1.macԴ?源译????
2.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
3.MacBook(m1)源码编译opencv
4.Mac10.15.7上编译OpenJDK8u
5.Mac平台下的FFmpeg的安装编译
6.在M1 Mac上编译使用arm64原生go
macԴ?????
在移动端音视频开发中，FFmpeg作为必备框架，码编不仅限于Linux平台，源译也可在Mac OS X等操作系统上编译运行。码编它是源译一个强大的开源工具，能进行音频、码编javaweb源码加密视频的源译录制、转换，码编支持流媒体传输，源译并包含libavcodec等领先编码库。码编本文将详细介绍如何在Mac终端上手动和自动编译FFmpeg库，源译生成如ffmpeg,码编ffplay等二进制文件。
对于Mac用户，源译有三种安装FFmpeg的码编方式：一是通过Homebrew，一个常用的源译命令行包管理器，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。企业云服务源码
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。
[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，收盘阳线源码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。会场预定系统源码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，canvas 猜字母 源码编译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。
MacBook(m1)源码编译opencv
首先，从GitHub上获取OpenCV的源代码是实现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..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。
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。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。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。
