1.Mac OS搭建VSCode C++开发调试环境
2.在M1 Mac上编译使用arm64原生go
3.Mac终端FFmpeg手动,译源译器自动编译
4.MacBook(m1)源码编译opencv
5.Mac平台下的FFmpeg的安装编译
6.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北

Mac OS搭建VSCode C++开发调试环境

       要为Mac OS搭建VSCode的C++开发和调试环境，首先进行以下步骤:

       关键的译源译器第一步是安装必要的插件。在VSCode的译源译器扩展商店中，搜索并安装"C/C++"插件，译源译器确保你拥有支持C++开发的译源译器完整工具集。

       接下来，译源译器linux 源码目录结构配置调试环境至关重要。译源译器创建或打开VSCode中的译源译器"launch.json"文件，这是译源译器一个用于定义和管理调试会话的配置文件。在这里，译源译器你需要设置你的译源译器C++项目的路径、启动程序的译源译器命令，以及断点设置等信息。译源译器

       同样重要的译源译器是"tasks.json"文件，它定义了项目中的译源译器构建任务。你需要配置这个文件，以便VSCode能够编译你的C++源代码。确保包含了编译器设置和输出路径等配置。

       完成以上配置后，准备工作就绪。只需在VSCode的命令面板中，选择"调试"菜单，然后选择对应的"launch.json"配置，即可启动调试过程。易源码修复此时，你可以在调试器中运行代码，查看变量值，追踪错误，进行高效的开发和调试。

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。夏源码网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。

Mac终端FFmpeg手动,自动编译

       在移动端音视频开发中，FFmpeg作为必备框架，不仅限于Linux平台，也可在Mac OS X等操作系统上编译运行。它是一个强大的开源工具，能进行音频、视频的录制、转换，支持流媒体传输，并包含libavcodec等领先编码库。本文将详细介绍如何在Mac终端上手动和自动编译FFmpeg库，生成如ffmpeg,ffplay等二进制文件。

       对于Mac用户，有三种安装FFmpeg的方式：一是通过Homebrew，一个常用的机构操盘源码命令行包管理器，执行brew install ffmpeg即可；二是利用第三方库，尤其在Homebrew停止提供ffmpeg核心公式后，用户需要选择其他维护的库；三是手动编译，这涉及到Xcode和一系列依赖库的安装，如Pkg-config, GLib, gettext等，可能还需要解决一些特定版本冲突问题。

       手动编译时，需要配置、编译和安装FFmpeg源代码。配置阶段会生成必要的文件和组件，编译阶段通过make命令生成库和二进制文件，而安装则将文件放置在指定路径，如/usr/local。不同编译路径和安装路径的选择会影响环境变量，可能需要修改环境变量以确保系统工具能够识别FFmpeg组件。

       使用FFmpeg时，可以使用ffplay检查视频文件格式，通过命令行逐帧播放并查看帧序号，这对于调试视频问题非常有用。至于详细步骤和环境变量调整，可以参考原文链接获取更多信息。

MacBook(m1)源码编译opencv

       首先，从GitHub上获取OpenCV的.net gridview 源码源代码是实现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。

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。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。

[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..7上编译OpenJDK8u

       本文指导如何在Mac..7系统上编译OpenJDK8u。

       首先，请注意，若在编译JDK8时遇到问题，请考虑使用JDK8u版本，以简化流程。

       1. 开始时，进入本地目录并下载源代码。如使用代理，请确保设置正确，以免下载过程因超时或网络速度慢而受阻。

       2. 然后获取构建过程中所需的额外存储库。此步骤可能较慢，请耐心等待。

       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。

       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。