1.一种简单加载vulkan动态库的动态方法
2.易语言教程之编写动态链接库文件
3.在Linux（centos）中使用源码安装pgRouting
4.Metal 动态库 MTLDynamicLibrary 使用指南
5.pyd是什么意思？
一种简单加载vulkan动态库的方法
在适配国产Linux环境的vulkan应用时，常需面对系统自带libvulkan.so.1但缺失libvulkan.so的库源困境。若系统源缺少vulkan SDK或loader，码动需手工下载并编译，态库步骤繁琐且涉及依赖安装与CMake升级。原理为简化流程，动态爱的源码实现快速测试vulkan兼容性和调试应用，库源本文提出一种简易加载vulkan动态库的码动方法，无需安装vulkan SDK或loader，态库直接利用系统中自带的原理libvulkan.so.1。
基本原理在于初始化阶段，动态通过dlopen和dlsym加载vulkan动态库中的库源api函数指针，应用程序直接调用这些api。码动本文采用了一个开源的态库动态库加载工具dylib，支持多系统平台。原理以vkCreateInstance函数地址的加载为例，需注意vkCreateInstance在vulkan_core.h中的声明被宏VK_NO_PROTOTYPES括起。在CMake中添加该宏定义(add_definitions(-DVK_NO_PROTOTYPES))，阻止vulkan_core.h对原生vk api进行声明。这样，可在load.h中对原生vulkan api进行声明，aspseo源码实现动态库加载。
整个load.h源码示例如下，应用于app初始化时调用vk_loader_init()，实现vulkan动态库中所有函数地址的加载。测试demo项目的地址提供于此。
易语言教程之编写动态链接库文件
打开易语言， 选择windows动态链接库。点击确定即可新建一个动态链接库源码雏形。 _启动子程序（）子程序不可被删除。
按CTRL+N新建一个子程序，勾选公开选项。任何程序集中的子程序被勾选均可被外部应用程序使用；如不勾选只能在程序内部使用，而不能被其他程序调用。如果只需易语言程序使用可声明为中文命令名称，如果需要供其它编程语言调用则需要命名为英文。
如图。编写好并设置公开的子程序。
我们选择编译-》黑月静态编译，输出提示编译成功。 取文本hangshu.dll 就是hfss源码我们编译好的文件。
黑月处理失败（如图）。
可从以下几个方面修正： 1、程序使用了易语言窗口及控件（黑月不支持易语言自带窗口，如需窗口及控件，可用API自行编写。） 2、数据类型声明的是控件类型。 3、打开程序-》配置，去掉“将此程序带星号项同时写入编译后的可执行文件版本信息中”前面的对勾。 4、调用了不支持的第三方支持库命令。
在Linux（centos）中使用源码安装pgRouting
在Linux（centos）环境下使用源码安装pgRouting前，请先确保已阅读并安装了PostgreSQL和PostGIS。
本文将介绍如何安装pgRouting 2.6.3版本，其源码包可从以下地址下载：
github.com/pgRouting/pg...
一、解压pgRouting源码包
将下载的源码包pgrouting-2.6.3.tar.gz复制到/usr/local/src目录，并执行解压操作：
解压完成后，将生成一个名为pgrouting-2.6.3的目录。
二、dd源码配置PostgreSQL环境变量
编辑/etc/profile文件，添加以下内容：
保存并退出，然后使profile配置文件立即生效：
三、编译源代码
进入pgrouting-2.6.3目录，创建build新文件夹，并进入该文件夹：
使用cmake指令编译源代码，指定pgRouting安装路径为/usr/local/pgrouting-2.6.3：
执行make编译源代码，然后使用make install安装pgrouting-2.6.3：
为避免pgrouting找不到CGAL动态库，将CGAL动态库路径添加到ld.so.conf文件中：
编辑/etc/ld.so.conf，添加路径：
使ld.so.conf文件立即生效：
至此，pgrouting-2.6.3已成功安装。
四、测试安装
切换到postgres用户，启动PostgreSQL数据库（若未启动则启动），进入psql：
连接test数据库（可创建任意名称的数据库），创建pgrouting插件：
查看test数据库中现有的所有插件，可以发现已成功安装了postgis和pgrouting插件。
Metal 动态库 MTLDynamicLibrary 使用指南
本文旨在解析 Metal 动态库 MTLDynamicLibrary 的使用方法，以帮助读者清晰理解该特性的应用。动态库特性目前主要服务于 Compute Pipeline 的winonline源码使用，其中包含可链接的导出函数，但无法直接通过 API 获取函数对象。动态库类似于传统的"动态链接库"。
查询动态库兼容性时，需检查 MTLDevice 上的 supportsDynamicLibraries 属性。尽管官方尚未提供设备支持列表，A 及后续芯片已确认支持。
MTLLibrary 并非动态库，但理解它有助于掌握动态库概念。MTLLibrary 是在 Xcode 工程中，用于存储 Metal shader 源码的文件，工程构建时这些文件会被编译成 Apple IR（Intermediate Representation），然后保存为 .air 文件。多个包含 .air 文件的库可以组合使用，生成名为 MyKernels.metallib 的库。
在 Metal 的编程接口中，MTLLibrary 对应包含中间语言可执行函数库的库。通过函数如 newLibraryWithFile:error: 或 newLibraryWithURL:error: 加载 .metallib 文件至内存中，查询库中 public 函数。使用 newFunctionWith* 方法加载 MTLLibrary 中的 MTLFunction。创建 Compute Pipeline State 所需填写的 MTLComputePipelineDescriptor 中的关键参数 computeFunction 即可通过这种方式获取。
动态库 MTLDynamicLibrary 包含可用于链接的导出函数，这些函数不应是 kernel 函数，因为无法获取 MTLFunction 且不能被管线直接使用。然而，kernel 函数可以调用动态库中的函数，动态库中的函数同样可以调用其他动态库中的函数。利用命令行生成 utility1.air 和 utility2.air 文件，然后生成动态库 libUtility.metallib。通过 newDynamicLibraryWithURL:error: 加载动态库，得到 MTLDynamicLibrary 对象，用于链接其中的函数。
运行时链接涉及在调用 newLibraryWithSource:options:error: 或 newLibraryWithSource:options:completionHandler: 时，将动态库中的函数定义在源码中，并通过 extern 声明，告知编译器函数的位置。MTLCompileOption 的 libraries 属性用于指定包含实现的动态库。成功生成管线后，动态库中的函数可通过 k() 函数调用。
离线链接中，生成包含 kernel 函数 k() 的普通库，并调用动态库 libUtility.metallib 中的函数 foo()。通过 -L 和 -l 指令指定库的路径和库名，生成包含 kernel 和动态库的函数库 MyKernels.metallib。当 MyKernels.metallib 加载时，Metal 自动加载 libUtility.metallib，从而实现调用 foo() 函数。
动态库加载机制涉及 install_name 参数，该参数指定动态库的安装位置。MyKernels.metallib 加载时，根据安装名称找到 libUtility.metallib。使用 @executable_path 和 @loader_path 可以灵活指定路径，确保动态库在不同安装位置仍能正确加载。
运行时生成动态库可通过命令行或代码实现，涉及编译 .metal 文件为 .air，然后链接生成 .metallib。动态库 MTLDynamicLibrary 包含 AIR 代码和当前架构的机器码，可用于保存和重复使用。serializeToURL:error: 可将动态库保存，包含 MTLLibrary 和当前架构机器码。注意，serialize 下来的动态库不是多架构的，只会加载当前架构的机器码。
金属-lipo 工具可生成包含不同架构机器码的 fat 文件，用于创建 universal binaries。在 MTLComputePipelineState 创建时，使用 insertLibraries 属性设置动态库查找优先级，加速 AIR 到机器码的转换过程。
时间有限，文中可能存在疏漏，请读者指出并提供反馈。
pyd是什么意思？
pyd的意思是Python的动态库文件。这是一种包含Python编译后的二进制代码的文件格式，可以用于存储函数、类等Python代码结构。它们被编译成字节码，用于提高运行效率，并且可以被多个Python程序共享使用。动态库文件是操作系统加载的代码模块，可以在运行时动态加载和链接。相较于其他类型的Python文件，pyd文件在运行时无需重新解释源代码，而是直接执行编译后的代码，从而提高性能。下面详细解释下这个概念： pyd文件具有以下特点： 1.高效性：由于pyd文件包含编译后的代码，所以相比于原始的Python脚本，它们在执行时会更快。因为编译过程可以将Python代码转换为机器语言，从而减少了解释代码的时间。在大型项目和复杂的计算任务中，使用pyd文件可以提高应用程序的整体性能。 2.模块化与可复用性：作为一种动态链接库文件，pyd文件可以作为独立的模块存在，这意味着它们可以被多个Python程序重复使用。这有助于代码的模块化管理和项目的组织。开发者可以创建特定的pyd文件来封装特定的功能或算法，然后在其他项目中使用这些模块，从而提高开发效率和代码复用性。 3.平台依赖性：由于pyd文件是特定平台的二进制文件，因此它们只能在与编译它们时相同的操作系统和硬件架构上运行。这意味着如果一个pyd文件在Windows上编译，那么它不能在Linux或Mac上直接运行。这需要开发者为不同的平台编译相应的pyd文件。 总的来说，pyd文件是Python开发中一种重要的动态库文件格式，它们在提高代码性能、模块化管理和代码复用方面发挥着重要作用。同时，由于它们是平台依赖的二进制文件，开发者在跨平台部署时需要特别注意兼容性问题。
