我们之前的文章里经常使用常规规则(regular rules)函数 rule() 来创建自定义规则，但是这些规则都有一个问题：他们依赖于主机系统上安装的各种工具。这样就会出现一个问题，即构建是不可复制的，如果同一项目上的两个开发人员安装了不同版本的 Go SDK，则他们将构建不同的二进制文件。它还会中断远程执行，即主机的工具链可能在执行平台上不可用。而 repository_rule() 就可以解决这个问题。
在当今的软件开发世界中，构建工具的选择对于提高开发效率、维护代码质量以及提升团队协作能力都至关重要。谷歌作为全球技术巨头，为了解决大规模代码构建和测试的挑战，开发了一款名为Bazel的构建工具。Bazel具有强大的功能和灵活性，已成为开源社区中的明星工具。本文将深入探讨谷歌的Bazel构建工具及其在软件开发中的应用。
Bazel 是 Google 公司于 2015 年开源的一款构建框架，至今收获了 21k 的 star 数，远超 gradle、maven、cmake 等同类产品。近几年来，字节阿里腾讯等互联网大厂也逐步拥抱 Bazel，搭建自己的构建体系。
经过三年的试用，2020 年，Spotify 决定采用 Bazel 作为 Spotify iOS 应用程序的官方构建系统。按照 Spotify 工程师 Patrick Balestra 的说法，这一切换将他们的构建时间减少了四分之三。
Bazel 支持很多内置的规则，语言相关规则有 Shell、Objective-C、C++ 和 Java，比如 sh_binary、cc_binary、cc_import、cc_library、java_binary、java_import等。但是 Go 编译内置规则没有支持，不过好在 Bazel 支持规则扩展，可以自定义 Go 相关规则，包括可以实现如 go_binary、go_library、go_test等规则。而 `rules_go`[1] 就是 Bazel 官方维护的 Go Bazel 开源扩展规则。`gazelle`[2] 这个项目可以将 Go 项目转为 Bazel 方式构建，包括生成 BUILD.bazel 文件，根据 go.mod 文件自动生成下载依赖模块规则 go_repository。这里简单介绍下 rules_go 和 gazelle 相关内容，更多可以参考官方相关文档。
本篇文章通过https://github.com/bazelbuild/examples/tree/main/cpp-tutorial里面的例子，来简单介绍下bazel构建的基础知识，方便后续查找和学习。
Istio由控制面和数据面组成。其中Envoy是Istio在数据面缺省使用的转发代理，Istio利用Envoy的四层和七层代理功能对网格中微服务之间的调用流量进行转发。今天我们来分析一下Istio 使用到的Envoy构建流程。
Bazel是一个类似于Make的编译工具，是Google为其内部软件开发的特点量身定制的工具，如今Google使用它来构建内部大多数的软件。(怪不得看起来很像Android.bp语法 Ｏ（∩＿∩）Ｏ)
本文会讲述 Bazel 自定义工具链的两种方式，Platform 和 Non-Platform 方式。会存在这两种方式的原因是 Bazel 的历史问题。例如，C++ 相关规则使用 --cpu 和 --crosstool_top 来设置一个构建目标 CPU 和 C++ 工具链，这样就可以实现选择不同的工具链构建 C++ 项目。但是这都不能正确地表达出“平台”特征。使用这种方式不可避免地导致出现了笨拙且不准确的构建 APIs。这其中导致了对 Java 工具链基本没有涉及，Java 工具链就发展了他们自己的独立接口 --java_toolchain。因此非平台方式（Non-Platform）的自定义工具链实现并没有统一的 APIs 来规范不同语言的跨平台构建。而 Bazel 的目标是在大型、混合语言、多平台项目中脱颖而出。这就要求对这些概念有更原则的支持，包括清晰的 APIs，这些 API 绑定而不是分散语言和项目。这就是新平台(platform)和工具链(toolchain) APIs 所实现的内容。
最近在 BazelCon 23 上宣布，Bazel 7 推出了多年来一直在开发中的一系列新功能，其中包括全新的模块化外部依赖管理系统 Bzlmod、全新优化的“Build without the Bytes”模式、得益于 Project Skymeld 的多目标构建性能改进等等。
本文介绍了一种在Android平台上使用TensorFlow进行物体检测的方法。首先介绍了Android平台如何调用TensorFlow，然后介绍了如何使用预训练的模型进行物体检测。最后，给出了一段示例代码和一张运行结果图。
这里名词只做个索引，方便理解，可能现在反而让理解变得更加复杂，不过没关系，我们主要是实现的就是自定义 build flag。更多参见这里[1]。
在今天早些时候Angular团队发布了8.0.0稳定版。其实早在NgConf 2019大会上，演讲者就已经提及了从工具到差分加载的许多内容以及更多令人敬畏的功能。下面是我对8.0.0一些新功能的简单介绍，希望可以帮助大家快速了解新版本。
为了将proto文件转成编程语言代码，需要安装编译工具protoc。本篇验证使用 Bazel 构建 是否能和手动执行 protoc 和插件 的编译一样的结果。
选自Matrices.io 作者：Florian Courtial 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 很多人都知道 TensorFlow 的核心是构建在 C++之上的，但是这种深度学习框架的大多数功能只在 Python API 上才方便使用。 当我写上一篇文章的时候，我的目标是仅使用 TensorFlow 中的 C++ API 和 CuDNN 来实现基本的深度神经网络（DNN）。在实践中，我意识到在这个过程中我们忽略了很多东西。 注意，使用外部操作（exotic operations）训练神经网络是不可能
原因还是以前常见的镜像服务错误：http: server gave HTTP response to HTTPS client
本篇文章翻译自tensorflow官网，会加上自己的一些实操讲解，便于大家快速运行起第一个移动端机器学习的demo。 为了让你在Android上开始使用tensorflow，我们将通过两种方式来构建我
容器镜像是编译构建而成、存储在镜像仓库中、由Docker命令或kubectl命令启动运行的软件包。在容器镜像的构建、保存、获取以及启动环节中，有很多的安全隐患。
宏是实例化规则的函数。当 BUILD 文件过于重复或过于复杂时，它就非常有用，因为它允许您重复使用某些代码。
作者 | Motiejus Jakštys 译者 | 平川 策划 | 罗燕珊 本文最初发布于 Motiejus Jakštys 的个人博客。 免责声明：我在 Uber 工作，我的一部分职责是将 zig cc 引入公司。但这篇文章是我的观点，与 Uber 无关。 我日前在 Zig 的一场交流会上作了题为“Uber 引入 Zig”的 演讲。本文从技术和社交两方面简单介绍了“Uber 是如何使用 Zig 的”，而主要的篇幅是介绍“我把 Zig 带到 Uber 的经验”。 本文要点： Uber 使用
本文示例可见：https://github.com/ikuokuo/start-cpp20
{Fast, Correct} - Choose two Build and test software of any size, quickly and reliably
经过一周的反复折腾，终于能顺利 debug envoy 源码，中途踩了无数坑，在此记录一下。
机器之心编译 参与：李亚洲、路 本文介绍了腾讯微信翻译团队开源的人工智能围棋项目 PhoenixGo，该项目是对 DeepMind AlphaGo Zero 论文《Mastering the game of Go without human knowledge》的实现。 PhoenixGo 是腾讯微信翻译团队开发的人工智能围棋程序。据介绍，该项目由几名工程师在开发机器翻译引擎之余，基于 AlphaGo Zero 论文实现，做了若干提高训练效率的创新，并利用微信服务器的闲时计算资源进行自我对弈，缓解了 Ze
对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。
随着其他组织将他们的构建管道迁移到Bazel 之后，Airbnb 也发布了一个详细的说明，分享了他们弃用 Buck 并改善构建时间以及项目生成和加载时间的过程。
对大型项目来说，必然会有很多的依赖项。特别是现代化的组件都会尝试去复用社区资源。而对于C/C++而言，依赖管理一直是一个比较头大的问题。 很多老式的系统和工具都会尝试去走相对标准化的安装过程，比如说用 pkg-config 或者用系统自带的包管理工具装在系统默认路径里。 当然这样很不方便，也不容易定制组件。我使用 cmake 比较多，所以一直以来在我的 atframework 项目集中有一个 utility 项目 atframe_utils，里面包含一些常用的构建脚本。 并且在 atsf4g-co 中实现了一些简单的包管理和构建流程。
选自DataScience 作者：Chia-Chun 机器之心编译 参与：Edison Ke、路雪 本文作者 Chia-Chun (JJ) Fu 是加州大学圣塔芭芭拉分校的化学工程博士。她在 Insight 工作的时候，在安卓系统上用 TensorFlow 部署了一个 WaveNet 模型。本文详细介绍了部署和实现过程。 对于个人和公司来说，存在许多状况是更希望在本地设备上做深度学习推断的：想象一下当你在旅行途中没有可靠的互联网链接时，或是要处理传输数据到云服务的隐私问题和延迟问题时。边缘计算（Edge c
tensorflow bazel 编译命令： （编译cpu支持的版本，限制编译的内存为2GB, 并兼容旧版本的ABI）
不同编程语言编写的应用，在它运行的状态下，会有不同的运行机制，有的是以二进制的方式运行的，有运行在编程语言的虚拟机之上。而构建所做的事情呢，就是将那些我们写给人类看的代码，转换为机器/程序能看懂的代码。所以，构建的本质就是翻译（~~复读机~~）。
内容来源：作者——shengofbig，链接：https://www.jianshu.com/p/d01472734a78，好文请多支持！谢谢你的阅读。
选自DeepMind 作者：Malcolm Reynolds等 机器之心编译 参与：李泽南、Ellen Han 昨天，DeepMind 发布了 Sonnet，一个在 TensorFlow 之上用于构建复杂神经网络的开源库。这是继 DeepMind Lab 后，这家谷歌旗下的公司的又一次开源举措。Sonnet 的开源意味着 DeepMind 构建的模型可以更轻松地与所有开发者共享。 距 DeepMind 做出决定，在整个研究机构中使用 TensorFlow(TF) 已将近一年。事实证明这是一个明智的选择——较
Bazel是一个类似于类似于 Make、Maven 和 Gradle的构建和测试工具。使用 Java、C++、Go、Android、iOS 以及许多其他语言和平台进行构建和测试。Bazel 可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。
最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练，我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后，在import tensorflow时发现报了下面的错误： 于是我去Google搜索了下出现这个错误的原因，发现是因为我们服务器的CPU不支持AVX指令集导致的，而使用pip安装的TensorFlow需要依赖AVX指令集，为了确认我们的CPU是否真的不支持AVX指令集，我使用cat /proc/cpuinfo 命令查看了下目前CPU指令集支持情况，发现我们的CPU果然不支持AVX指令集。 又不支持
随着2024年的到来，JavaScript的世界再次迎来了技术革新的浪潮。今天，我有幸阅读了一篇国外技术大咖对即将主导这一年的5大JavaScript构建系统的深度解析。这不仅仅是一篇文章，而是一扇通往未来前端开发世界的窗户。我决定将其翻译并整理，与大家一同探索这些可能改变我们工作方式的工具。在这篇文章中，我们将一起揭开2024年构建系统的神秘面纱。让我们一起开始这场技术之旅，看看这些构建系统如何在新的一年里助我们一臂之力。以下，是我为您准备的精彩内容。
最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练，我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后，在import tensorflow时发现报了下面的错误：
众所周知，应用程序的大小（下载大小 [1] [2]）是非常重要的，并且在应用程序的大小和客户参与度之间存在关联。通常，人们会根据大小来决定是否使用软件，甚至以兆字节来支付带宽。更不用说，随着应用程序大小的增加，卸载率也会上升，这会导致用户试图释放设备上的磁盘空间。
技术是安身立命之本，实践出真知，熟能生巧，佐以业务能力，遇上风口之时，可逆天改命！
在了解如何利用TesnsorFlow构建和训练各种模型——从基本的机器学习模型到复杂的深度学习网络后，我们就要考虑如何将训练好的模型投入于产品，以使其能够为其他应用所用，本文对此将进行详细介绍。文章节选自《面向机器智能的TensorFlow实践》第7章。 本文将创建一个简单的Web App，使用户能够上传一幅图像，并对其运行Inception模型，实现图像的自动分类。 搭建TensorFlow服务开发环境 Docker镜像 TensorFlow服务是用于构建允许用户在产品中使用我们提供的模型的服务器的工具。
https://www.arxiv-vanity.com/papers/1902.08295/
最简单的入门方法是使用我们提供的Docker脚本。 如果你想直接在机器上安装它，请查看下一节。
MediaPipe是用于构建跨平台多模态应用ML管道的框架，其包括快速ML推理，经典计算机视觉和媒体内容处理（如视频解码）。下面是用于对象检测与追踪的MediaPipe示例图，它由4个计算节点组成：PacketResampler计算器；先前发布的ObjectDetection子图；围绕上述BoxTrakcing子图的ObjectTracking子图；以及绘制可视化效果的Renderer子图。
最近导师安排了一个论文模型复现的工作，奈何硬件条件不够，只能到处搜罗免费的GPU资源，过上了白嫖百家GPU资源的日子，这时候刚好遇见了腾讯的GPU云服务器体验活动，可谓是久旱逢甘霖。作为一名零基础小白，现将自己使用GPU云服务器（以Windows系统为例）搭建自己的深度学习环境的过程记录下来，方便大家参考。
ObjectDetection子图仅在请求时运行，例如以任意帧速率或由特定信号触发。更具体地讲，在将视频帧传递到ObjectDetection之前，本示例中的PacketResampler将它们暂时采样为0.5 fps。你可以在PacketResampler中将这一选项配置为不同的帧速率。正是因为如此，在识别的时候可以时间抖动更少，而且可以跨帧维护对象ID。
作者 ｜ Gregory Szorc 译者 ｜ 王者 策划 ｜ 万佳 与几年前相比，现在的 CI 平台要强大得多。总的来说，这是一件好事。借助强大的 CI 平台，软件公司和开发人员可以更频繁地发布更可靠的软件，这对软件用户或客户来说是有利的。一些集中式 CI 平台（如 GitHub Actions、GitLab Pipelines 和 Bitbucket）带来了规模效益，互联网提供了有关如何使用它们的信息。只要搜索一下如何在 CI 平台 Y 上执行 X 操作，就可以找到一些可以直接复制和粘贴的代码。毕竟，没
为了实现程序的灵活性，可以手动指定从哪儿采集数据、以及配置上报到HDFS上什么样的位置。因为要从命令行中接收参数，此处使用Google-option来进行解析。以下是Google-option的github地址：https://github.com/pcj/google-options
RocketMQ 5.0 是一个里程碑式的版本，经历了近 5 年的打磨，代码变更达到 60%。
谷歌的内部开发工具是世界领先的，其针对大规模软件开发的多方面痛点提供了解决方案。但几乎所有工具均与谷歌独有的内部生态系统紧密耦合，无法在其它环境中使用。本文介绍了如何在软件开发中引入好的开发工具，提高自己和团队成员的生产力，进而在大规模软件开发中传播有效的最佳实践，为公司带来工程化效率提升。
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