1.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
2.Vue项目的部署步骤部署部署
3.稳扎稳打 部署丝滑 开源即时通讯（IM）项目OpenIM源码部署流程（linux windows mac）
4.手把手教你如何从零开始部署一个Python项目到服务器

[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，源码源码以避免可能的啥意思编译问题，确保顺利构建。部署步骤部署

       首先，源码源码确认系统环境满足要求。啥意思xtrabackup 源码需有Xcode和Command Line Tools，部署步骤部署JDK 1.8.0版本以支持编译过程中所需的源码源码Java环境，以及Bazel工具，啥意思TensorFlow依赖此工具进行编译。部署步骤部署特别注意Bazel版本需与TensorFlow对应，源码源码如TensorFlow 1.对应Bazel 0..1。啥意思

       接下里，部署步骤部署安装依赖，源码源码包括JDK和Bazel。啥意思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阅读app书源码`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，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。绿茶吧源码下载

       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。

Vue项目的部署

       近期我完成了一个基于Vue的记账项目，下面我将分享我的Hal库源码分析远程部署过程。

       一、本地预览

       源代码编写完成后，首先将其上传至GitHub，例如：git@github.com:Xin-hai/haiqing-1.git。这个仓库称为源代码仓库，其中dist目录默认不会上传。根据Vue CLI部署指南，需要进行本地预览，确保yarn build打包后的dist目录正确无误。在终端执行官方推荐的命令，启动HTTP服务器访问dist目录。

       由于我使用yarn进行包管理，因此使用yarn命令进行安装。在新的预览地址中，我比较了文件，发现打包后的css和js文件体积比yarn serve得到未打包的体积更小。检查完dist目录打包无误后，可以关闭预览。

       二、仿鱼泡源码GitHub Pages手动推送更新

       新建一个远程仓库地址用于存放dist目录的相关代码，这个仓库仅用于网页展示，如git@github.com:Xin-hai/haiqing-1-website.git。此仓库最好与源代码仓库名称相似，例如在后面加上-website。

       在vue.config.js中设置正确的publicPath。找到vue.config.js并添加如下代码，将'/my-project/'修改为新建的仓库地址名'/haiqing-1-website/'。

       在项目目录上创建deploy.sh并按照官方写入相关代码。我使用的是yarn，进行了一点小的修改。主要修改的是git push -f git@github.com:Xin-hai/haiqing-1-website.git master:gh-pages这句代码，其中的haiqing-1-website是前面新建的存放dist的仓库，也是用于网页展示的仓库。

       在终端运行sh deploy.sh即可自动部署。代码会上传到haiqing-1-website仓库的gh-pages分支上，此分支会自动开启GitHub的pages功能，稍等片刻就能看到网页链接。注意，源代码仓库不会自动更新，需要自己git push相关代码。

       三、码云部署

       为了优化访问速度，我使用了码云gitee。同样，在码云上新建好仓库后，复制ssh地址，将deploy.sh中的git push -f git@github.com:/.github.io.git master修改为码云的。

       在gitee的服务选项中查看Gitee pages功能。

       ------------------------------------------..补充

       在经历一个星期的实名认证之后，我的码云终于可以使用Gitee page功能了。在推送时，除了修改deploy.sh为如下，还需要将vue.config.js中的仓库地址改为码云中的远程仓库地址如下。

       注意，gitee需要手动更新，每次git push后需要手动更新才能看到效果。

       最后，是我最近做的海青记账的GitHub源代码仓库和Gitee源代码仓库，欢迎大家体验和提出建议。

稳扎稳打 部署丝滑 开源即时通讯（IM）项目OpenIM源码部署流程（linux windows mac）

       本文深入介绍了如何使用开源即时通讯项目OpenIM的源码进行部署，简化了复杂过程，让系统功能集成变得简单便捷。OpenIM核心由SDK和Server两部分构成，提供了从消息发送与接收、用户管理到群组管理的全套工具和服务。部署流程分为环境要求、服务器部署和应用服务器部署三大部分。服务器部署中，通过Docker Compose启动MongoDB、Redis、Zookeeper、Kafka和MinIO组件，完成自动部署及端口映射。确保外网IP设置后，执行初始化脚本下载mage，并进行本地编译，适应Linux、Windows、Mac平台。应用服务器部署同样遵循类似的步骤，包括克隆仓库、初始化、编译和启动/停止/检测操作。文章最后，对OpenIM的背景进行概述，强调了其在开源即时通讯领域的重要地位和在数据与隐私安全方面的价值，预示着在后AIGC时代，OpenIM在协同办公软件市场以及企业级应用中的潜力。

手把手教你如何从零开始部署一个Python项目到服务器

       Python的安装及配置

       首先，确保已安装Python3并添加必要的库，创建安装目录并进入，下载安装包后解压并进入安装包，指定安装目录并执行编译和安装步骤，创建Python3软连接。

       安装pip3，创建文件夹进入，下载源代码并解压，使用Python3安装，创建pip3软连接并升级。

       Nginx的安装与启动

       Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，访问nginx.org获取更多信息。安装前先确保有必要的依赖，下载nginx安装包，解压后进入根目录并编译安装，运行nginx程序。

       Mysql的下载与上传数据

       下载mysql安装包，安装仓库源并查看当前拥有的仓库，安装mysql服务后启动。修改临时密码并执行数据库导入命令，确保后端项目中的数据库连接地址同步更新。

       Redis的安装与启动

       访问下载.redis.io获取Redis版本库，下载安装包，解压后进入目录执行安装命令，启动Redis，页面显示成功代表Redis运行成功。

       下载辅助工具

       通常，上传或下载文件到服务器可通过SCRT辅助工具实现。此工具提供多种方法，适用于服务器间文件传输。

       Gunicorn的安装与启动

       在虚拟环境中安装项目所需依赖，使用pip安装Gunicorn，并启动服务。虚拟环境前的(venv)表示已进入虚拟环境。

       前端项目的上传

       前端项目编译生成dist文件夹，将dist文件夹上传至服务器，设置反向代理在nginx的配置文件中（vim /usr/local/nginx/conf/nginx.conf）。若页面无法访问，检查防火墙状态并关闭防火墙。