1.MacBook(m1)源码编译opencv
2.kafka源码阅读之MacBook Pro M1搭建Kafka2.7版本源码运行环境
3.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
4.MacBook下载和编译Android AOSP源码
5.MacOS更换HomeBrew源
6.剖析mac80211源码及其接收与传输
MacBook(m1)源码编译opencv
首先，更改从GitHub上获取OpenCV的源源代源代码是实现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码m码版本，比如2.1分支，更改可以使用如下命令替换`[tag_name]`为实际的源源代版本号:
bash
git clone --branch [tag_name] /opencvopencv.git
接下来，为了进行编译，码m码新侠传wap源码你需要准备一个专门的更改构建目录，这可以通过以下命令创建:
bash
mkdir opencv_build
cd opencv_build
然后，源源代运行CMake来配置编译环境:
bash
cmake ..
配置完成后，码m码开始编译安装过程:
bash
make
sudo make install
整个过程涉及到了从GitHub获取源代码、更改创建编译目录、源源代配置CMake并执行编译和安装。码m码最后，更改务必确认你的源源代目录结构包括了源代码、构建目录以及安装后的码m码文件。
kafka源码阅读之MacBook Pro M1搭建Kafka2.7版本源码运行环境
在探索Kafka源码的过程中，决定搭建本地环境进行实际运行，以辅助理解和注释。由于日常开发中常使用Kafka 2.7版本，选择了在MacBook Pro M1笔记本上搭建此版本的源码环境。搭建过程中，记录了遇到的障碍，方便未来再次搭建时不必从头开始。 搭建Kafka 2.7源码环境需要准备以下基础环境：一、Zulu JDK1.8
在MacBook Pro M1笔记本上，基本都已安装JDK，版本不同而已。c截图程序源码使用的是Zulu JDK1.8版本，通过下载.dmg格式的一键安装，环境自动配置，安装路径通常在 /Library/Java/JavaVirtualMachines。二、Scala 2..1
并未在系统里安装Scala，而是直接利用IDEA。按照Preferences -> Plugins -> Scala安装。选择IDEA的不同Scala JDK版本。三、安装Gradle6.6
通过官网gradle.org/releases/下载Gradle6.6版本。如国内下载速度较慢，可直接从百度网盘下载安装包。安装完成后，解压并放置在目录/Users/helloword/software/gradle-6.6，通过mac终端执行指令配置环境。四、Zookeeper3.4.6安装
直接从百度网盘下载zookeeper-3.4.6.tar.gz包，解压后放置在三台机器的/app目录下。在每个目录中创建data子目录，并建立myid文件，按照特定数字填写。在zoo.cfg文件中进行配置并复制至其他机器。五、Kafka2.7源码部署
从官网下载Kafka 2.7源码，或从百度网盘获取。月嫂系统源码解压至目录/Users/helloword/software/kafka/kafka-2.7.0-src，并通过Gradle构建环境。在mac终端执行指令，生成gradle-wrapper.jar，配置依赖。将源码导入IDEA，加载Gradle构建的项目。六、源码运行
确保源码运行打印日志，需将log4j.properties复制到core的 resources目录，并在build.gradle中添加log4配置。修改config/server.properties配置，包括zookeeper路径和broker的ip。配置server、consumer、producer三个进程，确保Kafka服务、消费者和生产者能够正常工作。 整个Kafka 2.7版本源码的本地搭建步骤完成。后续计划撰写系列文章总结阅读源码的经验。关注公众号写代码的朱季谦，获取更多分类归纳的博客。[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。锯齿指标公式源码
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，分类栏目展示源码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。
MacBook下载和编译Android AOSP源码
为了在MacBook上下载并编译Android AOSP源码，首先推荐使用国内镜像源，如科大源和清华大学源，以加快下载速度。在进行下载之前，需要确保磁盘格式为Mac的日志格式，以支持编译过程。安装repo和Git是关键步骤。为了获得完整版repo，需要下载clone.bundle和git-repo，然后将clone.bundle复制到git-repo文件夹中，并将git-repo文件夹的所有文件复制到~/bin/目录下。运行repo init命令初始化代码目录，得到AOSP源码的主分支。若要下载其他分支或特定版本的代码，可以切换到该分支并执行相应命令。
在下载源码后，为了编译AOSP，MacBook Pro需要具备JDK环境。可以通过执行/usr/libexec/java_home命令查看JDK的安装位置，然后在~/.bash_profile文件中配置JDK环境。为了确保编译过程顺利进行，需要安装gcc，可以通过brew install gcc或安装Xcode来完成。在遇到分区格式不匹配、内存溢出、权限问题以及缺少对应版本的SDK等常见问题时，可以尝试调整分区格式、增加java堆内存、修改Android.bp文件、添加对应的SDK版本、使用chmod命令修改文件权限等方法解决问题。
编译前的准备工作完成后，切换到Android源码目录下并执行envsetup.sh脚本。根据提示选择合适的启动器，执行make -j4命令启动编译过程，其中-j4表示开启4个线程进行编译。根据MacBook的CPU数量调整编译线程数。编译过程可能需要较长的时间，具体取决于硬件配置和网络环境。编译完成后，系统将启动虚拟机。
为了获取更多支持和资源，可以关注微信公众号“蓝氏青年”、访问GitHub地址github.com/lanjiabin以及CSDN博客blog.csdn.net/qq_...
MacOS更换HomeBrew源
更换 Mac OS 的 HomeBrew 源，主要涉及四个仓库的修改：源码仓库、核心代码仓库、软件包仓库、图形化界面仓库。常见国内镜像站如阿里、科大、清华等均可选。操作步骤如下：
1. 使用 `brew` 命令查看当前源。
2. 替换源，如选择阿里源。
3. 针对 `homebrew-core` 仓库，同样查看当前源，然后替换。
4. 对于 `homebrew-bottles` 仓库，需先确认系统使用的 shell（bash 或 zsh）。对于 zsh，执行 `shopt -s expand_aliases` 后，输入 `source ~/.zshrc` 重新加载配置文件。对于 bash，执行 `source ~/.bashrc`。确保在替换源后进行此操作。
5. 对 `homebrew-cask` 仓库进行替换操作。
6. 之后，可安装或更新软件。
7. 可考虑新增几个仓库，例如使用清华源的阿里云开源镜像站维护的字体库、驱动库、历史版本库。
8. 克隆新增仓库至本地后，更新源。
9. 换源最终步骤是修改环境变量，确保 HomeBrew 使用新源。
剖析mac源码及其接收与传输
本文旨在深入解析mac源码及其接收与传输过程。mac作为Linux内核中的无线网络接口控制器，其功能与性能对现代操作系统至关重要。本篇内容将从整体框架、数据结构、主要流程、切换点以及关键函数等方面，全面剖析mac的内部机制。
mac的体系结构涉及IEEE.标准的实现，涵盖了各种关键组件和状态机，旨在提供高效、灵活的无线网络支持。其中，数据结构如ieee_local、ieee_hw、sta_info、ieee_sta、ieee_conf等，为内核提供了对无线网络设备的抽象表示和管理。
在mac的运行流程中，首先进行配置操作，包括初始化和参数设定。接收路径包括钩子函数invoke_rx_handlers，负责处理接收到的数据帧和控制帧。发送路径则通过invoke_tx_handlers处理发送数据，管理帧通过MLME模块处理，而IBSS操作涉及无线设备之间的直接通信。
切换点包括从mac到速率控制、从mac到驱动的转换，这些环节确保了无线网络设备能够有效响应环境变化和操作系统需求。
mac的核心函数包括ieee_alloc_hw、ieee_register_hw等用于硬件初始化和注册，而ieee_rx和ieee_xmit则分别负责数据帧的接收和发送。这些函数在处理数据包时，进行了一系列的预处理、加密、选择速率等关键操作，最终将数据包传递给网络协议栈处理。
速率控制方面，Minstrel算法作为mac从MadWifi移植而来，支持多速率重传和提供最佳速率。其原理在于通过发送和接收数据的比特数来评估网络吞吐量，并基于此调整传输速率。重传序则通过多速率序列管理重传，以确保高效利用无线链路资源。EWMA（指数加权移动平均）算法在Minstrel中起到了核心作用，通过计算不同速率下数据包的成功率，动态调整传输速率以优化网络性能。
