Conan 2.0 版本已经发布很久了，配套的 cmake-conan 工具也同时得到了更新，在原有 Conan 1.x 版本上增强了功能，对开源项目和公司内部已有的 CMake 项目非常友好，接入简单。本文主要介绍 cmake-conan 的应用场景以及交叉编译的实战。
Xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具，关于 Xmake 与构建系统的介绍，我们已经在之前的文章中做了详细的介绍：C/C++ 构建系统，我用 xmake。
Milvus 早期通过 FetchContent 和 ExternalProject 这些 CMake 内置方法自动下载依赖，在大部分情况下也够用，但随着 Milvus 内核的能力越来越丰富、依赖项也越来越多，例如要加入 Folly 使用它优化后的线程池、数据结构，要引入 opentelemetry-cpp 增强可观测性等。
距离笔者的《使用CEF》系列的第一篇文章居然已经过去两年了，在这么长一段时间里，笔者也写了很多其它的文章，再回看《使用CEF（一）— 起步》编写的内容，文笔稚嫩，内容单薄是显而易见的（主要是教大家按部就班的编译libcef_dll_wrapper库文件）。笔者一直以来的个性就是希望自己学习到的知识，研究出的内容，踩过的坑能够及时的写出来，介绍给更多的小伙伴。
在我的之前关于conan系列博客中，已经介绍过如何引用Conan中央仓库(conan-center)预定义的第三库(《conan入门(五):conan 交叉编译引用第三方库示例》),以及如何将自己的项目封装为Conan包以供第三方引用(《conan入门(七):将自己的项目生成conan包》)。
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应用使用正确的证书签名并使用 Apple 推荐的新公证手段公证后，将应用分发给其他人使用时，依然提示无法验证开发者，如下图所示：
最近工作的一个单片机项目项目，用了一款不知名的芯片，坑爹的开发商提供的编译器中有C++编译器，但是不能正常工作。好在我们的项目是纯C项目不需要C++编译器，只要在项目的cmake脚本中project命令指定为Cproject($NAME LANGUAGE C)，这个坑就暂且绕过。
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在之前的博客《conan入门(四):conan 引用第三方库示例》中我们以cJSON为例说明了如何在项目中引用一个conan 包。
在上一篇博客《conan入门(四):conan 引用第三方库示例》中我们以cJSON为例说明了如何在项目中引用一个conan 包。那是比较简单的一种编译本机目标代码的应用场景(编译环境是Windows,目标代码也是Windows平台)。在物联应用的大背景下，C/C++开发中跨平台交叉编译的应用是非常广泛的。在使用conan来管理C/C++包(制品库)的环境下，如何实现对交叉编译的支持呢？因为我的工作涉及不少嵌入式平台的开发，conan对交叉编译的支持是我最关心的部分。
由于macOS下的应用程序结构导致了CEF这样的多进程架构程序在项目结构、运行架构上有很多细节需要关注，这一块的内容比起Windows要复杂的多，所以本文将会聚焦macOS下基于CEF的多进程应用架构的环境配置，并逐一说明了CMake的相关用法和CEF应用配置细节。
Crow的安装与构建 前言 项目地址: https://github.com/crowcpp/crow 官方网站及文档说明: https://crowcpp.org/master/ 缘由: 前几天一直在寻找一款C++的Web框架，通过不断的在Github、StackOverFlow以及搜索引擎上搜索，最终我还是选择了Crow这一框架，其他相关框架还有，restbed,served,nrgest,微软的C++ REST SDK等,Github相关搜索C++ REST framework…
上一篇博客《conan入门(八):交叉编译自己的conan包项目》中我们以jsonlib为例说明了如何将交叉编译自己封装成conan的模块。但是使用的DS-5 ARM的交叉编译器(arm-linux-gnueabihf)并不常见，也不方便读者实际操作。
从开始学习C++聊起吧，大学的专业是电子信息工程，从大一开始接触C++，最开始的时候，照着书敲，都会有一大堆错误，也就是熟悉的 烫烫烫烫，再后来接触嵌入式，然后到正式工作，也就正式开始C++的开始旅程。开发的IDE从Vs Studio到Qt，到notpad++,再到 vs code，也一直在边工作边看书，慢慢的经验在累积也学到的越来越多了。工作到现在大概也有7年了，也应证了那句话，了解的越多也越觉得自己浅薄。也趁着这次的活动记得机会，简单的说一下自己对C++的理解以及使用。
它的语法简洁易上手，对新手友好，即使完全不会 lua 也能够快速入门，并且完全无任何依赖，轻量，跨平台。
首先，不得不承认，cmake很强大，发展了这么多年，整个生态已经相当完善，功能也相当丰富，这点xmake目前是比不了的。
Milvus 代码库分为了 C++ 和 Go 两个部分，Go 部分负责系统主体架构、分布式系统、存储/查询链路等，C++ 部分负责查询、索引引擎专注于单机场景下的高性能，两者之间通过 cgo 接口调用。
cef模块下载，内含有libcef的二次封装lib_cef_warper https://cef-builds.spotifycdn.com/index.html
上一篇博客《conan入门(七):将自己的项目生成conan包》中我们以jsonlib为例说明了如何将自己的模块封装成conan提供给第三方使用。
cmake 是一个跨平台、开源的构建系统。它是一个集软件构建、测试、打包于一身的软件。它使用与平台和编译器独立的配置文件来对软件编译过程进行控制。
创建 Qt 工程时，我们通常使用 Qt 提供的 Online installer 安装 Qt Creator 和 Qt 库来创建、编译、发布 Qt 项目，这对开发环境和 CI Agent 环境有较强的要求，一旦环境安装不对或者安装时缺少了一些组件，可能导致无法编译出产物。最近一段时间，Qt 也拥抱 Conan，使我们可以通过 Conan 管理 Qt 库，这样我们就可以真正实现一套 CMake 脚本来管理和发布 Qt 的应用了。以下我们将演示如何通过 CMake + Conan 来组织 Qt 工程和实现程序的发布流程。
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。
我们经常需要从现有二进制文件创建包，比如第三方或供应商提供的C/C++库(只有include和lib),或在引入conan管理包之前手工编译编译好C/C++库。在这种情况下，我们并不需要conan从源代码编译，费时费事或根本不可能。所以以下情况我们可以考虑直接将本地已经编译好的二进制文件生成conan包：
本文从一个示例开始：我们将创建一个使用cJSON应用程序来说明如何基于CMake 作为构建系统使用Conan无平台差异的引入依赖库。
CMake的全称是Cross-platform Make。我第一次参与Linux C++开发时使用的工具是Make，而后开始切换到CMake，一开始以为CMake是和C语言有关，原来开头的C表示它可以跨平台。
如下是一个简单的使用conan new加 --template参数指定模板为cmake_exe生成的构建exe程序的conan包定义脚本(参见我的上一篇博客《conan new 命令的新特性–模板功能(–template)》).
cpp_redis是个C++11的开源的redis client库，支持cmake构建，但并没有提供CONFIG模式的import target导入脚本，如果希望在cmake下以find_package方式导入cpp_redis的库，就需要自己写一个MODULE模式脚本，以下为FindCppRedis.cmake脚本实现
每一个开发人员都需要一个良好的IDE，EOS开发也是一样，为项目开发过程构建一个良好的IDE环境是第一步。这就是为什么我们要写这个如何使用VS Code或者CLion进行EOS开发的快速教程的原因。
一个终端的动态字符显然很难调动编程的积极性，那么更有趣的开源的游戏也许是一种更好的启发。
今天在Windows平台如下正常执行conan NDK交叉编译Boost库时报了个错
3、在自己项目的“CmakeLists.txt”文件中增加一行对glog路径的指定：
CMake是一个主要用于CPP的构建工具。CMake语言是平台无关的中间编译工具。同一个CMake编译规则在不同系统平台构建出不同的可执行构建文件。在Linux产生MakeFile，在Windows平台产生Visual Studio工程等。CMake旨在解决各平台的不同Make工具的产生的差异（比如GNU Make， QT的qmake，微软的nmake， BSD的pmake）。
上一篇博客《conan入门(九):NDK交叉编译自己的conan包项目塈profile的定义》中我们以jsonlib为例说明了如何NDK交叉编译自己封装成conan的模块及定义profile简化编译的方式。
CMake是一个跨平台的安装编译工具，可以用简单的语句来描述所有平台的安装编译过程。
mariadbpp是C++的mariadb库，最近在CentOS7下编译mariadbpp总出错，错误信息如下：
上一篇博客《conan入门(十六):profile template功能实现不同平台下profile的统一》以Android NDK交叉编译为例介绍了jinja模板在conan profile中的应用。如果针对不同的Android目标平台(armv7,armv8,x86,x86_64)都要维护一个profile也是挺麻烦的。本文在此基础上，更进一步改进将android NDK 对不同平台armv7,armv8,x86,x86_64交叉编译的profile基本于同一个模板统一实现
在项目的主目录下./build.gradle替换build tools,使用gradle-experimental，如下
本文主要说明下，caffe源码分析过程中的cmake（结合IDE CLion）工程构建问题。在分析caffe源码的过程中，我没有仅仅只是看代码，而是：
它使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
② 主要作用 : 主要作用是配置本工程中的 C/C++ 源码如何编译成动态库的 ;
在上一篇博客 【Android 安装包优化】native 层 jni 中使用 7zr 动态库处理压缩文件 ( 修改 7zr 交叉编译脚本 Android.mk | 交叉编译 lib7zr.so 动态库 ) 中 , 交叉编译出了 4 种 CPU 架构的动态库 ;
gperftools是一个很好用的性能分析工具，但没有提供官方的用于查找profiler库的cmake脚本，所以在基于cmake管理的项目中如果要在系统查找libprofiler库就就要自己写FindPROFILER.cmake脚本。 将脚本所在的文件夹加入CMAKE_MODULE_PATH,调用find_package(PROFILER)，就会找到系统中安装的gperftools的libprofiler库， 脚本不仅按传统方式输出LIBPROFILER_xxx系列变量，还会创建gperftools::profiler INTERFACE target.方便在项目中引用。
TensorFlow 是 Google 大脑团队开源的一套机器学习框架，我对这个东西也是刚刚接触，所以更多的信息请你参考官网：https://www.tensorflow.org。
之前我写过的两篇博客《conan入门(十):Windows下Android NDK交叉编译Boost》,.《conan入门(十一):Linux下Android NDK交叉编译Boost》中介绍了在Linux和Windows下NDK交叉编译boost的过程
Knowhere 是 Milvus 的核心向量执行引擎，集成了Faiss、Hnswlib和Annoy等多个向量相似度搜索库。
👉导读 作为一个天然跨平台的产品，腾讯会议从第一行代码开始，团队就坚持同源同构的思想，即同一套架构，同一套代码，服务所有场景。过去一年，腾讯会议，迭代优化了 20000 个功能，稳定支持了数亿用户，其客户端仅上层业务逻辑代码就超 100 万行，经过优化，目前在 Windows 平台上的编译时间最快缩短到 10秒，成为行业 C++ 跨平台项目的标杆。本文将详细介绍背后的优化逻辑，希望给业界同行提供参考。 👉看目录，点收藏 1 编译加速有哪些方向？ 2 如何优雅的预编译 Module 产物？ 2.1 构建
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