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【盲盒5.0源码】【pipenv源码安装odoo】【志汇外卖 源码】win10源码分析

时间:2024-12-26 03:28:39 来源:奇乐直播源码

1.为什么win10系统会出现debug. log文件呢?
2.win10 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow源码编译安装
3.win10 cmake源码编译安装opencv(c++,码分qt)(解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频)
4.分分钟教你如何在win10中运行第一个C语言程序!

win10源码分析

为什么win10系统会出现debug. log文件呢?

       这个文件的出现是因为Chromium源代码更新出现的一个问题导致的,已经修复了。码分

       年月,码分根据外媒Windows Latest报道,码分如果在Windows 上使用基于Chromium的码分浏览器(Chrome、Edge、码分盲盒5.0源码Brave等),码分应该可以发现一个名为“debug.log”的码分神秘文件。

       据用户反馈,码分Windows 在桌面上创建了debug.log文件,码分但研究表明,码分该文件是码分由Chromium浏览器创建的,这不是码分微软的错误。Chromium开源项目生成了这些浏览器使用的码分源代码,其中的码分一个bug会影响所有使用其源代码的浏览器。

       Edge、Chrome等基于Chromium的浏览器更新后,用户发现Windows会创建“debug.log”文件,并出现“FindFirstFile: Thepipenv源码安装odoo system cannot find the path specified”的错误,该文件被固定在桌面上。

修复Windows 上的debug.log错误的方法:

       1、按Win+R打开Windows运行。

       2、如果你使用Edge,输入%localappdata%/Microsoft/Edge/User Data/Crashpad。如果你使用Chrome,请输入%localappdata%/Google/Chrome/User Data/Crashpad。

       3、删除CrashPad文件夹内的所有文件和文件夹。

       4、重新启动Windows。

win + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow源码编译安装

       在配置个人深度学习主机后,安装必备软件环境成为首要任务。使用Anaconda5.0.0 python3.6版本管理Win python环境,新建基于python3.5的tensorflow-gpu-py conda环境。直接使用conda安装tensorflow,会默认安装tensorflow-gpu 1.1.0并主动安装cudatoolkit8.0 + cudnn6.0。志汇外卖 源码若需配置CUDA环境,需自行下载并安装cuda9.0 + cudnn7.0,配置环境变量。pip安装tensorflow,会默认安装最新版本tensorflow-gpu 1.3.0。配置不当导致import tensorflow时报错:'ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'。尝试源码编译tensorflow解决此问题。

       查阅tensorflow官网文档,了解cmake window build tensorflow方法。文档中提到,tensorflow源代码目录下有详细网页介绍Windows环境编译方法,包含重要信息。发现安装tensorflow-gpu版本、配置CUDA8.0 + cuDNN6.0/cuDNN5.1或CUDA9.0 + cuDNN7.0时,import tensorflow时报错。查阅错误信息,网上解答提及需要配置正确的CUDA和cuDNN版本。然而,PCQQ抢包源码尝试安装和配置后依然报错。安装tensorflow cpu版本无问题,确认CUDA环境配置错误。

       决定源码编译tensorflow-gpu以解决问题。查阅文档,执行编译操作。在window环境下编译tensorflow源码,需要准备的软件包括Git、tensorflow源码、anaconda、swig、CMake、CUDA、cuDNN、Visual Studio 。在百度网盘下载相关软件。

       配置过程中,修改CMakeLists.txt以适应CUDA 9.0 + cuDNN 7.0。如何查找onclick 源码在cmake目录下新建build文件夹,执行命令配置tensorflow。配置后进行编译,遇到问题如:cudnnSetRNNDescriptor参数不匹配、网络访问问题、编码问题、protobuf库下载问题、zlib.h文件不存在、下载链接失败、无法解决的错误等。

       为解决这些问题,采取相应措施,如修改cuda_dnn.cc文件、网络代理设置、文件编码转换、忽略警告信息、多次尝试下载、修改cmake配置文件等。遇到无法解决的问题,如CUDA编译器问题、特定源代码文件问题,提交至github tensorflow进行讨论。

       完成源码编译后,安装tensorflow-gpu并进行验证。在下一步中继续讨论验证过程和可能遇到的后续问题。整个编译过程耗时、复杂,需要耐心和细心,希望未来能有官方解决方案以简化编译过程。

win cmake源码编译安装opencv(c++,qt)(解决ffmpeg下载失败导致opencv无法处理视频)

       要使用Qt与Windows上的OpenCV,当默认的msvc版本不满足需求时,需要通过源码编译安装,并配合cmake工具。以下是详细的步骤:

       首先,下载OpenCV sources版本,同时确保已经安装了cmake编译工具,这里推荐选择对应版本的MinGW版本。在Qt的mingw环境中,需将mingw的bin路径(例如:D:\Programs\Qt\Qt5..\Tools\mingw_\bin)添加到环境变量,验证配置成功可通过在cmd中输入gcc -v。

       解压OpenCV到指定位置,创建一个build文件夹。使用cmake-gui,设置源码路径和build文件夹,配置为MinGW Makefiles。初次配置可能遇到问题,如ffmpeg下载失败,这时需要重命名ffmpeg.cmake为ffmpeg.txt,修改其中的下载地址为/。

       在cmake-gui中,勾选with_qt和with_opengl,取消opencv_enable_allocator_stats和与python相关的选项。如果需要python支持,可以使用pip安装。配置完成后,再次点击configure并生成makefile,确保所有路径正确。

       在build文件夹中,通过mingw-make -j(根据你的CPU核心数设置线程数,例如)开始编译,最后执行mingw-make install。安装后,别忘了将安装路径(如D:\Programs\opencv3.4.\build\install\x\mingw\bin)添加到系统环境变量。

       通过这些步骤,你就可以在Qt环境中成功安装并使用OpenCV处理视频了,无需担心ffmpeg下载失败的问题。

分分钟教你如何在win中运行第一个C语言程序!

       在Windows 中运行第一个C语言程序,首先了解什么是编译器。它就像翻译工具,将我们的源代码转化为计算机能理解的二进制指令。GCC,特别是GNU Compiler Collection,是C语言的编译器,它的历史与GNU计划紧密相关,旨在提供自由、开源的软件环境。

       要使用GCC,首先需要在Windows上安装GCC的移植版本,如MinGW,它允许在Windows上使用GCC编译C语言。安装MinGW的过程包括下载、配置和环境变量设置。确保环境变量中包含MinGW的bin目录,以便通过命令行直接执行编译。

       对于初学者,IDE如Visual Studio或CLion提供更为直观的体验,它们集成了GCC编译器,可以避免直接使用命令行。在CLion中,你可以新建C语言项目,配置MinGW,并通过IDE内的编译按钮轻松编译代码。对于VS Code,需要安装相关插件来支持C语言。

       Visual Studio 同样支持C语言,只需安装时选择C++桌面开发选项。创建项目后,你可以在IDE中编写和运行C代码,享受更丰富的开发工具。

       无论你选择哪种方式,记住配置好环境后,输入经典的"Hello, World!"程序,验证编译和执行成功。这样,你就成功开启了在Windows 上使用C语言的旅程。

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