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1.C/C++可执行文件.exe打包详细步骤
2.Addressables Runtime源码学习之总览
3.零代码/低代码，源码把内部接口变成OpenAPI开放接口的打包妙招
4.PyTorch 源码解读之 torch.optim：优化算法接口详解
5.[推理部署]🤓opencv+ffmpeg编译打包全解指南
6.SpringBoot的CommandLineRunner和ApplicationRunner源码分析
C/C++可执行文件.exe打包详细步骤
本文将向您介绍如何使用Visual Studio将多个文件打包成.exe可执行文件，以便提供一个方便的接口接口供用户使用，并保护开发者的源码源代码。打包过程将分步骤进行，打包确保您能够顺利实现。接口网站拷贝源码
步骤1：准备Visual Studio环境
确保您已安装Visual Studio并创建一个包含多个源文件的源码项目。在项目中组织好各文件，打包以便于管理和打包。接口
步骤2：创建可执行项目
在Visual Studio中，源码右键点击项目，打包选择“生成”>“解决方案”，接口然后选择“输出类型”为“可执行程序（Windows）”。源码这将确保项目能够生成为.exe文件。打包
步骤3：添加源文件
打开项目属性设置，接口在“链接器”选项卡下，点击“输入”，在“附加依赖项”中添加所有需要的源文件。这将确保所有文件在打包过程中被正确包含。
步骤4：编译和生成
在Visual Studio中，点击“生成”按钮，选择您想要生成的平台（例如：x或x）。Visual Studio将编译项目并生成.exe文件。
步骤5：测试打包结果
找到生成的.exe文件，双击运行以测试其功能。确保所有功能正常工作，没有任何错误出现。
通过以上步骤，您已成功将多个文件打包成.exe可执行文件。这种方法不仅简化了用户使用流程，同时也保护了开发者的spc软件源码关键代码段。若您需要进一步的指导或实例，请参考相关教程。
Addressables Runtime源码学习之总览
Addressables系统，一套封装了资源管理逻辑的系统，主要由Editor和Runtime两部分构成。其中，Editor负责资源的分组管理和打包，而Runtime则主要处理资源的内存管理。
本文将重点分析Runtime部分，首先从整体上对其进行概述。Runtime主要包括API、初始化、资源定位、资源加载和解析、资源管理以及多平台这些部分。这些分类主要是基于类的功能性进行总结的。
以下标题分类则是按照Runtime下代码的目录层级进行划分的。在ResourceManager目录下，包含ResourceProvider目录，其中Provider主要负责各种资源的加载和解析。此外，Manager目录下还包含Operations目录，Operations作为操作类，负责初始化、加载、卸载等操作。这里包含了Operations的基类以及ProviderOperation等。
APIAddressables是一个API的壳，主要包含以下几个成员：
其中，API的lineage os 源码接口主要包括以下几种：
AddressablesImpl是关于Addressables接口的具体实现。
AssetLabelReference是Asset Label的引用类，实现了IKeyEvaluator接口。
RuntimeKey对应LabelString。
AssetReference是Addressable Asset的引用，同样实现了IKeyEvaluator接口。
RuntimeKey对应GUID。
包含资源加载和卸载的接口，最终会调用AddressableImpl的接口。
AssetReferenceUILabelRestriction用于限制AssetReference的Label。
IKeyEvaluator提供RuntimeKey的接口。
初始化、资源定位器ResourceLocators、资源管理ResourceManager、资源内容管理器ResourcesProviders、服务Services、公用Utility等模块在编辑中...
零代码/低代码，把内部接口变成OpenAPI开放接口的妙招
快速将内部API接口转换为开放接口，可以采用零代码或低代码的API解决方案。通过使用接口大师等工具，只需在管理后台添加接口，设置服务名称、模块、标题、参数和返回示例，然后生成与内部接口对接的代码。 以Java实现的内部接口为例，通过接口大师生成的代码模板，只需替换接口路径和添加额外参数，即可实现接口转换。生成代码后，list源码解析可在在线文档中查看新OpenAPI接口。此过程可在一天内完成。 接口大师v3..0版本更新，包含PhalApi专业版3..0的升级内容。升级至v3..0版本，需要更新源代码和编译包。在进行升级前，请确保备份原有代码。升级步骤如下： 替换./public/platform目录，更新Platform开放平台的编译包代码，如果已修改源代码，建议合并源码后再编译打包更新。 替换./public/admin目录，更新Admin管理后台的编译包代码，同样，如果已修改，应合并源码后再编译打包更新。 更新PHP源代码，对比并替换指定目录下的文件，使用git的分支合并进行版本对比和升级。 数据库更新，执行./data/phalapi_pro_v3..0.sql文件中的变更。 配置更新，对比并调整./src/config/app.php文件，添加如enable_app_and_user_unique_token等配置。 采用零代码或低代码的解决方案，结合接口大师等工具，可快速将内部API接口转换为开放接口，满足快速部署和上线的需求。PyTorch 源码解读之 torch.optim：优化算法接口详解
本文深入解读了 PyTorch 中的mosquitto源码详解优化算法接口 torch.optim，主要包括优化器 Optimizer、学习率调整策略 LRScheduler 及 SWA 相关优化策略。以下为详细内容：
Optimizer 是所有优化器的基类，提供了初始化、更新参数、设置初始学习率等基本方法。在初始化优化器时，需要传入模型的可学习参数和超参数。Optimizer 的核心方法包括：
1. 初始化函数：创建优化器时，需指定模型的可学习参数和超参数，如学习率、动量等。
2. add_param_group：允许为模型的不同可学习参数组设置不同的超参数，以适应不同的学习需求。
3. step：执行一次模型参数更新，需要闭包提供损失函数的梯度信息。
4. zero_grad：在更新参数前，清空参数的梯度信息。
5. state_dict 和 load_state_dict：用于序列化和反序列化优化器的状态，便于保存和加载模型的训练状态。
Optimizer 包括常见的优化器如 SGD、Adagrad、RMSprop 和 Adam，各有特点，适用于不同的应用场景。例如，SGD 适用于简单场景，而 Adam 则在处理大数据集时表现更优。
学习率调节器 lr_scheduler 则负责在训练过程中调整学习率，以适应模型的收敛过程。PyTorch 提供了多种学习率调整策略，如 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR 等，每种策略都有其特点和应用场景，如 StepLR 用于周期性调整学习率，以加速收敛。
SWA（随机权重平均）是一种优化算法，通过在训练过程中计算模型参数的平均值，可以得到更稳定的模型，提高泛化性能。SWA 涉及 AveragedModel 类，用于更新模型的平均参数，以及 update_bn 函数，用于在训练过程中更新批量归一化参数。
总结，torch.optim 提供了丰富的优化算法接口，可以根据模型训练的需求灵活选择和配置，以达到最佳的训练效果和泛化性能。通过深入理解这些优化器和学习率调整策略，开发者可以更有效地训练深度学习模型。
[推理部署]🤓opencv+ffmpeg编译打包全解指南
本篇内容简要记录了解决opencv和ffmpeg在MacOS系统下编译及兼容问题的过程。在尝试编译最新版本的opencv并单独打包使用时，遇到ffmpeg与opencv版本不兼容的问题。具体表现为，将ffmpeg升级至5.0版本后，opencv的videoio模块报错。这主要是因为ffmpeg版本高于4.4后，API接口变动较大，无法与opencv兼容。为了解决这个问题，需要安装4.3.x或以下版本的ffmpeg。
通过ffmpeg的官方仓库查询到合适的版本tags列表，并使用git clone命令下载了4.2.2版本的源码。在编译ffmpeg时，使用了make命令，通过指定安装路径避免了硬编码路径的问题。但是，当使用make install命令安装后，动态库的依赖路径仍旧指向了系统目录。为了解决这个问题，可以通过在ffmpeg源码的根目录下设置--prefix和--libdir为./，使得编译出的动态库依赖路径表示当前目录，从而解决与opencv的兼容性问题。
在opencv编译时，需要指定-DWITH_FFMPEG=ON以启用ffmpeg支持。但由于opencv寻找的是系统目录下的ffmpeg，所以需要通过find_package()方法找到自编译的ffmpeg。为了实现这一点，需要编写ffmpeg-config.cmake配置文件，设置全局CACHE变量，确保版本检查时能够正确识别到自定义的ffmpeg版本。在完成配置文件编写后，将它放置在ffmpeg4.2.2目录下，即可完成opencv的编译。
经过一系列操作，可以实现opencv和ffmpeg在MacOS系统下的正确编译及兼容。最后，总结了整个流程，并指出是为了解决lite.ai.toolkit工具箱中ffmpeg兼容性问题而进行的尝试。编译打包后的opencv和ffmpeg可以方便地在其他MacOS电脑上使用，避免了额外的编译需求。本文旨在提供一个关于OSX系统下opencv和ffmpeg编译打包的解决方案，并鼓励关注和了解其他模型的C++工程化案例。
SpringBoot的CommandLineRunner和ApplicationRunner源码分析
深入探究SpringBoot中的ApplicationRunner和CommandLineRunner接口。这两个接口在启动SpringBoot应用时起到关键作用，下面将对它们进行源码分析。
首先，让我们聚焦于ApplicationRunner接口，其内部定义了一个名为run的方法，无需额外参数，源码如下所示，展示了接口的基本框架。
接着，审视CommandLineRunner接口，同样地，它也仅定义了一个run方法，同样没有额外参数，源码内容在此。接口设计简洁，旨在支持特定逻辑的执行。
为了更直观地理解这些接口的运行，让我们通过实际项目进行演示。具体操作是将SpringBoot项目打包为JAR文件并执行。
在项目执行过程中，观察并分析代码，可以揭示更多关于ApplicationRunner和CommandLineRunner接口如何在实际应用中运作的细节。
接下来，以ApplicationRunnerDemo和CommandLineRunnerDemo为例，深入探讨接口的使用。首先，审视ApplicationRunnerDemo类，了解如何定义实现ApplicationRunner接口的实例并注入应用上下文。然后，通过CommandLineRunnerDemo类，进一步探索实现CommandLineRunner接口的实例，关注参数传递的机制以及接口执行的时机。
至此，参数传递、参数解析以及获取参数的过程已经清晰呈现。此外，ApplicationRunner和CommandLineRunnerDemo的执行时机也已明确阐述，为理解SpringBoot启动过程中的关键逻辑提供了深入洞察。
gradle源码系列3Project用法示例方法总结源码分析
Gradle Project用法示例方法总结
Gradle的核心接口Project是构建文件与Gradle交互的核心API，通过它，开发者可以程序化地访问Gradle的所有功能，进行高效构建操作。项目生命周期
每当进行构建时，每个相关项目都会在其生命周期内创建一个Project实例。这个过程在构建初始化阶段发生。任务管理
项目本质上由一系列Task组成，如编译、测试和打包等。Task可通过TaskContainer的create()方法添加，如TaskContainer.create(String)。此外，通过getByName(String)可以定位已存在的任务。依赖关系与配置
项目依赖于其他模块或构件，这些通过配置分组。使用ConfigurationContainer管理配置，DependencyHandler管理依赖，ArtifactHandler管理构件，RepositoryHandler管理仓库。这些操作可以通过对应的方法轻松完成。多项目构建
项目在层次结构中组织，每个项目由名称和完全限定路径标识。这种结构支持复杂的多项目协作。插件应用
通过PluginAware.apply()方法或使用插件脚本块，插件可增强项目的配置和功能复用性。动态属性与方法
在构建文件中，所有属性和方法调用都会绑定到Project实例，这意味着可以直接使用Project接口进行操作。额外属性通过"ext"命名空间定义，可用于读写。方法作用域示例
实际操作中，Project类提供了丰富的功能，如设置属性、配置依赖、创建任务和获取子项目等，下面的示例展示了这些功能的运用。
