确性,可以采取以下步骤:
以上步骤可以综合应用,以保证项目的正确性和质量。
随着2024年的到来,JavaScript的世界再次迎来了技术革新的浪潮。今天,我有幸阅读了一篇国外技术大咖对即将主导这一年的5大JavaScript构建系统的深度解析。这不仅仅是一篇文章,而是一扇通往未来前端开发世界的窗户。我决定将其翻译并整理,与大家一同探索这些可能改变我们工作方式的工具。在这篇文章中,我们将一起揭开2024年构建系统的神秘面纱。让我们一起开始这场技术之旅,看看这些构建系统如何在新的一年里助我们一臂之力。以下,是我为您准备的精彩内容。
项目描述:简易互斥锁(SimpleMutex)是一个基于原子变量和信号量的互斥锁实现,用于保护并管理多线程环境下的共享资源访问。它提供了一种简单而有效的方式来确保在多线程并发访问时,只有一个线程可以同时访问受保护的资源,从而避免数据竞争和不一致性。基于 POSIX 标准的信号量库实现,包含 Catch2 单元测试,附带了基于 Catch2 框架的单元测试,用于验证互斥锁的正确性和稳定性,使用bazel编译,google编码规范。
对于深度学习领域的从业者而言,Keras 肯定不陌生,它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日,谷歌软件工程师、Keras 之父 Francois Chollet 在其 GitHub 上提交并公布了 Keras 的首个版本。作为使用纯 Python 编写的深度学习框架,Keras 的代码更加简单方便,适用于初学者。此外,Keras 具有很强的易扩展性,能够直观地定义神经网络,函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。
机器之心报道 编辑:杜伟、小舟 以后在本地运行 Keras Bazel 测试将不再花费几小时,只需要几分钟。 对于深度学习领域的从业者而言,Keras 肯定不陌生,它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日,谷歌软件工程师、Keras 之父 Francois Chollet 在其 GitHub 上提交并公布了 Keras 的首个版本。作为使用纯 Python 编写的深度学习框架,Keras 的代码更加简单方便,适用于初学者。此外,Keras 具有很强的易扩展性,能够直观地定义神经网络,函数式
本文来自张绍文老师的《Android开发高手课》,我把我认为比较好的文章整理分享给大家。
Bazel 是 Google 公司于 2015 年开源的一款构建框架,至今收获了 21k 的 star 数,远超 gradle、maven、cmake 等同类产品。近几年来,字节阿里腾讯等互联网大厂也逐步拥抱 Bazel,搭建自己的构建体系。
自2016年以来,将Envoy移植到Windows平台一直是该项目的目标之一,今天我们激动地宣布了对Envoy的Windows原生支持的Alpha版本。贡献者社区一直在努力,将Envoy的丰富功能带到Windows中,而这是使网络对任何应用程序(无论语言、架构或操作系统)“透明”的项目使命的又一步。
随着其他组织将他们的构建管道迁移到Bazel 之后,Airbnb 也发布了一个详细的说明,分享了他们弃用 Buck 并改善构建时间以及项目生成和加载时间的过程。
在当今的软件开发世界中,构建工具的选择对于提高开发效率、维护代码质量以及提升团队协作能力都至关重要。谷歌作为全球技术巨头,为了解决大规模代码构建和测试的挑战,开发了一款名为Bazel的构建工具。Bazel具有强大的功能和灵活性,已成为开源社区中的明星工具。本文将深入探讨谷歌的Bazel构建工具及其在软件开发中的应用。
—\ntheme: channing-cyan\n—\n\n> 软件正在吞噬世界,而开源正在吞噬软件\n\n## 前言\n\n开源对于软件生态的意义已经人尽皆知。如何参与开源,也成为很多“开源”新手最关注的问题。本文旨在记录作者从使用autocannon到为autocannon提Pull Request并被Merge的过程。从一个真实案例出发,向大家介绍:如何从业务实际需求,反哺开源生态?\n\n本文相关的PR地址:https://github.com/mcollina/autocannon/pull/443nn## 背景\n\n最近团队在做服务端 SSR 框架的升级。对于升级工作来说,如何量化升级前后的性能提升数据是非常重要的部分,也是衡量我们工作成果的最有效的手段。\n\n为此,我对市面上流行的压测方案进行了一些考察比较,autocannon从使用方式、可定制化、细粒度的结果指标等多个维度都很满足我们的需要。最重要的是还处于活跃维护状态。于是我们基于autocannon封装了一个团队内部的压测工具。\n\n
本文会讲述 Bazel 自定义工具链的两种方式,Platform 和 Non-Platform 方式。会存在这两种方式的原因是 Bazel 的历史问题。例如,C++ 相关规则使用 --cpu 和 --crosstool_top 来设置一个构建目标 CPU 和 C++ 工具链,这样就可以实现选择不同的工具链构建 C++ 项目。但是这都不能正确地表达出“平台”特征。使用这种方式不可避免地导致出现了笨拙且不准确的构建 APIs。这其中导致了对 Java 工具链基本没有涉及,Java 工具链就发展了他们自己的独立接口 --java_toolchain。因此非平台方式(Non-Platform)的自定义工具链实现并没有统一的 APIs 来规范不同语言的跨平台构建。而 Bazel 的目标是在大型、混合语言、多平台项目中脱颖而出。这就要求对这些概念有更原则的支持,包括清晰的 APIs,这些 API 绑定而不是分散语言和项目。这就是新平台(platform)和工具链(toolchain) APIs 所实现的内容。
C++ 编译与构建工具主要用于将 C++ 源代码转换为可执行程序。它们可以分为以下几类:
内容来源:作者——shengofbig,链接:https://www.jianshu.com/p/d01472734a78,好文请多支持!谢谢你的阅读。
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html 来阅读原文。
该项目由CNCF发起和赞助,由Cure53团队的四名专业成员花费30天来完成审计(2020年5月下旬和2020年6月上旬)。因为CNCF有一些项目依赖于rustls,比如 linkerd。本次审计也包括了rustls的依赖库:rustls-native-certs,sct.rs,ring和webpki。(注:Cure53是德国知名网络安全公司)
报表测试是我们测试人员都会经历的,报表涉及的测试点很多,比如上下游数据的比对、权限、性能、安全、接口、内容展示等等,且由于报表是用户最关心最常用的模块,所以如何保证报表的测试质量就显得尤为重要了。
内存池:https://github.com/Light-City/light-memory-pool
长话短说,开门见山,验证码是网络安全的一个重要组成部分,提高了暴力尝试破解的成本,而验证码识别是其反面,本文将带领大家看看如何使用深度学习进行验证码的识别,各厂可以通过本文来认识图形验证码的弱点和不可靠性。
选自Github 机器之心编译 参与:李泽南、蒋思源 在实践中,机器学习算法经常会出现各种错误,而造成错误的原因也经常难以找到。近日,斯坦福大学的研究者提出了一种开发机器学习系统的新思路:以数学定理为基础构建机器学习随机计算图,以达到无 bug、自动化的目的,他们提出了随机计算图系统 Certigrad。在实验中,研究人员证明了该方法在未经大量优化的情况下达到了可以和 TensorFlow 相媲美的表现。目前,该项目已经开源。 项目链接:https://github.com/dselsam/certigr
Bazel是一个类似于Make的编译工具,是Google为其内部软件开发的特点量身定制的工具,如今Google使用它来构建内部大多数的软件。(怪不得看起来很像Android.bp语法 O(∩_∩)O)
项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer
测试建模 活动时间:2017年4月27日 QQ群视频交流 活动介绍: TMQ在线沙龙第二十期分享 本次分享的主题是:测试建模 共有72位测试小伙伴报名参加活动,在线观看视频人数 34人! 想知道活动分享了些啥吗, 请往下看吧! 活动嘉宾 嘉宾简介 黎懋靓,腾讯测试工程师,曾负责腾讯地图IOS和车载音乐的测试,目前主要负责,车载导航相关业务测试。在移动客户端测试方面有比较丰富的经验。 分享主题 1.测试建模是什么 2.为什么要测试建模 3.怎么开展测试建模 问答环节 1、ACC横坐标一般怎么定义?
Bazel 支持很多内置的规则,语言相关规则有 Shell、Objective-C、C++ 和 Java,比如 sh_binary、cc_binary、cc_import、cc_library、java_binary、java_import等。但是 Go 编译内置规则没有支持,不过好在 Bazel 支持规则扩展,可以自定义 Go 相关规则,包括可以实现如 go_binary、go_library、go_test等规则。而 `rules_go`[1] 就是 Bazel 官方维护的 Go Bazel 开源扩展规则。`gazelle`[2] 这个项目可以将 Go 项目转为 Bazel 方式构建,包括生成 BUILD.bazel 文件,根据 go.mod 文件自动生成下载依赖模块规则 go_repository。这里简单介绍下 rules_go 和 gazelle 相关内容,更多可以参考官方相关文档。
大家好,我是光城,最近花了几周业余时间,开发出这款轻量线程池,代码也全部开源啦,欢迎大家star。
Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库,我们直接拿来用就好。Tensorflow 在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松,基本不会遇到太多问题(据说Google内部只用Linux与Mac)。但是在Windows下编译真是一波三折,好在已经编译成功了,记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程,帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行的人。
本篇文章通过https://github.com/bazelbuild/examples/tree/main/cpp-tutorial里面的例子,来简单介绍下bazel构建的基础知识,方便后续查找和学习。
在产品需求迭代过程中,功能测试与回归测试是必不可少的两个环节。对于改动较大的项目,首先,确保功能的实现符合产品逻辑并做到100%没有问题离不开有效的功能测试;其次,项目中很多逻辑的改动都是在原有功能的基础上进行的,这时候就需要一定的回归测试。通常,在功能测试时,人工case不能模拟线上用户的所有行为,且具有一定的主观性;回归测试时,采用全面回归的方式往往也伴随着测试成本的增加。一个好的方式就是利用线上流量来验证。
对大型项目来说,必然会有很多的依赖项。特别是现代化的组件都会尝试去复用社区资源。而对于C/C++而言,依赖管理一直是一个比较头大的问题。 很多老式的系统和工具都会尝试去走相对标准化的安装过程,比如说用 pkg-config 或者用系统自带的包管理工具装在系统默认路径里。 当然这样很不方便,也不容易定制组件。我使用 cmake 比较多,所以一直以来在我的 atframework 项目集中有一个 utility 项目 atframe_utils,里面包含一些常用的构建脚本。 并且在 atsf4g-co 中实现了一些简单的包管理和构建流程。
本文为 DM 源码阅读系列文章的第十篇,之前的文章已经详细介绍过 DM 数据同步各组件的实现原理和代码解析,相信大家对 DM 的实现细节已经有了深入的了解。本篇文章将从质量保证的角度来介绍 DM 测试框架的设计和实现,探讨如何通过多维度的测试方法保证 DM 的正确性和稳定性。
本文档旨在收集对C++最佳实践所进行的协作性讨论,是《Effective C++》(Meyers) 和《C++ Coding Standards》(Alexandrescu, Sutter) 等书籍的补充。在讨论如何确保整体代码质量的同时,补充了一些没有讨论到的较低级别的细节,并提供了具体的风格建议。
引言: 在当今快节奏的软件开发环境中,构建可靠的软件是至关重要的。单元测试作为软件开发过程中的关键步骤之一,能够帮助开发者发现和解决代码中的错误,确保代码的正确性。本文将详细介绍单元测试的概念、重要性以及如何有效地进行单元测试,以帮助开发者构建更加可靠的软件。
基于上面遇到的问题,结合敏捷针对VUCA的改善措施,将验证分为三大流程、四个阶段、四个评审里程碑、六大验证过程。如下图:
刷机的目的是把Ubuntu操作系统和JetPack SDK安装到Jetson TX2上。刷机的操作按照官方教程即可,比较容易。这个过程中有一点需要注意:Jetson TX2和宿主机Host必须连接在同一个路由器之下。Host会先把操作系统刷到TX2上,这一步是通过数据线连接的方式完成,然后使用SSH的方式安装Host上的SDK到TX2,所以Host和TX2需要连接在同一个路由器下,方便Host找到TX2的ip地址。
选自DeepMind 作者:Malcolm Reynolds等 机器之心编译 参与:李泽南、Ellen Han 昨天,DeepMind 发布了 Sonnet,一个在 TensorFlow 之上用于构建复杂神经网络的开源库。这是继 DeepMind Lab 后,这家谷歌旗下的公司的又一次开源举措。Sonnet 的开源意味着 DeepMind 构建的模型可以更轻松地与所有开发者共享。 距 DeepMind 做出决定,在整个研究机构中使用 TensorFlow(TF) 已将近一年。事实证明这是一个明智的选择——较
在今天早些时候Angular团队发布了8.0.0稳定版。其实早在NgConf 2019大会上,演讲者就已经提及了从工具到差分加载的许多内容以及更多令人敬畏的功能。下面是我对8.0.0一些新功能的简单介绍,希望可以帮助大家快速了解新版本。
前段时间接到了一个输入法开关下发的功能,通过精准测试的理念,在测试效率和测试覆盖度上提升较大,在这里分享一下测试过程:
在覆盖率驱动的验证方法中,验证计划是通过将每个特性或场景映射到一个覆盖率监视器来实现的,该监视器在仿真期间收集覆盖率信息。
Java项目写单元测试是指针对Java方法编写测试代码,以检查方法的正确性。常规测试存在一些问题,如只有一个main方法,无法实现自动化测试等。为了解决这些问题,可以使用JUnit这样的单元测试框架。JUnit是使用Java实现的开源单元测试框架,几乎所有IDE都集成了JUnit,可以帮助程序员编写和运行单元测试,并生成测试结果报告。是对软件中的最小可测试单元进行测试,以保证代码的质量和正确性,并且可以加速开发过程。
今天和大家聊一下Spring Cloud微服务下服务接口调试及管理的话题!我们知道在微服务架构下,软件系统会被拆分成很多个独立运行的服务,而这些服务间需要交互通信,就需要定义各种各样的服务接口。具体来说,在基于Spring Cloud的微服务模式中,各个微服务会基于Spring MVC的Controller定义多个该微服务需要向外部发布的接口。
软件系统是以构成计算机系统一部分的软件为基础的内部通信组件的系统。本文的主要内容是通过对软件系统通信节点的识别,分享软件系统的测试思路。
不同编程语言编写的应用,在它运行的状态下,会有不同的运行机制,有的是以二进制的方式运行的,有运行在编程语言的虚拟机之上。而构建所做的事情呢,就是将那些我们写给人类看的代码,转换为机器/程序能看懂的代码。所以,构建的本质就是翻译(~~复读机~~)。
伴随着对接口测试的认知升级,是从测试工程师到测试架构师完成蜕变的过程,因此,想和大家聊一下“接口测试这件小事”,以及分享一下我和接口测试之间的爱恨纠葛。
作者|李梅 编辑|陈彩娴 Leslie Lamport可能并不是一个家喻户晓的名字,但对于计算机科学家们来说,他是一些耳熟能详的「名字」幕后的贡献者。比如Paxos算法、排版程序LaTeX、规格语言TLA+、「面包店算法」和「拜占庭将军问题」等等。 Leslie Lamport 彻底改变了现代计算机之间的对话方式。2013年,他被授予图灵奖,以表彰他在分布式系统方面的工作。 在分布式系统中,不同网络上的多个组件协调一致,以实现一个共同的目标。互联网搜索、云计算和人工智能都需要协调众多强大的计算机器协同工作。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者|李梅 编辑|陈彩娴 Leslie Lamport可能并不是一个家喻户晓的名字,但对于计算机科学家们来说,他是一些耳熟能详的「名字」幕后的贡献者。比如Paxos算法、排版程序LaTeX、规格语言TLA+、「面包店算法」和「拜占庭将军问题」等等。 Leslie Lamport 彻底改变了现代计算机之间的对话方式。2013年,他被授予图灵奖,以表彰他在分布式系统方面的工作。 在分布式系统中,不同网络上的多个组件协调一致,以实现一个共同的目标。互联网搜索、云计算和人工智能都需
Hi,大家好。随着各个国家使用大数据应用程序或应用大数据技术场景的数量呈指数增长,相应的,对于测试大数据应用时所需的知识与大数据测试工程师的需求也在同步增加。医疗、能源、通信、零售业、金融、体育等各行业都可以从其数据的采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值,马爸爸认为,未来的时代将不是IT时代,而是DT的时代,即Data Technology数据科技。大数据测试或将成为未来的一个热门的职业方向,以下就给大家揭开大数据测试的神秘面纱。
安装环境为CENTOS6.8操作系统,pip安装tensorflow后提示GLIBC版本过低。考虑到升级GLIBC有一定的风险,所以决定使用编译安装的方式安装tensorflow。基本流程是按照这篇教程: http://www.jianshu.com/p/fdb7b54b616e/ 进行的,但是因为选择使用的版本有些不同,自己又遇到了一些坑。所以重新整理一下操作步骤。为了使安装步骤对操作系统影响最小,安装时不使用root账户以及sudo权限,而是使用了一个普通账户makeuser进行操作(少数步骤需要使用root操作)
作者:cmlchen,腾讯微信后台开发工程师 最近某些代码大仓的思想风靡整个 DevOps 圈子,这里的所谓大仓指的并不是仓库的代码容量达到多少 G,而是一种指导思想——就一个公司的代码(如 Google)的增长趋势,代码的趋近于整合到一个单一的仓库的,而非趋于分割为多个仓库分开存储的。但除了 Google、Microsoft 这些历史悠久的公司实践了大仓,其它的新兴公司几乎都没有一个划分仓库的规则。 本文从微信后端的代码仓储方式的历史说起,一步步的描述微信后端是如何构建一套真实可用的小仓方案的,并将
系统测试一般采取黑盒测试,系统测试的方法也比较多,其中常用的方法有:多任务测试、临界测试、中断测试、等价划分测试
这里名词只做个索引,方便理解,可能现在反而让理解变得更加复杂,不过没关系,我们主要是实现的就是自定义 build flag。更多参见这里[1]。
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