automake 生成 全攻略 作为 Linux 下的程序开发人员，大家一定都遇到过 Makefile，用 make 命令来编译自己写 的程序确实是很方便。一般情况下，大家都是手工写一个简单 Makefile，如果要想写出一 个符合自由软件惯例的 Makefile 就不那么容易了。 在本文中，将给大家介绍如何使用 autoconf 和 automake 两个工具来帮助我们自动生成 符 合 自 中记录有文件的信息， 在 make 时会决定在链接的时候需要重新编译哪些文件。 Makefile 的宗旨就是：让编译器知道要编译一个文件需要依赖其他的哪些文件。当那些依 赖文件有了改变，编译器会自动的发现最终的生成文件已经过时，而重新编译相应的模块。 Makefile 的基本结构不是很复杂，但当一个程序开发人员开始写 Makefile 时，经常会怀疑 自己写的是否符合惯例，而且自己写的 Makefile 经常和自己的开发环境相关联，当系统环 automake，程序开发人员只需要写一些简单的含有预定义宏的文件，由 autoconf 根 据一个宏文件生成 configure，由 automake 根据另一个宏文件生成 Makefile.in，再使用 configure 依据 Makefile.in 来生成一个符合惯例的 Makefile。下面我们将详细介绍 Makefile 的 automake 生成方法。 二、使用的环境 本文所提到的程序是基于 Linux 发行版本：Fedora

为 Python Function 自动生成 Web UI 彭未康 Touch-Callable The web framework for less serious application. Touch-Callable vs (Flask, Django) • Django, Flask • 起步快且容易（getting started quick and easy） • 扩展为复杂应用（scale • 起步非常快 • 非常容易 • 对新手非常友好 工作原理 导入模块 枚举函数 获取元信息 前端渲染 用户提交 类型转换 调用函数 返回结果 前端展示 3.6 例子：生成测试用户 例子：生成测试用户 例子：生成测试用户 例子：远程控制饮水机 接下来： • 支持更多的数据类型 • 类型对应的控件可配置 大胆的想法： • 直接使用 Function 构建小型应用的管理后台？ •

輮 輮 輮 輮 輲 輶 輲 輮 輶 使用数据库 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輳 輱 輲 輮 輷 使用 轇轩 轩 生成代码 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輮 輳 輶 輲 輮 輸 更上一层楼（轌 软 软 轫 轩 轮 轧 轁 轨 轥 轡 轤 ） 輮 輮 輮 的代码简洁优雅，这是它的编程哲学。 它永远不会为了刻板地遵 照某种设计模式而对代码进行过度的设计。 • 轙 轩 轩 是一个全栈框架，提供了大量久经考验，开箱即用的特性： 对关 系型和 轎 软 轓 轑 轌 数据库都提供了查询生成器和 轁 轣 轴 轩 轶 轥 轒 轥 轣 软 轲 轤 ；轒 轅 轓 轔 车 轵 转 轁 轐 轉 的开发支持；多层缓存支持，等等。 • 轙 轩 轩 非常易于扩展。你可以自定义或替换几乎任何一处核心代码。你 的参数根据 譹 譩 譩 譜 譣 譯 譮 譳 譯 譬 譥 譜 譃 譯 譮 譴 譲 譯 譬 譬 譥 譲 謺 謺 譯 議 譴 譩 譯 譮 譳 謨 謩 的声明来解析。 轙 轩 轩 輲 輮 輰 支持基于代码注释自动生成相的关命令行帮助（轨 轥 转 轰 ）信息。 更多细节请参阅控制台命令章节。 1 . 2 . 1 4 国 国 国际 际 际化 化 化（ （ （I 1 8 N ） ） ） 轙 轩 轩 輲 輮 輰 移

本教程介绍了 奉 奤 奲 奩 女 ，一个通用的依赖类型函数式编程语言。奉 奤 奲 奩 女 项目旨在为可验证的通用编程打造一 个依赖类型的语言。 为此，奉 奤 奲 奩 女 被设计成了编译型语言，目的在于生成高效的可执行代码。 它还拥有 轻量的外部函数接口，可与外部 C 库轻松交互。 1. 1. 1 目 目 目标 标 标受 受 受众 众 众 本教程面向已经熟悉函数式语言（如 奈奡女 奫 奥 奬 奬 或 型已通过检查，之后该程序被编译成了可执行的 hello。 在对某文件类型检查时，如果通过，就会创建 它的的字节码版本（本例中为 hello.ibc） 以提升未来的加载速度。在源文件被修改之后，字节码会 重新生成。 $ idris hello.idr ____ __ _ / _/___/ /____(_)____ / // __ / ___/ / ___/ Version 1.3.1 _/ // /_/ / 录（ （ （R e c or d ） ） ） 数据类型将多个值（记录的 字 字 字段 段 段（ （ （F i e l d ） ） ））收集在一起。 奉 奤 奲 奩 女 提供了定义记录的 语法，它也会自动生成用于访问和更新字段的函数。 和数据结构的语法不同，奉 奤 奲 奩 女 中的记录遵循与 奈奡女 奫 奥 奬 奬 中看起来不同的语法。 例如，我们可以将一个人的名字和年龄用记录表示： record Person

-j4 • sudo make install • cd .. • 需要先创建 build 目录 • 切换到 build 目录 • 在 build 目录运行 cmake < 源码目录 > 生成 Makefile • 执行本地的构建系统 make 真正开始构建（ 4 进程并 行） • 让本地的构建系统执行安装步骤 • 回到源码目录 现代 CMake 提供了更方便的 -B 和 --build 上调用 devenv.exe ） • 结论：从现在开始，如果在命令行操作 cmake ，请使用更方便的 -B 和 --build 命令。 // 在源码目录用 -B 直接创建 build 目录并生成 build/Makefile // 自动调用本地的构建系统在 build 里构建，即： make -C build -j4 // 调用本地的构建系统执行 选项：指定配置变量（又称缓存变量） • 可见 CMake 项目的构建分为两步： • 第一步是 cmake -B build ，称为配置阶段（ configure ），这时只检测环境并生成构建规则 • 会在 build 目录下生成本地构建系统能识别的项目文件（ Makefile 或是 .sln ） • 第二步是 cmake --build build ，称为构建阶段（ build ），这时才实际调用编译器来编译代码

开发人员 市场推广 Logo设计 布道师 法律支持 9 github.com/apache?q=servicecomb servicecomb.apache.org 社区构建 • 抓住一切机会宣传项目 – 参加各大开发者大会 – 举办线下Meetup – 利用新媒体全面介绍项目 • 寻找其他人的帮助 – 你不是一个人在路上 – 寻找姊妹项目的支持 – 进入基金会 10 github 1.0.0-m2 提升etcd弹性伸缩 边缘服务网关优化 支持文件流上传下载 用户自定义访问日志 Service Center Java Chassis 1.0.0 正式稳定版本发布 自动生成脚手架工程 支持Http2协议 自定义ping机制 Saga 0.1.0 分布式Pack原型 Pack 0.3.0 优化后台性能 支持多种分布式协调机制 多语言框架Omega 2017年12月

应用领域和媒介一同使 用 它意图统一过去建模技术的经验 将当前软件最佳实践合并至标准的方法 ��� 包括 语义概念 标记符号和指南 具有静态 动态 环境上的和组织性的部分 它可以被具有 代码产生和报表生成的交互式可视建模工具所支持 ��� 规范没有定义标准过程 但可用 于迭代的开发过程 并支持现有的大多数面向对象的开发过程 � ��� 捕捉系统静态结构和动态行为的信息 系统建模成独立对象的集合 它们互相交互 它允许软件团队将系统分解为可工作的单 元 对包之间的依赖进行理解和在复杂的开发环境中管理模型单元的版本 它包含了表达 实现上的决策和用构件来组织运行时元素的结构 � ��� 不是编程语言 工具可以提供 ��� 至各种编程语言的代码生成 以及可以从现有 的程序逆向构筑模型 ��� 不是用于定理证明的高度正式的语言 实际上有很多正式的语 言 但它们不易理解或不适用于多种用途 ��� 是通用性的建模语言 对于特定的领域 如 ��� 设计 我们相信它可以容纳日常的大多数扩展需要 ��� 扩展机制包括版型 约束和标签值 版型是与现有元素结构相同的新元素 它具有附 ��� 参考指南� � ��� 概述� ������ 加的约束 不同的解释和图标 并被代码生成和后端工具不同的对待 标签值是可以附加 在任何模型元素 容纳任意信息的任意标签 值的文字串对 如项目管理信息 代码产生 指导和版型所需的值 标签和值用文字串来表达 约束是使用某些约束语言 如编程语 言

检索式对话系统在美团客服场景的探索与实践 188 端智能在大众点评搜索重排序的应用实践 216 对话摘要技术在美团的探索（SIGIR） 238 异构广告混排在美团到店业务的探索与实践 258 短视频内容理解与生成技术在美团的创新实践 271 美团搜索中查询改写技术的探索与实践 297 美团内部讲座 | 清华大学崔鹏：因果启发的学习、推断和决策 325 NeurIPS 2021 ｜ Twins：重新思考高效的视觉注意力模型设计 TensorRT 的 PTQ 接口进行生成量化引擎，但是这种 方法往往精度损失较大。因此，一般要先进行 QAT，使量化模型精度满足业务需求， 然后导出带有“Quant”、“DeQuant”节点的 ONNX，最后再利用 TensorRT 构 建量化引擎。我们发现这两种方案最终生成的图结构并不相同，导致部署模型的实际 运行效率存在很大的差异，通常 QAT 方法生成的模型效率更低。 我们在 NVIDIA 序。前两个阶段解决了选择性偏差问题，后两个阶段则侧重于解决流行度偏差问题。 图 4 基于 i2i 的建模框架 第一个阶段是基于用户行为数据和商品多模态数据构建 i2i 图，并在该图上多跳游走 生成候选样本。这种方式扩大了商品候选集，更好地近似系统真实候选集，缓解了选 择性偏差。 第二个阶段是根据不同 i2i 关系计算 i2i 候选样本的相似度，从而决定每种 i2i 关系下 候选样本的数

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