1.用CLion和CMake搭建DolphinDB插件开发环境
2.极简入门TensorFlow C++源码
3.C/C++编译器:Clion!阅阅读源码超详细安装和配置教程,读源你学会了吗?
4.开源免费的无法源码阅读神器 Sourcetrail
5.Ubuntu22 Clion环境下配置OpenCV
6.现代化 C++ 开发工具 CLion:从入门到精通
用CLion和CMake搭建DolphinDB插件开发环境
本文详细说明了如何在Windows 系统上,使用CLion和CMake搭建DolphinDB插件开发环境,跳转并结合实例展示了如何使用CLion调试插件代码,阅阅读源码帮助初学者快速入门DolphinDB插件开发。读源云仓源码下载使用CLion能实现对DolphinDB节点进程的无法附加调试,利用图形界面进行操作,跳转相比命令行调试工具gdb,阅阅读源码更加直观友好,读源极大地降低了开发者调试DolphinDB插件的无法难度。环境准备
1.1 安装和配置MinGW 安装时选择包含C++多线程特性的跳转x_-posix-seh版本的MinGW,以确保与DolphinDB server保持一致。阅阅读源码详细安装步骤请参考《windows下安装mingw-w - tnnmigga - 博客园》。读源避坑提示:避免下载安装版本为x_-posix-sjlj的无法MinGW,因为使用该版本可能导致加载插件时出现“The specified module could not be found”的错误。 1.2 安装CMAKE 从cmake.org下载并双击安装,记得勾选“Add CMake to the system PATH for all users”以自动配置环境变量。 1.3 CLion安装 下载并双击安装CLion,按指示进行即可。若需要激活软件,可输入激活码或开始试用。CLion为付费软件,教师或学生可申请免费教育许可证。 1.4 安装Git 从Git官网下载并安装Git,确保CMD中运行git --version后能够显示Git版本信息。 1.5 部署DolphinDB集群和客户端软件 如本机未部署DolphinDB节点或GUI客户端,建议参照《单节点部署教程》部署和启动一个单节点,并下载并运行客户端软件。下载插件代码
从dolphindb/DolphinDBPlugin中下载插件代码。确保分支版本与DolphinDB Server版本匹配,如Server为1.版本,插件应使用release分支。编写插件
案例需求为导入二进制格式的level2股票行情文件至数据库中,根据文件类型(快照、逐笔成交、逐笔委托)分别导入不同表。文件格式包含快照、逐笔成交、逐笔委托三种类型数据。c 像素鸟源码编写插件格式文件
插件函数分为运算符函数和系统函数,分别用于特定参数数量和操作。编写插件函数原型并描述其与DolphinDB函数的映射关系。用CLion创建工程
创建工程目录结构,导入格式文件与源代码,并配置CLion以生成工程。删除自动生成的头文件,添加export文件,以实现动态库函数的导出。修改CMake文件
编写CMakeList.txt文件,配置编译规则。通过已有插件的CMakeList.txt文件作为参考,确保构建过程正确。调试代码
使用CLion附加进程并设置断点,通过图形界面进行单步调试,查看函数调用堆栈和变量值,确保代码逻辑正确。说明
本文适用于Windows 系统环境。在Linux环境下,建议安装GNOME或KDE桌面环境,CLion在此环境下提供与Windows类似的调试体验。对于更详细的插件代码编写指南,推荐查阅《DolphinDB插件开发教程》和《DolphinDB插件开发深度解析》。 完整工程代码已提供链接和提取码,方便下载使用。极简入门TensorFlow C++源码
前一段时间,我专注在框架开发上,并偶尔协助业务同学优化使用TensorFlow的代码。在观看dmlc/relay、nnvm的代码时,我发现了它们的有趣之处。我也对TensorFlow的Graph IR、PaddlePaddle的Graph IR产生了兴趣,上周五在阅读代码时,无意间听到了一个数据竞赛群讨论框架的底层实现。几位算法大佬提到了看底层源码可能较为繁琐,因为这类代码通常相对容易理解。在与群内伙伴的交流后,我萌生了撰写一篇关于如何阅读TensorFlow或其他框架底层源码的铁锈战争mod源码文章。
选择合适版本的bazel,对于阅读TensorFlow源码至关重要。应使用版本为0..0的bazel来拉取TF2.0代码,因为太高的版本或太低的版本可能影响阅读体验。在安装了合适的bazel版本后,使用clion上的bazel插件进行导入,然后配置编译,导入项目,等待clion编译整个项目。完成编译后,就能愉快地阅读代码,甚至于protobuf生成的文件也能轻松跳转。
使用c++编译模型是TensorFlow的另一面。尝试使用c++编写模型代码,可以深入理解TensorFlow的底层机制。主要函数包括CreateGraphDef、ConcurrentSteps、ConcurrentSessions等。通过这些函数,可以构建计算图,定义节点、常量变量、操作符等。这为理解TensorFlow的逻辑提供了直观的视角。
深入分析代码后,可以了解到TensorFlow的GraphDef机制、Square类的实现、注册到特定op的过程、functor的使用以及最终的实现逻辑。这有助于理解TensorFlow的核心原理,并在阅读源码时进行更深入的思考。
除了阅读源码,还可以通过编写测试用例来增强理解。TensorFlow提供了丰富的测试用例,如在client_session_test.cc中运行测试程序,可以验证代码的正确性。这不仅有助于理解代码,还能提高对TensorFlow框架的掌握程度。
阅读源码只是线上考试系统源码理解TensorFlow原理的开始,深入行业论文和请教行业专家是进一步深入学习的关键。网络上关于机器学习系统的资料丰富多样,但缺少系统性的课程。希望官方能够分享更多框架的干货,并期待在学习过程中总结和分享更多资源。阅读源码虽然复杂,但其背后蕴含的原理和逻辑十分有趣。
C/C++编译器:Clion!超详细安装和配置教程,你学会了吗?
CLion,由Jetbrains开发的C/C++ IDE,相较于动辄数百兆的Visual Studio,其安装包仅约M,功能强大且与Visual Studio不相上下,支持丰富的插件。如果你之前使用过Jetbrains旗下的PHPStorm、WebStorm、PyCharm、IntelliJ IDEA、Android Studio或Rider,会发现CLion操作起来毫不费力。尽管社区版的IntelJ IDEA免费提供,但Jetbrains全家桶产品均为付费版本。购买正版不仅支持官方持续优化IDE,也意味着享有更好的使用体验。
安装CLion极为简便,访问官网jetbrains.com/clion/下载安装包后,双击执行安装程序,一路Next即可完成安装。作为一款编辑器,CLion并不自带编译和调试工具,因此需要配合第三方工具使用。推荐选择MSYS2或Cygwin作为构建工具,它们能有效提升开发效率。
MSYS2和Cygwin在实现nix环境模拟上各有特色,MSYS2执行的是原生Windows程序,而Cygwin则通过模拟方式运行nix命令。MSYS2适用于需要直接执行编译出的exe文件的情况,而Cygwin则适用于在Windows环境下运行nix命令的米拓商城源码场景。选择时需根据实际需求进行判断。
使用Cygwin时,首先需从官网cygwin.com/setup-x_...下载安装程序。安装流程相对直观,主要包括选择网络安装、指定安装位置、选择临时目录、网络连接类型、安装源、安装包选择、确认安装等步骤。确保安装过程中选择了最新版本的gcc、make和gdb等核心工具,以保证开发环境的稳定性和兼容性。
相比之下,MSYS2提供了更为先进的包管理工具pacman,简化了软件包的安装流程,提升了开发效率。安装MSYS2同样从官网下载安装exe文件并双击执行,然后在MSYS2界面输入pacman -S mingw-w-x_-toolchain命令来安装编译工具链,整个过程快速且简洁。
配置CLion时,在设置中找到“Build, Execution, Deployment”选项,创建名为Cygwin或MinGW的编译工具链,并在“Environment”中选择相应的环境配置。设置编译工具链的路径后,CLion将自动检测并识别工具,简化了开发流程。完成配置后,即可开始愉快的C++开发旅程。
掌握C/C++编程知识,对于提升编程技能和成为高薪软件开发工程师至关重要。为此,可关注公众号“C语言编程学习基地”,获取源码、项目实战视频、项目笔记、基础入门教程等资源,为职业发展打下坚实基础。
开源免费的源码阅读神器 Sourcetrail
开源免费的源码阅读神器 Sourcetrail,一款视觉化的跨平台源码探索项目,适合阅读C、C++、Python和Java源码。
直观的源码结构,左侧以图形展示调用上下游、类成员等细节,简化阅读理解。
支持主流编程语言,提供SDK拓展支持其他语言。
官网提供下载链接,支持Windows、macOS、Linux系统。
使用Sourcetrail阅读源码的流程包括创建项目、导入源码文件夹、设置索引文件、开始索引操作,完成后即可浏览源码,支持符号跳转和模糊搜索。
与Atom、Clion、Eclipse、Emacs、IntelliJ IDEA等编辑器连接,提供丰富功能。
查阅官方文档获取更多功能信息,体验利器效果。
Ubuntu Clion环境下配置OpenCV
一、下载 OpenCV 源码 获取 OpenCV 源码,将文件解压至指定目录,创建名为 build_opencv4.8 的文件夹。确保你的系统中已安装 libgtk2.0-dev 和 pkg-config 两个依赖包。 二、构建 OpenCV 在 build_opencv4.8 文件夹内,执行 cmake 命令,确保 OpenCV 能正确配置并编译。这一步骤需要根据你的系统环境进行相应的参数调整。 三、配置 CLion 环境 为确保 OpenCV 能在 CLion 中正常工作,需完成以下步骤: 项目结构:在 CLion 中新建项目,配置项目路径为 OpenCV 的源代码目录。 CMakeLists.txt:将 CMakeLists.txt 文件添加至 CLion 项目中,确保其与源代码目录相对应。 main.cpp:编写 main.cpp 文件,作为项目的入口点,可以简单地包含 OpenCV 库并调用其功能,以验证环境配置。 运行结果:在 CLion 中编译并运行 main.cpp,查看运行结果以确认 OpenCV 和 CLion 环境配置无误。 以上步骤展示了如何在 Ubuntu 的 Clion 环境下配置 OpenCV。通过遵循这些指南,开发者可以顺利在 Clion 中进行 OpenCV 相关的 C++ 项目开发。现代化 C++ 开发工具 CLion:从入门到精通
现代化 C++ 开发工具 CLion,是 JetBrains 公司的一款集 C++ 开发、编译、调试和版本控制为一体的全面工具,深受开发者的喜爱。相较于传统的 Eclipse,CLion 在功能上更为强大,用户体验更佳,尤其在 C++ 开发领域。
在配置 CLion 时,需要准备几个必备组件:clion 安装、cygwin、jce release 文件以及taf 源码,这些都可以在 的开发机上通过 samba 访问。建议使用推荐的字体 Lucida Sans Typewriter,并集成一系列开源插件和自定义插件,以增强开发效率。
在使用 CLion 时,可以直接引入单个服务项目,避免复杂目录的引入。通过“Tools”菜单可以实现快速同步部署,确保本地服务目录文件自动同步到目标编译目录。配置好同步后,可以尝试使用智能提示功能,以验证其是否正常工作。
CLion 提供了丰富的功能,如 Live Tempalte(模板代码生成)、快捷键(如 Shift+Ctrl+N、Ctrl+E等)和窗口切换(Alt+F2)等,这些功能极大地提高了开发效率。例如,使用 Shift+Enter 可以在新窗口打开文件,Alt+Shift+方向键可以实现代码的移动和命名等操作。
CLion 还提供了自动同步、代码格式化、跳转和语法提示等功能,如格式化代码(Alt+Ctrl+L)、字符串转换(Alt+M)等,这些功能进一步提升了开发者的编程体验。尽管存在一些小 bug,但官方提供了 GitHub 地址供用户报告问题和贡献代码,以便共同维护和优化工具。
mac下clion,中文乱码,编辑器编码格式是utf-8,我切换成GBK乱码就好了,但我得每个文件都这么操作下?
代码文件是GBK编码存储,因为代码部分的编码都是的ascii的所以对编译不影响。
实在想看代码注释,可以在clion弹出的框框点击Reload(对源码文件无影响)或convert(对源码文件有影响)。
问:按住ctrl+鼠标键可以实现查看函数本身,但同时会显示右键菜单?如何不显示右键菜单?
答:可能电脑安装了什么软件,例如有道词典或什么的会触发右键。默认情况下ctrl+鼠标左键不会弹出右键菜单。
问:以及过去了怎么回退到刚才的函数入口文件出?
答:按一下鼠标侧键的后退键。
建议:如果问题比较多,建议拆封成多个独立问题,或者用数字标号标一下,这么做可以显著提高问题被回答的概率。
码字不易,望采纳!
linux本地clion调试TVM源码环境搭建
首先,从网上下载TVM源码和LLVM,然后解压LLVM文件。
接着,使用Clion打开TVM源码以CMake工程形式,确保在CMake选项中配置了解压后的LLVM路径。
在成功加载CMake工程后,进行编译操作,点击工具栏上的编译按钮,编译结果会生成一个动态库文件,如libtvm.so。
若遇到编译错误提示“unrecognized command line option ‘-fuse-ld=lld”,检查并升级gcc版本以解决此问题。
仅需编译TVM代码即可开始调试工作,无需额外编译其他组件。
准备Python代码执行环境,调整环境变量,确保PYTHONPATH指向TVM源码中的Python包路径,同时设置LD_LIBRARY_PATH指向动态库生成路径。
尝试运行自编写的Python脚本,验证环境配置是否正确。
为了调试C++源码,创建一个CMake应用,例如命名为cppEntrance,配置程序参数为待调试的Python脚本路径,并在环境变量中保持与Python脚本相同的设置。
找到对应Python接口的C++代码入口,设置断点,启动cppEntrance调试,即可进入TVM的C++代码调试。
对于查找TVM接口对应的C++代码入口,除全局搜索外,可能存在其他方法或工具。欢迎在评论区分享您的经验或建议。
如何在clion上配置使用opencv?
为了在 Clion 上配置并使用 OpenCV,您需要按照以下步骤操作:
首先,确保您的系统满足以下环境需求:Windows 专业版 bit、MinGW 3.、cmake 3.8.1、Clion .1 和 OpenCV 3.。
接下来,请访问cmake.org下载cmake版本3.8.1的Windows 位安装包,并将文件命名为cmake-3.8.1-win-x。
前往opencv.org的发布页面下载OpenCV 3.2.0的vc版本。
按照以下步骤进行配置:
1. 解压下载的OpenCV文件,将源代码目录设置为D:/opencv/sources。
2. 在CMake中选择源代码目录,保存到D:\opencv\mingw-build。
3. 在CMake中配置类型为MinGW Makefiles,等待配置完成并根据需要选择相关选项。再次点击Configure并确认所有区域变为白色后,点击Generate,等待操作完成。
4. 打开命令提示符,进入D:\opencv\mingw-build目录,输入mingw-make命令,等待编译完成。您可能需要尝试多次,直到成功。
5. 解决可能遇到的错误,如变量未找到问题,通过修改D:\MinGW\include\commctrl.h文件中的代码来解决。
6. 查找MinGW与库冲突问题,通过在github上查找解决方案,如修改D:\opencv\sources\modules\ts\include\opencv2\ts\ts_gtest.h文件中的条件编译。
7. 下载并覆盖github上的ts_gtest.h文件,以解决冲突。
8. 成功编译后,运行mingw-make install命令,创建一个安装文件夹。
9. 将D:\opencv\mingw-build\install\x\mingw\bin目录添加到系统环境变量path中,并重启系统。
. 打开Clion,编辑CMakeLists.txt文件并测试代码。
经过这些步骤后,您应该能够在Clion中成功配置并使用OpenCV。