1.如何查找源代码
2.Ubuntu20.04源码编译CARLA0.9.14全过程记录
3.[推理部署]👋解决: ONNXRuntime(Python) GPU 部署配置记录
4.linux内核源码目录在哪linux内核源码

如何查找源代码

       工具如何查找源代码

       1、首先打开电脑的库卡库ie浏览器进去，如下图所示。源码进入ie浏览器首页后，程软点击查看，支持如下图所示。库卡库ziparchive 源码在查看菜单下选择源，源码如下图所示。程软最后打开源就看到本网页的支持源代码了，在最下方，库卡库如下图所示。源码

       2、程软第二种方法就是支持根据浏览器状态栏或工具栏中的点击“查看”然后就用一项“查看源代码”，点击查看源代码即可查看此网页的库卡库源代码源文件。

       3、源码首先打开谷歌浏览器(GoogleChrome)，任意打开一个网页(例如百度)，在浏览器右上角的菜单中找到更多工具开发者工具并打开(也可以直接按F打开)。

       4、要查看基于SpringBoot的Java项目的代码，您需要进行以下步骤：查看项目结构：您可以在部署项目的位置找到项目文件夹。打开项目文件夹并查看项目结构。

       5、可以设置路径映射和搜索路径，帮助工具查找实验中引用的钢琴模拟器 源码文件。

怎么通过快捷方式找到原文件?

       1、具体操作方法是：打开Word软件，选择“文件”-“信息”-“管理文档”-“恢复未保存的文档”。

       2、通过快捷方式找到源文件。将光标选中快捷方式。点击右键弹出菜单栏。点击最下方的属性。点击左下方打开文件所在位置选项。找到该文件的源文件。

       3、在那个快捷方式那里，右键，属性，然后选择下面那里的“打开文件位置”，然后把那个“原文件”拖到桌面就可以了。

       4、文件变成快捷方式怎么恢复？在桌面或文件夹中找到有问题的快捷方式，右键单击并选择“删除”，然后重新创建一个新的快捷方式。

绝对路径不管源文件在什么位置都可以非常精确地找到

       1、绝对路径是指目录下的绝对位置，直接到达目标位置，通常是ps源码图片改字从盘符开始的路径。完整的描述文件位置的路径就是绝对路径，以web站点根目录为参考基础的目录路径。

       2、我们可以根据该路径明确地找到所对应的文件(夹)。

       3、绝对路径：一般是指文件在所在盘符的位置，而且是从盘符开始算起，如某文件位于“C：\ProgramFiles\JiangMin”下面，那么这个路径就是它的绝对路径。

       4、绝对路径是指目录下的绝对位置，直接到达目标位置。物理路径指的是某一台计算机本地的路径，以盘符开头，例如C：\、D：\temp等等。

       5、绝对路径：就是文件在本地硬盘上的真正路径即URL和物理路径。相对路径：相对与某个基准目录的路径(一般针对web目录而言，包含Web的相对路径）。

计算机中路径相关的查找器是什么?

       路径查找器协议就是为了支持模块和已初始化包的导入，也为了给命名空间包提供组成部分，路径条目查找器必须实现find_spec()方法。find_spec()接受两个参数，酷q点歌插件源码即要导入模块的完整限定名称，以及（可选的）目标模块。

       第一个查找器就是简单的在package.preload表中查找加载器。第二个查找器用于查找Lua库的加载库。它使用储存在package.path中的路径来做查找工作。查找过程和函数package.searchpath描述的一致。

       ai路径查找器是一款关于查找ai路径的选择器，ai路径查找器分割不了是查找器的分割方式没选对。查找器（finger）是告诉你姓名及其电子邮件地址的程序。

       元路径就是程序开发中最小的单元。当指定名称的模块在sys.modules中找不到时，Python会接着搜索sys.meta_path，其中包含元路径查找器对象列表。这些查找器按顺序被查询以确定它们是否知道如何处理该名称的模块。

怎么在相册里选中一张片后获得它的绝对路径

       1、首先确定源文件在什么位置，如果的文件名和源文件在同一级，可以直接引用。

       2、首先，打开手机桌面，点击打开相册，然后进入下一步。其次，能量追综公式源码进入图库后，以“相册”文件夹为例，在显示的相册中找到需要查找的照片，如下图所示，然后进入下一步。

       3、你好，保存手机里的照片应该到图找就可以找到。

       4、编辑”（或长按要移动的照片）--选择“剪切”--返回到要移入的文件夹中--点击“粘贴”；整个文件夹移动：操作方法：文件管理--长按要移动的相册--剪切--返回到要移入的文件夹中--点击右下角的“粘贴”。

西马移动硬盘中文件的源位置在哪里查找

       验，建议大家用下列方法试一下：方法一：移动硬盘盘符X--右键属性--工具--查错--开始检查，在“自动修复文件系统错误”前打钩，然后点击“开始”，检查完毕后，打开移动硬盘即可显示其中的所有文件。

       双击原来系统盘所在分区。进入之后，双击“用户”文件夹。进入文件夹之后，接着双击“Administrator”文件夹。进入之后找到“桌面”文件夹并点击打开。进入之后就可以看到存放在桌面的文件了。

       移动硬盘里的文件总是提示不在目录里解决办法：打开我的计算机，在需要修复的磁盘上单击右键，选择属性。在弹出的属性窗口中点击工具选项卡，在查错里面点击开始检查。

       点击“RecovertoLocalDrive”后面的“Browse”按钮，在弹出的窗口中选择好目标目录即可。

Ubuntu.源码编译CARLA0.9.全过程记录

       本文详尽记录了在Ubuntu .上通过源码编译CARLA 0.9.的全过程，特别强调了Linux系统环境的配置以支持与ROS和Autoware的协同仿真，并且允许自定义场景和车辆配置。

       步骤一：系统基础配置

       首先，确保安装Ubuntu .并配置Nvidia显卡驱动，参考链接：win + Ubuntu . LTS 双系统安装（UEFI + GPT）。

       步骤二：安装依赖

       参考Linux build - CARLA Simulator -branch 0.9.，逐步安装必要的软件，如遇到下载问题，可考虑使用阿里源或新华源，推荐查阅：ubuntu安装软件依赖问题。

       步骤三：Unreal Engine 4. 安装与配置

       由于CARLA 0.9.以上版本使用UE4.，需先安装并编译。确保Github账户已与Unreal Engine账户关联，如需Personal Access Token，参考Github - 使用新的Personal Access Token进行仓库认证。

       步骤四：下载与编译CARLA

       从官方仓库下载CARLA源代码，更新时可能遇到官方资产Url变化，需修改Update.sh文件。编译过程中，PythonAPI部分网络需求较高，make launch可能需要设定UE4_ROOT环境变量，具体步骤见BuildCarlaUE4.sh。

       步骤五：运行测试

       在完成上述步骤后，进行测试并欢迎在评论区交流问题，如有任何疑问，欢迎留言。如果你对内容满意，请别忘了收藏和关注。

[推理部署]👋解决: ONNXRuntime(Python) GPU 部署配置记录

       在探索深度学习推理部署过程中，ONNXRuntime(GPU)版本提供了简化ONNX模型转换和GPU加速的途径。本文将分享ONNXRuntime GPU部署的关键步骤，以助于高效解决问题和提高部署效率。

       首先，选择正确的基础镜像是部署ONNXRuntime GPU的关键。ONNXRuntime GPU依赖CUDA库，因此，镜像中必须包含CUDA动态库。在Docker Hub搜索PyTorch镜像时，选择带有CUDA库的devel版本（用于编译）是明智之举，尽管runtime版本在某些情况下也有效，但devel版本提供了更好的CUDA库支持。

       对于runtime和devel版本的选择，重要的是理解它们各自的用途。runtime版本适用于直接使用ONNXRuntime GPU进行推理，而devel版本则用于构建过程，确保在构建过程中可以访问CUDA库，从而避免因版本不匹配导致的问题。在使用pip安装时，两者都是可行的；若需从源码构建，则需使用devel版本。

       启动Docker镜像时，使用nvidia-docker启动并登录PyTorch 1.8.0容器至关重要，以确保能够访问GPU资源。确保宿主机显卡驱动正常，以避免在容器内无法使用GPU的情况。

       安装ONNXRuntime-GPU版本后，通过pip进行安装，检查是否能正常利用GPU资源。ONNXRuntime将自动识别可用的CUDA执行提供者（如TensorrtExecutionProvider和CUDAExecutionProvider），确保GPU推理加速。

       若发现无法利用GPU，可以尝试调整配置或确保已正确设置CUDA路径到PATH环境变量（在使用devel版本时）。在成功安装和配置后，ONNXRuntime将提供GPU加速的推理性能提升。

       在部署ONNXRuntime GPU时，确保在新建InferenceSession时加入TensorrtExecutionProvider和CUDAExecutionProvider，以充分利用GPU资源。性能测试显示，与CPU相比，GPU部署在推理任务上表现更优。

       总结而言，ONNXRuntime GPU部署涉及选择合适的基础镜像、正确启动Docker容器、安装ONNXRuntime GPU、配置GPU资源访问以及优化推理性能。通过遵循上述步骤，可以顺利实现ONNX模型在GPU上的高效部署。

linux内核源码目录在哪linux内核源码

       如何查看linux内核源代码？

       一般在Linux系统中的/usr/src/linux*.*.*（*.*.*代表的是内核版本，如2.4.）目录下就是内核源代码（如果没有类似目录，是因为还没安装内核代码）。另外还可从互连网上免费下载。注意，不要总到目录里是核心的网络部分代码，其每个子目录对应于网络的一个方面。

       .lib目录包含了核心的库代码，不过与处理器结构相关的库代码被放在arch/*/lib/目录下。

       .scripts目录包含用于配置核心的脚本文件。

       .documentation目录下是一些文档，是对每个目录作用的具体说明。

       一般在每个目录下都有一个.depend文件和一个Makefile文件。这两个文件都是编译时使用的辅助文件。仔细阅读这两个文件对弄清各个文件之间的联系和依托关系很有帮助。另外有的目录下还有Readme文件，它是对该目录下文件的一些说明，同样有利于对内核源码的理解。

       在阅读方法或顺序上，有纵向与横向之分。所谓纵向就是顺着程序的执行顺序逐步进行；所谓横向，就是按模块进行。它们经常结合在一起进行。对于Linux启动的代码可顺着Linux的启动顺序一步步来阅读；对于像内存管理部分，可以单独拿出来进行阅读分析。实际上这是一个反复的过程，不可能读一遍就理解。