最近重构代码之后,打算在本地用bazel来作项目构建.主要是因为brpc已经支持了bazel,所以在此之前料想会简单许多. 安装比较简单,centos直接用yum就行.按照这个指示: https://docs.bazel.build/versions/master/install-redhat.html wget https://copr.fedorainfracloud.org/coprs/vbatts/bazel/repo/epel-7/vbatts-bazel-epel-7.repo -O

indexOf与includes的区别:https://blog.csdn.net/gtLBTNq9mr3/article/details/78700118 includes和indexOf相比较:相同点:二者所传的参数是一样的,第一个参数传要判断的元素,第二个参数传开始检索的下标位置不同点:返回值不同1.indexOf:返回的是元素的所在下标,如果不存在则返回-1优点:元素存在可获取到元素的位置 缺点:(1)无法判断是否有NaN的元素(2)返回的值不够语义化,需要我们进行处理 2.includ

以下内容引自: http://blog.51cto.com/lavasoft/436216 Compile.Make和Build的区别 原创leizhimin2010-11-30 11:30:20评论(3)31426人阅读   Compile.Make和Build的区别   针对Java的开发工具,一般都有Compile.Make和Build三个菜单项,完成的功能的都差不多,但是又有区别.   编译,是将源代码转换为可执行代码的过程.编译需要指定源文件和编译输出的文件路径(输出目录).Java的

Build periodically 定时触发构建任务,不管远程代码分支上的代码是否发生变化,都执行一次构建. 示例:H 2 * * * 每天两点定时执行构建. Poll SCM:定时感知代码分支是否有变化,如果有变化的话,执行一次构建. 示例:H/5 * * * * 每五分钟去检查一下远程仓库,看代码是否发生变化.

作为安卓入门选手,在导入第三方的时候才发现居然有两个build.gradle,我说咋不对啊,原来是导错了(可能是因为我没有看安卓培训的视频吧). 那么就说一下这两个的作用(一个Project的,一个Module的): 简单一点来说Project中的gradle是声明的资源包括依赖项.第三方插件.maven仓库地址的,是用来加载gradle脚本自身需要使用的资源,而Module中的gradle是添加的使应用程序所需要的依赖包,也就是项目运行所需要的东西.

早es5的时候就有了查找数组中是否包含某个值的API  indexOf(); 使用方法很简单,比如有个数组是: var arr=[2,3,4,"php"] 如果我们想知道数组中有没有"php"这一项,只需要 indexOf("php") 如果存在会返回查找值的位置,找不到会返回-1:但是这有个问题就是,如果查找的值碰巧是NaN呢: 就会返回-1,这不是我们想要的结果,再来看看includes()方法可以做到吗: includes()方法正确的判断

In file included from ./third_party/eigen3/unsupported/Eigen/CXX11/Tensor:1:external/eigen_archive/unsupported/Eigen/CXX11/Tensor:84:10: fatal error: 'cuda_runtime.h' file not found#include <cuda_runtime.h>1 error generated.Target //tensorflow/examp

Poll SCM:定时检查源码变更(根据SCM软件的版本号),如果有更新就checkout最新code下来,然后执行构建动作.我的配置如下: */5 * * * *  (每5分钟检查一次源码变化) Build periodically:周期进行项目构建(它不care源码是否发生变化),我的配置如下: 0 2 * * *  (每天2:00 必须build一次源码)

因为之前写的程序比较小,编译起来比较快,所以一直都没有太在意 Build 和 Rebuild 之间的区别,后来发现两个还是有很大不同. Build 只针对在上次编译之后更改过的文件进行编译,在项目比较庞大的时候,Build 还是很有优势的. Rebuild 会编译所有文件,一般相当于执行 Clean + Build(清理并生成). 无论 Build 和 Rebuild,都可以分别针对解决方案和项目.当目标是解决方案的时候,那么 Build 或者 Rebuild 的目标就是解决方案中所有的项目.

一般情况下用源代码编译,生成的都是开发版本,这种版本做版本号校验方面会有很多问题,所以需要编译自己的release版本. export USE_BAZEL_VERSION=1.2.1 # 选择使用版本为准备定制的bazel版本的基础版本,否则部分规则跨大版本bazel语法不兼容 yum install java-11-openjdk java-11-openjdk-devel  # 如果在ubuntu,需要使用apt install XXX 如果直接下载的源代码包解压编译的话,会没有git的co

2018-12-26 21:56:23 编译和移植tensorflow的C/C++源码时,用到bazel这一构建工具.本篇blog记录遇到的安装.配置问题. 吐槽 构建工具,从make/ant/cmake/gradle一路用下来,各有优劣,只能说用的越熟练越容易上手 编译安装bazel时用到java.为啥不全用C++写? bazel命名是有补全的,但是ubuntu + zsh + oh-my-zsh + apt的组合下,bazel的补全需要自行安装 为什么编译tensorflow而不是pip i

鸽了这么久,正式开工 Author: carbon email: ecras_y@163.com 参考资料: https://github.com/tensorflow/tensorflow https://github.com/snipsco/tensorflow-build 年中6月份的时候被抽到AI项目组,有幸接触目前最火的深度学习神经网络, 从开始到现在,一直坚守在google的tensorflow 目前行业的趋势是在PC或者服务器集群上进行训练,然后将训练好的模型export到mobi

目录 前提 基本概念 速查链接汇总 stage1: 一个package, 一个target stage2: 一个package,多个target stage3: 多package,多target stage4: 使用外部依赖 最佳实践 这是关于Bazel的第二篇blog,前一篇写了安装.配置相关的东西,这一篇则是4个逐步推进的例子,改编自官方demo:以及相应的概念.文档链接等. 前提 Linux(Ubuntu, etc)或Mac OSX系统,会点儿命令行(包括brew/apt) 装好了zsh和

0. 引言 通过源码方式安装,并进行一定程度的解读,有助于理解tensorflow源码,本文主要基于tensorflow v1.8源码,并借鉴于如何阅读TensorFlow源码. 首先,自然是需要去bazel官网了解下必备知识,如(1)什么是bazel; (2)bazel如何对cpp项目进行构建的; (3)bazel构建时候的函数大全.然后就是bazel官网的一些其他更细节部分了.下文中会给出超链接. ps: 找了很久,基本可以确定bazel除了官网是没有如书籍等资料出现的,所以只有官网和别人博

1.出现该错误表示opencv冲突,该机器上有多个opencv版本. 解决方法:卸载低版本opencv 2.bazel中BUILD的写法: copts中放置-I/usr/include/.-D linkopts中放置-lopencv_core.-std=c++11.-L/usr/lib64 出现编译错误时,可以使用--verbose_failures来打印错误处的详细编译命令,以此查找脚本的错误 bazel build tensorflow/... --verbose_failures pack

C++20 如何以 Bazel & Clang 进行构建呢? 本文将介绍: Bazel 构建系统的安装 LLVM 编译系统的安装 Clang is an "LLVM native" C/C++/Objective-C compiler Bazel Clang 工具链的配置 C++20 库与应用的构建 本文示例可见: https://github.com/ikuokuo/start-cpp20 本文是于 Ubuntu 20 上进行的实践,Windows 可以用 WSL 准备环境.

转载地址:http://www.cnblogs.com/clarkchen/archive/2011/03/10/1980194.html http://lisongqiu168.iteye.com/blog/9764291.<project>标签 每个构建文件对应一个项目.<project>标签时构建文件的根标签.它可以有多个内在属性,就如代码中所示,其各个属性的含义分别如下. (1) default表示默认的运行目标,这个属性是必须的. (2) basedir表示项目的基准目录

产品环境模型部署,创建简单Web APP,用户上传图像,运行Inception模型,实现图像自动分类. 搭建TensorFlow服务开发环境.安装Docker,https://docs.docker.com/engine/installation/ .用配置文件在本地创建Docker镜像,docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/servin

google的bazel如日中天,尽管我觉得make已经很好用,但是还是尝试一下,记录之. 首先,从 https://github.com/bazelbuild/bazel/releases 下载对应的bazel 文件,我下载的版本是:0.5.2三个文件:200 MBbazel-0.5.2-installer-linux-x86_64.sh104 Bytesbazel-0.5.2-installer-linux-x86_64.sh.sha256543 Bytesbazel-0.5.2-insta

bazel的使用 bazel是google开源的构建工具,可以支持多种语言的构建.这里来尝试一下如何在C++项目中使用bazel构建. 安装就不介绍了,在官网很详细,输入bazel --help: Usage: bazel <command> <options> ... Available commands: analyze-profile Analyzes build profile data. build Builds the specified targets. canoni