本文介绍如何在Mac OS X上进行OpenCV项目的开发，尝试的开发工具有Xcode(版本是4.6.1)和Eclipse，使用的OpenCV版本是2.4.6。
在前几章中，我们已经展示了如何使用 CMake 配置、构建和测试我们的项目。安装项目是开发者工具箱中同样重要的一部分，本章将展示如何实现这一点。本章的节涵盖了以下图中概述的安装时操作：
尽管 CMake 是跨平台的，在我们的项目中我们努力使源代码能够在不同平台、操作系统和编译器之间移植，但有时源代码并不完全可移植；例如，当使用依赖于供应商的扩展时，我们可能会发现有必要根据平台以略有不同的方式配置和/或构建代码。这对于遗留代码或交叉编译尤其相关，我们将在第十三章，替代生成器和交叉编译中回到这个话题。了解处理器指令集以针对特定目标平台优化性能也是有利的。本章提供了检测此类环境的食谱，并提供了如何实施此类解决方案的建议。
Mac: https://github.com/Coxhuang/FKCpp/tree/master/gRPCDemo/macOS
这个项目 GGML 子仓库中， third_party/ggml/src/CMakeList.txt 有个错误。打开并找到 178-183 行：
1).首先下载opencv for mac安装源文件,http://opencv.org/downloads.html，解压缩
Vcpkg 可帮助您在 Windows、 Linux 和 MacOS 上管理 C 和 C++ 库。 这个工具和生态链正在不断发展，我们一直期待您的贡献！
在使用CMake构建项目时，您可能会遇到一个错误消息：“ninja Compiling the C compiler identification source file CMakeCCompilerId.c failed”。这个错误可能会让您感到困惑，并且不知道如何解决。在本篇博客文章中，我将为您解释这个错误的原因，并提供一些可能的解决方案。
注意: 插件可能依赖于需要基于GStreame的MediaPlayer安装的库,才能正常工作
Milvus 早期通过 FetchContent 和 ExternalProject 这些 CMake 内置方法自动下载依赖，在大部分情况下也够用，但随着 Milvus 内核的能力越来越丰富、依赖项也越来越多，例如要加入 Folly 使用它优化后的线程池、数据结构，要引入 opentelemetry-cpp 增强可观测性等。
对于大多数项目，源代码是通过版本控制系统进行跟踪的；它通常作为构建系统的输入，构建系统将其转换为对象、库和可执行文件。在某些情况下，我们使用构建系统在配置或构建步骤中生成源代码。这可以用于根据在配置步骤中收集的信息来微调源代码，或者自动化原本容易出错的重复代码的机械生成。生成源代码的另一个常见用例是记录配置或编译信息以确保可复现性。在本章中，我们将展示使用 CMake 提供的强大工具生成源代码的各种策略。
then find the file ~/ClickHouse/CMakeLists.txt
前一阵子就在各个公众号中看到 Mojo 相关的文章推送了，标题中均与 py 进行了对比
内容一览：TVM 共有三种安装方法：从源码安装、使用 Docker 镜像安装和 NNPACK Contrib 安装。本文重点介绍如何通过源码安装 TVM。
OpenCV-4.0.0已经放出来一阵日子了，很有新功能新特性值得尝试，由于MacOS上的brewhome包中编译好的OpenCV版本只有3.4.3，为了在MacOS上安装最新的OpenCV，只好走源码编译这条路了。
本篇文章接上一篇[1]，继续聊聊向量数据库领域，知名的开源技术项目：Milvus，在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
gperftools是一个很好用的性能分析工具，但没有提供官方的用于查找profiler库的cmake脚本，所以在基于cmake管理的项目中如果要在系统查找libprofiler库就就要自己写FindPROFILER.cmake脚本。 将脚本所在的文件夹加入CMAKE_MODULE_PATH,调用find_package(PROFILER)，就会找到系统中安装的gperftools的libprofiler库， 脚本不仅按传统方式输出LIBPROFILER_xxx系列变量，还会创建gperftools::profiler INTERFACE target.方便在项目中引用。
最近因为一些学习的原因，需要使用一款跨平台的轻量级的GUI+图像绘制 C/C++库。经过一番调研以后，最终从GTK+、FLTK中选出了FLTK，跨平台、够轻量。本文将在Windows、macOS以及Linux Debian三套操作系统环境，对FLTK进行编译，并搭建简单Demo。这其中也有少许的坑，也在此文进行记录。
文档在所有软件项目中都是必不可少的：对于用户，解释如何获取和构建代码，并说明如何有效地使用您的代码或库，对于开发者，描述库的内部细节，并帮助其他程序员参与并贡献于您的项目。本章将展示如何使用 CMake 构建代码文档，使用两个流行的框架：Doxygen 和 Sphinx。
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
看到这个第一眼，不知道怎么处理了，最后运维告知需要使用7za工具处理。为了巩固自己所学，下面开始研究下这个软件工具。
总结: -Xlinker -dead strip \ -Xlinker -all_load 同时写上去,
英特尔开放式图像降噪是一个开源库，其中包含高性能、高质量的去噪滤波器，适用于使用光线追踪渲染的图像。
Cmake是跨平台构编译大型项目的工具，配合make工具和编译器我们理论上我们可以编译任何工程。具体的介绍就不多说了，不论是OpenCV还是Pytorch都是用cmake作为构建工具，当然还有很多很多工程项目使用它，这里不进行详细的介绍。
在日常开发中，我们经常通过各类 IDE 工具来自动修正代码风格，但由于部分 IDE 工具与 clang-format 配合不是特别完善，导致保存或者按下分号、冒号以后代码自动格式化导致错乱，或者格式化时间过长等问题。这在日常开发中是很难让人接受的。 那么我们有没有办法在开发过程中不去让 clang-format 自动格式化，而是在提交代码时检查一次就够了呢？答案是可以的。Git 天生提供了 pre-commit hooks 能力，允许我们预设一些检查脚本在提交前做一些检查。手动编写脚本是比较麻烦的，而且不同开发者的不同环境适配也是棘手的问题。其实早就有人想到了这些事情，pre-commit 工具就是为这个而生的。
测试是代码开发工具箱的核心组成部分。通过使用单元和集成测试进行自动化测试，不仅可以帮助开发者在早期检测功能回归，还可以作为新加入项目的开发者的起点。它可以帮助新开发者提交代码变更，并确保预期的功能得以保留。对于代码的用户来说，自动化测试在验证安装是否保留了代码功能方面至关重要。从一开始就为单元、模块或库使用测试的一个好处是，它可以引导程序员编写更加模块化和不那么复杂的代码结构，采用纯粹的、函数式的风格，最小化并局部化全局变量和全局状态。
本篇文章接上一篇，继续聊聊向量数据库领域，知名的开源技术项目：Milvus，在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
每个项目都必须处理依赖关系，而 CMake 使得在配置项目的系统上查找这些依赖关系变得相对容易。第三章，检测外部库和程序，展示了如何在系统上找到已安装的依赖项，并且到目前为止我们一直使用相同的模式。然而，如果依赖关系未得到满足，我们最多只能导致配置失败并告知用户失败的原因。但是，使用 CMake，我们可以组织项目，以便在系统上找不到依赖项时自动获取和构建它们。本章将介绍和分析ExternalProject.cmake和FetchContent.cmake标准模块以及它们在超级构建模式中的使用。前者允许我们在构建时间获取项目的依赖项，并且长期以来一直是 CMake 的一部分。后者模块是在 CMake 3.11 版本中添加的，允许我们在配置时间获取依赖项。通过超级构建模式，我们可以有效地利用 CMake 作为高级包管理器：在您的项目中，您将以相同的方式处理依赖项，无论它们是否已经在系统上可用，或者它们是否需要从头开始构建。接下来的五个示例将引导您了解该模式，并展示如何使用它来获取和构建几乎任何依赖项。
3、在解压后的mysql-8.0.33文件夹创建vscode的配置文件夹.vscode,并配置settings.json和launch.json
前面几章我们已经把SurfaceView加载Camera实现实时帧显示图像完成了，我也说过，我们加载实时图像是为了对接OpenCV进行图像处理所以才生成的Bitmap图像。
YamlCpp #1 环境 macOS 10.15.5 Cmake #2 安装 git clone git@gitee.com:Coxhuang/yaml-cpp.git cd yaml-cpp mkdir build cd build # 二选一 # 静态库 cmake .. # 动态库 cmake .. -D BUILD_SHARED_LIBS=ON make sudo make install 安装后,库文件和头文件路径: 头文件: /usr/local/include/yaml-cpp
刚开始做纯 C++ 跨端的项目时，为了考虑项目的统一工程化管理选择使用 CMake + Conan，因为各平台下使用的工具链、 IDE 都不一样。如 Windows 更多人习惯使用 Visual Studio IDE、针对 iOS 和 macOS 的开发更多人喜欢使用 Xcode，而 Linux 开发往往是 VSCode 配套。针对不通平台的 CMake 初始化命令都不太一样，主流的配置有如下几种：
如果你只是想尝试一个使用Solidity的小合约，你不需要安装任何东西，只要访问基于浏览器的Solidity。
本篇介绍下如何在macos上编译android的ffmpeg，并在android工程中使用。
由于 macOS 默认情况下只允许运行可信任签名的应用，如果 macOS 阻止运行该软件，请打开 macOS 终端，在新建的终端 Shell 中输入：
以下的所有属性列表（https://help.apple.com/xcode/mac/current/#/itcaec37c2a6）： Active Build Action (ACTION)
最近需要将Windows10系统下使用VS2017编译的VC++项目放到CentOS Linux服务器上跑，最简单的当然是使用cmake作为项目编译和管理工具了，这样就不需要写makefile了，使用cmake管理编译项目相对来说比较简单。遇到一个问题就是，由于我在CentOS7服务器上用的是普通用户账号，一些第三方库比如Boost库、yaml-cpp、mariadb、mariadb++、hiredis库放到一个统一的目录下比如/opt/env目录，而不是常见的/usr/、/usr/local等目录，使用cmake进行编译时需要注意头文件和库文件的目录的设置。
它使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
官网介绍：Configure generators for binary installers and source packages
osquery 是 SQL 驱动的分析和监控操作系统的工具，是操作系统分析框架，支持 OS X 和 Linux 系统。osquery 能帮助监控和分析低水平的操作系统，提供更直观的性能监控。
今天介绍一下Android Studio 2.2 下 NDK开发 ，那叫一个顺溜—-纵享丝滑! 虽然现在AS 2.2 之后，jni开发配置相当方便，但是还是建议大家从我的第一篇文章看起，从基础知识入手，并且要了解之前是如何配置NDK工程的，这是一个循序渐进的过程。
0. Introduction XCode是macOS上开发app不可缺少的开发者工具，不管是开发macOS上的应用，还是iOS上的应用，都离不开XCode环境。尽管其易用性广受诟病，但由于苹果app开发的封闭性，众多开发者也不有苦不能言。近年来微软针对macOS平台发布了Visual Studio Code和Visual Studio for Mac这两款开发工具，但是其目的显然只是作为XCode的一种补充，要全盘替代XCode目前还不太现实。平时工作中由于负责开发维护Windows和Mac
在日常的音视频开发中，我们经常使用FFmpeg，因为它确实好用呀，囊括了各种功能！但是有个很严重的问题，如果是编译在Android和IOS上使用，会造成APP的包很大。可以看我编译的FFmpeg在Android上的应用程式。
距离笔者的《使用CEF》系列的第一篇文章居然已经过去两年了，在这么长一段时间里，笔者也写了很多其它的文章，再回看《使用CEF（一）— 起步》编写的内容，文笔稚嫩，内容单薄是显而易见的（主要是教大家按部就班的编译libcef_dll_wrapper库文件）。笔者一直以来的个性就是希望自己学习到的知识，研究出的内容，踩过的坑能够及时的写出来，介绍给更多的小伙伴。
一直想建立一个可复用c/c++代码的跨平台交叉编译的工程，特别是能分别使用vs2017,android studio , xcode 三种ide来在各自平台进行编码。这样就可以做到算法用c/c++多平台复用，平台特有api直接用nactive编码。最后再结合每个平台上的webview来实现界面web化，用h5来写界面。 这样一套就是，界面用H5,平台IO访问接口（除了文件IO,和socket io,因为c/c++代码完全可以进行文件io和socketio）用原生代码,算法用c/c++编写，做到写一次交叉编译到多个平台，节约编码时间和跨平台难度。 最近在github.com就发现了一个开源工程，实现了，用vs2017,anroid studio,xcode 协调编辑同一套代码，并分发不同平台的功能，但是他的as工程用的ndk build模式，as 3.1已经不推荐使用了，因为代码比较多，迁移起来好像狠麻烦，于是想自己做。得益于as迁移到用CMake来组织JNI工程代码，好像实现起来也狠顺利。 首先新建一个根目录 Shot4Read。三个平台的project都放在这个目录。 结构如下,其中Prj.Android 放的as 工程。Prj.Windows放的vs2017工程。ddmcore放的是可三端复用的c/c++代码。
我们需要在src/main下面建立一个cpp目录，然后在其中写一个CMakeLists.txt文件和一个cpp文件，直接给出代码：
ROS机器人程序设计（原书第2版）补充资料 教案1 ROS Kinetic系统入门
本周我们精选出社区问答进行整理汇总，各位开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到技术难题，可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏（点击主菜单中”定制服务“后可见）上寻求解决方案，希望能帮助新用户在MacOS安装过程中解答疑惑。
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