1.做一个小程序大概多少钱?源码 - 知乎
2.从零开始构建向量数据库:Milvus 的源码编译安装(一)
3.主流的软件开发平台有哪些? - 知乎
4.在微软开源后,请问大家如何深入的学习C ? - 知乎
5.哪里可以找到app开源代码知乎
6.PyTorch源码学习系列 - 2. Tensor
做一个小程序大概多少钱? - 知乎
在探索小程序制作成本时,我们需考虑到不同路径的管理成本差异。以下将对两种常见方式及其价格范围进行简要分析。知乎
首先,源码自行开发代码并搭建服务器、管理注册域名等基础操作,知乎element图片上传源码成本相对较高,源码涉及步骤繁多。管理此路径下,知乎开发者需具备较强的源码技术实力与细致的项目管理能力,同时承担起全部开发与维护工作。管理成本主要包括人力投入、知乎服务器租赁、源码域名注册等,管理具体金额因开发难度、知乎技术投入等因素而异。
其次,选择使用成熟的呱呱赞小程序制作平台,提供零代码解决方案,适合常见功能小程序的快速搭建。这种方式简化了开发流程,通过平台提供的模板与功能组件,降低技术门槛与成本。相对成本较低,易于操作,适合预算有限、功能需求明确的用户。
此外,购买正版源码与外包开发也是两种高成本选择。购买源码需关注版权问题,确保合法合规使用,打板助手指标源码避免法律纠纷。外包开发则涉及与第三方团队的合作,项目管理与沟通成本较高,且费用相对较高。此路径适用于对功能定制度有较高要求、预算充足的用户。
综上所述,小程序制作的成本范围广泛,从几千元到几十万元不等,具体取决于用户的技术实力、需求复杂度、预算与期望的定制化程度。明智地根据自身条件与需求选择合适方案,是实现高效、经济的小程序开发的关键。
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]。 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、开发环境和必要的卡位K线画线源码依赖已经准备妥当。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。途家民宿app源码整个过程可能耗时,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。 期待你的反馈,如果觉得有用,请点赞和分享。如有任何问题或需要更新,请关注后续内容更新,感谢支持!主流的软件开发平台有哪些? - 知乎
以下是近段时间本人对几十家软件开发平台的筛选,选出以下家供您参考。
1、FastReport . NET
FastReport . NET是一款全功能的解决方案,适用于 . NET Core 3、ASP . NET 和 Windows窗体。提供源码,允许工程师自定义功能。在新版本中,它支持 . NET 5。
2、织信Informat低代码快速开发平台
作为火爆的低代码平台,它简化了程序员的工作,让专业人士和非专业人士都能快速构建企业管理系统,包括权限控制、流程审批和数据统计分析等。
3、Stimulsoft Reports . Net
Stimulsoft Reports . Net是均线k线变色源码一个基于.NET框架的报表生成器,界面友好且操作便捷,支持各种数据源和多种报表类型。
4、ActiveReports
ActiveReports专注于.NET和.NET Core平台,提供Excel表格、Word文档、图表等报表类型,适用于多种开发环境。
5、DevExpress Reporting
DevExpress Reporting是.NET Framework下的全面报表平台,包含易于使用的报表设计器和丰富的控件。
6、FastReport VCL
FastReport VCL是集成商务智能的现代解决方案,提供可视化模板设计器和多格式导出功能。
7、QuickReport
QuickReport是一个Delphi代码编写的分栏报表生成器,与Delphi和C++Builder兼容,支持表单设计器。
8、Stimulsoft Reports . JS
Stimulsoft Reports.JS是一个使用JavaScript和HTML5生成报表的平台,提供报表设计、编辑和查看功能。
9、Stimulsoft Reports . Java
Stimulsoft Reports.Java是一个面向Java应用的报表工具,支持跨平台和多操作系统。
、NCReport
NCReport是一个基于Qt的跨平台报告引擎库,适用于Qt应用程序,支持多平台和C++开发。
这些平台覆盖了不同语言和应用场景,提供高效、灵活的开发解决方案。希望对您的工作有所帮助!
结语:
合理使用低代码软件开发平台能够提高工作效率,实现团队目标。推荐织信Informat,它提供多个应用模板,适用于多种企业应用场景。点击一键安装,即刻免费试用,注册即可享受终身免费权益。织信是企业数字化转型的重要工具!
在微软开源后,请问大家如何深入的学习C ? - 知乎
阅读微软开源的C代码,实际上已经公开了三年有余。如果你感到无法找到相关资源,使用百度等搜索引擎通常可以解决问题。许多人已经提到了微软的Reference Source网站,然而你似乎仍然在寻找如何将代码集成到Visual Studio中查看的方法。实际上,这信息在网站上已经明确标注。
对于阅读源代码的初学者来说,可能存在理解上的困难,如果只是简单浏览或集成代码查看,可以按照指示操作。如果你认为需要查找特定类的源代码时,搜索格式应为“C# 类名 source code”,这通常会直接导向所需的页面。若你希望直接在Visual Studio中查看源代码,搜索“view .net source code in visual studio”将提供解决方案。
对于直接浏览源代码的需求,通过搜索“view .net source code”可以访问到Reference Source站点。如果你需要下载整个源代码包,搜索“.net source code download”将引导你至Reference Source站点,提供源代码下载选项。这些步骤和资源都清晰地显示在网站上,因此问题可能在于个人搜索技巧或对信息的利用。
综合来看,提供的问题解决方案似乎较为直接,关键在于正确使用搜索引擎和理解所提供的资源。如果你仍然感到困惑或无法找到所需信息,可能需要重新审视搜索策略或寻求更具体的指导,以便更好地利用提供的资源。
哪里可以找到app开源代码知乎
开放源代码也称为源代码公开,指的是一种软件发布模式。一般的软件仅可取得已经过编译的二进制可执行档,通常只有软件的作者或著作权所有者等拥有程序的原始码。有些软件的作者会将原始码公开,此称之为“源代码公开”,但这并不一定符合“开放原代码”的定义及条件,因为作者可能会设定公开原始码的条件限制,例如限制可阅读原始码的对象、限制衍生品等,好的源码基本都要收费或者有其他条件。商业源码:源代码类型区分软件,通常被分为两类:开源源码和商业源码。 开源源码一般是不仅可以免费得到,而且公开源代码;相对应地,商业源码则是不公开源代码,即收费购买或者有条件公开源码。社交app源码:专门针对社交领域的app开源产品,目前国内比较少,从开源中国社区、各大网站统计的数据来看,ThinkSNS算是其中做的比较好的产品。
PyTorch源码学习系列 - 2. Tensor
本系列文章同步发布于微信公众号小飞怪兽屋及知乎专栏PyTorch源码学习-知乎(zhihu.com),欢迎关注。
若问初学者接触PyTorch应从何学起,答案非神经网络(NN)或自动求导系统(Autograd)莫属,而是看似平凡却无所不在的张量(Tensor)。正如编程初学者在控制台输出“Hello World”一样,Tensor是PyTorch的“Hello World”,每个初学者接触PyTorch时,都通过torch.tensor函数创建自己的Tensor。
编写上述代码时,我们已步入PyTorch的宏观世界,利用其函数创建Tensor对象。然而,Tensor是如何创建、存储、设计的?今天,让我们深入探究Tensor的微观世界。
Tensor是什么?从数学角度看,Tensor本质上是多维向量。在数学里,数称为标量,一维数据称为向量,二维数据称为矩阵,三维及以上数据统称为张量。维度是衡量事物的方式,例如时间是一种维度,销售额相对于时间的关系可视为一维Tensor。Tensor用于表示多维数据,在不同场景下具有不同的物理含义。
如何存储Tensor?在计算机中,程序代码、数据和生成数据都需要加载到内存。存储Tensor的物理媒介是内存(GPU上是显存),内存是一块可供寻址的存储单元。设计Tensor存储方案时,需要先了解其特性,如数组。创建数组时,会向内存申请一块指定大小的连续存储空间,这正是PyTorch中Strided Tensor的存储方式。
PyTorch引入了步伐(Stride)的概念,表示逻辑索引的相对距离。例如,一个二维矩阵的Stride是一个大小为2的一维向量。Stride用于快速计算元素的物理地址,类似于C/C++中的多级指针寻址方式。Tensor支持Python切片操作,因此PyTorch引入视图概念,使所有Tensor视图共享同一内存空间,提高程序运行效率并减少内存空间浪费。
PyTorch将Tensor的物理存储抽象成一个Storage类,与逻辑表示类Tensor解耦,建立Tensor视图和物理存储Storage之间多对一的联系。Storage是声明类,具体实现在实现类StorageImpl中。StorageImp有两个核心成员:Storage和StorageImpl。
PyTorch的Tensor不仅用Storage类管理物理存储,还在Tensor中定义了很多相关元信息,如size、stride和dtype,这些信息都存在TensorImpl类中的sizes_and_strides_和data_type_中。key_set_保存PyTorch对Tensor的layout、device和dtype相关的调度信息。
PyTorch创建了一个TensorBody.h的模板文件,在该文件中创建了一个继承基类TensorBase的类Tensor。TensorBase基类封装了所有与Tensor存储相关的细节。在类Tensor中,PyTorch使用代码自动生成工具将aten/src/ATen/native/native_functions.yaml中声明的函数替换此处的宏${ tensor_method_declarations}
Python中的Tensor继承于基类_TensorBase,该类是用Python C API绑定的一个C++类。THPVariable_initModule函数除了声明一个_TensorBase Python类之外,还通过torch::autograd::initTorchFunctions(module)函数声明Python Tensor相关的函数。
torch.Tensor会调用C++的THPVariable_tensor函数,该函数在文件torch/csrc/autograd/python_torch_functions_manual.cpp中。在经过一系列参数检测之后,在函数结束之前调用了torch::utils::tensor_ctor函数。
torch::utils::tensor_ctor在文件torch/csrc/utils/tensor_new.cpp中,该文件包含了创建Tensor的一些工具函数。在该函数中调用了internal_new_from_data函数创建Tensor。
recursive_store函数的核心在于
Tensor创建后,我们需要通过函数或方法对其进行操作。Tensor的方法主要通过torch::autograd::variable_methods和extra_methods两个对象初始化。Tensor的函数则是通过initTorchFunctions初始化,调用gatherTorchFunctions来初始化函数,主要分为两种函数:内置函数和自定义函数。