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  • 本地编译后的Hadoop2.7.6安装包。可以跟好的地跟本地系统
  • 力扣上的代码想在本地编译运行?

    千次阅读 2021-01-09 10:30:12
    很多录友都问过我一个问题,就是力扣上的代码如何在本地编译运行?

    相信很多小伙伴刷题的时候面对力扣上近两千到题目,感觉无从下手,我花费半年时间整理的Github学习项目:leetcode刷题指南,不仅有详细经典题目刷题顺序而且对应题解来排好了,难点还有视频讲解,按照list一道一道刷就可以了,绝对是最强攻略!

    很多录友都问过我一个问题,就是力扣上的代码如何在本地编译运行?

    其实在代码随想录刷题群里也经常出现这个场景,就是录友发一段代码上来,问大家这个代码怎么有问题? 如果我看到了一般我的回复:都是把那几个变量或者数组打印一下看看对不对,就知道了。

    然后录友就问了:如何打日志呢?

    其实在力扣上打日志也挺方便的,我一般调试就是直接在力扣上打日志,偶尔需要把代码粘到本例来运行添加日志debug一下。

    在力扣上直接打日志,这个就不用讲,C++的话想打啥直接cout啥就可以了。

    我来说一说力扣代码如何在本题运行。

    毕竟我们天天用力扣刷题,也应该知道力扣上的代码如何在本地编译运行。

    其实挺简单的,大家看一遍就会了。

    我拿我们刚讲过的这道题动态规划:使用最小花费爬楼梯来做示范。

    力扣746. 使用最小花费爬楼梯,完整的可以在直接本地运行的C++代码如下:

    #include <iostream>
    #include <vector>
    using namespace std;
    
    class Solution {
    public:
        int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {
            vector<int> dp(cost.size());
            dp[0] = cost[0];
            dp[1] = cost[1];
            for (int i = 2; i < cost.size(); i++) {
                dp[i] = min(dp[i - 1], dp[i - 2]) + cost[i];
            }
            return min(dp[cost.size() - 1], dp[cost.size() - 2]);
        }
    };
    
    int main() {
        int a[] = {1, 100, 1, 1, 1, 100, 1, 1, 100, 1};
        vector<int> cost(a, a + sizeof(a) / sizeof(int));
        Solution solution;
        cout << solution.minCostClimbingStairs(cost) << endl;
    }
    

    大家可以拿去跑一跑,直接粘到编译器上就行了。

    我用的是linux下gcc来编译的,估计粘到其他编译器也没问题。

    代码中可以看出,其实就是定义个main函数,构造个输入用例,然后定义一个solution变量,调用minCostClimbingStairs函数就可以了。

    此时大家就可以随意构造测试数据,然后想怎么打日志就怎么打日志,没有找不出的bug,哈哈。

    我是程序员Carl,可以找我组队刷题,也可以在B站上找到我,关注公众号代码随想录来和上万录友一起打卡学习算法,来看看,你会发现相见恨晚!

    代码随想录

    如果感觉对你有帮助,不要吝啬给一个👍吧!

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  • 本地编译和交叉编译的区别

    千次阅读 2018-07-03 14:30:30
    本地编译:在当前编译平台下编译出来的程序只能在当前平台下运行。 交叉编译:在当前编译平台下,编译出来的程序能运行在体系结构不同的另一种目标平台上,但是编译平台本身却不能运行该程序。 ...
    2018-07-03  创建人:Ruo_Xiao
    邮箱:xclsoftware@163.com
    
    1. 本地编译:在当前编译平台下编译出来的程序只能在当前平台下运行。
    2. 交叉编译:在当前编译平台下,编译出来的程序能运行在体系结构不同的另一种目标平台上,但是编译平台本身却不能运行该程序。

    (SAW:Game Over!)

    展开全文
  • hadoop2.7.6 win10 x64本地编译成功后,hadoop-dist/target/hadoop-2.7.6/dist/bin目录下所有文件的压缩包
  • 树莓派4B Ubuntu本地编译Paddle-Lite 2.9

    千次阅读 2021-09-19 14:54:06
    一、完成本地编译环境的准备 1、更新系统软件包目录: 2、下载安装依赖库: 3、本地编译ARMLinux最新版的cmake: 二、源码编译 1. 下载Paddle-Lite 源码 2. 编译Paddle-Lite 预测库 3. 编译结果 4. pip3直接...


    文章目录

    前言

           使用树莓派4B的Ubuntu Server 20.04.3 LTS系统本地源码编译Paddle-Lite 2.9部署C/C++、Python3支持库。(with_python现在仅支持armlinux的本地编译


    一、完成本地编译环境的准备

            注意:本编译方法暂时只适用于ARMLinux的设备

    1、更新系统软件包目录

    sudo apt update

         另外扩展:(看个人需求)

    sudo apt dist-upgrade -y #更新软件包
    sudo apt autoremove #自动删除无效依赖包

    2、下载安装依赖库

            patchelf、libssl-dev、gcc、g++、make、wget、python3、unzip、patchelf、python3-dev、python3-pip(需要编译python2支持库,另外安装python、python-pip和python-dev)

    sudo apt install patchelf libssl-dev gcc g++ make wget python3 unzip patchelf python3-dev python3-pip -y

    3、本地编译ARMLinux最新版的cmake
    Ubuntu 20.04.3 LTS源码编译cmake 3.21.3https://blog.csdn.net/u014555255/article/details/120406584

            下载安装cmake源码压缩包并解压:

    wget https://cmake.org/files/v3.21/cmake-3.21.3.tar.gz
    tar -zxvf cmake-3.21.3.tar.gz

            然后进行cmake配置:

    cd cmake-3.21.3
    ./bootstrap

            开始编译: 

    sudo make && sudo make install

            查看cmake版本以验证安装成功: 

    cmake --version

    二、源码编译



    1. 下载Paddle-Lite 源码

            首先下载官方GitHub上的Paddle-Lite源码:

    git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git

            切换release分支2.9版本分支:

    cd Paddle-Lite
    git checkout release/v2.9

            源码下载完成后将其中的third-party目录删除,编译脚本会自动下载存储于国内 CDN 的第三方依赖的压缩包,节省从git repo同步第三方库代码的时间。

    rm -rf third-party

            注意:在此树莓派4B默认的4线程编译,建议切换成单线程编译,由于设备配置较低导致多线程同步出现编译错误。 

    export LITE_BUILD_THREADS=1

     2. 编译Paddle-Lite 预测库

    ./lite/tools/build_linux.sh --arch=armv8 --with_python=ON

            上述指令有多种参数配置,可以按照自己的实际需求进行配置:

    --arch: (armv8|armv7|armv7hf)       arm版本,默认为armv8(arm64)
    --toolchain: (gcc|clang)            编译器类型,默认为gcc
    --with_extra: (OFF|ON)              是否编译OCR/NLP模型相关kernel&OP,默认为OFF,
                                        只编译CV模型相关kernel&OP
    --with_python: (OFF|ON)             是否编译python预测库, 默认为 OFF
    --python_version: (2.7|3.7|3.8|3.9) 编译whl的最低Python版本,默认为 None
    --with_cv: (OFF|ON)                 是否编译CV相关预处理库, 默认为 OFF
    --with_log: (OFF|ON)                是否输出日志信息, 默认为 ON
    --with_exception: (OFF|ON)          是否在错误发生时抛出异常,默认为 OFF

     3. 编译结果

            位于 Paddle-Lite/build.lite.linux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8 :

    inference_lite_lib.armlinux.armv8
    ├── cxx                                           C++ 预测库和头文件
    │   ├── include                                   C++ 头文件
    │   │   ├── paddle_api.h
    │   │   ├── paddle_image_preprocess.h
    │   │   ├── paddle_lite_factory_helper.h
    │   │   ├── paddle_place.h
    │   │   ├── paddle_use_kernels.h
    │   │   ├── paddle_use_ops.h
    │   │   └── paddle_use_passes.h
    │   └── lib                                       C++ 预测库
    │       ├── libpaddle_api_light_bundled.a         C++ 静态库
    │       └── libpaddle_light_api_shared.so         C++ 动态库
    ├── demo
    │   └── python                                    Python 预测库demo
    │
    └── python                                        Python 预测库(需要打开with_python选项)
        ├── install
        │   └── dist
        │       └── paddlelite-*.whl                  Python whl包
        └── lib
            └── lite.so                               Python 预测库

     4. pip3直接安装whl文件

            找到python whl包目录,然后直接运行安装命令:

    pip3 install *.whl #把*改成编译生成的whl名称





    参考:

    【超详细】树莓派4B 安装Paddle-Lite 2.8.0

    树莓派4B Ubuntu源码编译cmake 3.21.3

    展开全文
  • 本地编译启动 nacos

    千次阅读 2020-01-01 23:44:06
    参照此两篇博客 https://blog.csdn.net/u010634066/article/details/100030328 https://www.jianshu.com/p/3750b7be331f
    展开全文
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