Bazel工作区 由于TensorFlow服务程序是用C++编写的，因此在构建时应使用Google的Bazel构建工具。我们将从最近创建的容器内部运行Bazel。...Bazel在代码级管理着第三方依赖项，而且只要它们也需要用Bazel构建，Bazel便会自动下载和构建它们。...不幸的是，在撰写本书时，TensorFlow服务尚不支持作为Git库通过Bazel直接引用，因此必须在项目中将它作为一个Git的子模块包含进去： # 在本地机器上 mkdir ~/serving_example...此外，还需利用从项目中导入的tf_workspace规则对TensorFlow的依赖项初始化： # Bazel WORKSPACE文件 workspace(name = "serving") local_repository...本文小结 在本文中，我们学习了如何将训练好的模型用于服务、如何将它们导出，以及如何构建可运行这些模型的快速、轻量级服务器；还学习了当给定了从其他App使用TensorFlow模型的完整工具集后，如何创建使用这些模型的简单
[xcode库] 模组 从模块开始，我们可以将其表示为与其他主应用程序隔离的代码资源。然后，将其作为依赖项添加到我们的iOS应用中。 创建模块还可以大大提高代码的可测试性和可重用性。...我们的模块已经准备好，让我们将其导入到应用中。 导入模块 创建依赖项后，我们可以将其包含到我们的应用程序中。对于这一部分，我首先创建了一个工作区，这使得一次处理两个项目变得更加容易。...还要考虑构建时间：每个依赖项都是使用主应用程序重建的。 让我们尝试分离git repo并使用git子模块。已经更好了，代码可以在其他项目中重用，但是我们仍然受到构建时间的限制。...如果您查看工作空间并探索Pods项目，它就是处理依赖项的方式。但是，构建时间仍然是瓶颈。 最后，另一个流行的依赖性管理器是Carthage。主要区别在于依赖项是在导入之前构建的。...它们也是Buck或Bazel等其他用于增量构建的新兴解决方案，但这首先要针对连续集成管道。 * * * 总之，我们了解了如何将代码隔离到模块中，使其在保持整洁的项目的同时易于重用和测试。
例如，我们现有一个解决方案，其中的一个项目需要调用Armadillo、OpenCV等多个不同的C++第三方库；我们也已经在这一项目中配置好了所需的各个第三方库，如下图所示。 ...随后，我们新建了一个解决方案，且这一解决方案中的一个新的项目需要同样需要调用前述项目中Armadillo、OpenCV等多个不同的C++第三方库。...此时，就可以在Debug版本的x64环境对应的一项中，找到我们刚刚创建的属性表，并双击。 随后，即可弹出属性表的属性页；如下图所示。...随后，找到我们刚刚配置好的.props格式的属性表文件，并选择。 此时，在新项目的属性管理器中，就可以看到我们的属性表已经导入了。...一般情况下，新的项目就可以使用这些第三方库了。 在今后若有其他新的项目需要配置这些第三方库，我们就可以直接导入这一属性表文件，从而实现快速的环境配置。 至此，大功告成。
project set enableIvyoption in the angularCompilerOptions in your project’s tsconfig.app.json 要在现有项目中使用...正如Igor Minar所解释的那样，Bazel已经在内部使用了很长时间，现在可供所有人使用。您可以参考Bazel文档，并了解如何将其与Angular一起使用。...您可以使用以下命令添加Bazel支持： ng add @ angular / bazel 或者，您也可以使用Bazel创建一个新的应用程序： npm install -g @ angular / bazel...一项改进是SwRegistrationOptions增加了选项。 在一个域中支持多个应用。 阅读Angular Doc上有关服务工作者的更多信息。...如果您使用DOCUMENT from @angular/platform-browser，则应从此处开始导入@angular/common。
上篇文章我们介绍了如何快速在安卓上跑通OCR应用，本文以Android Studio 自带的C++ Native模板项目为例，详细讲解如何将OCR模型代码集成到您自己的项目中。...可以导入对应的项目，对比项目代码，进行参考设置，导入方法：“File->New-> Import Project ..”。 ?...目录的操作二选一 java # java程序代码目录 res # layout定义用户界面 OpenCV # OpenCV库 PaddleLite # PaddleLite库，用于调用模型进行推理预测...将OCR模型集成到项目 （so方式） 使用此方式，自己的项目不需要依赖NDK，但是修改原始的C++代码较为复杂。...查看Logcat 在Android Studio中用真机测试的时候由于log太多，很难找到我们需要的log，我们需要对log的数量进行设置，并对log的filter进行设置，方便找到我们需要的log。
： Bazel 如果使用 cgo，则需要本机上有 C/C++ 工具链，默认的 Bazel 会尝试自动配置工具链 Bash、patch、cat 和 PATH 中的其他一些 Unix 工具 无需安装 Go...="1.14.0") : 下载指定的 Go SDK，默认最新版本 有两种方式使用 gazelle： gazelle 本身就是用 Go 实现的一个工具，通过 Go 的方式使用它。...gazelle 的另一种方式就是直接和 Bazel 集成使用，作为一个外部规则导入使用，WORKSPACE 文件中：。...借助 Gazelle，能够以最少的人工输入为 Go 项目中的大多数 Go 软件包生成 Bazel 规则。...当然，使用 Bazel Go Rules 的同时，我们还可以使用原生的 go build，即两种方式不会发生冲突。
发现问题 当我用pip安装好opencv-pyton后，我激动得在python项目中导入cv2 就像这样： import cv2 as cv but… 码代码时竟然没有自动补全！！！...于是开始找解决方法 解决问题 查找解决方法， 有的说要将cv2.cp36-win_amd64.pyd文件挪到site-packages下； 有的说要修改_init_.py文件 有的说… 直到我看到...库文件在刚刚被添加到项目中时，pycharm会针对这个库文件，构建索引（building index）。然后会显示一个进度条，在进度条走完之前，使用这个库中的方法确实会出现无法自动提示的问题。 ?...等待进度条走完，也就是python环境中的库都被构建索引，然后再使用库中的方法，自动提示就有了。 这是我新建的.py文件，然后进行的测试 ?...总结 到此这篇关于解决pycharm中opencv-python导入cv2后无法自动补全的问题(不用作任何文件上的修改)的文章就介绍到这了,更多相关pycharm opencv-python导入cv2无法自动补全内容请搜索
在VS环境下配置OPENCV，每新建一个项目都要重新配置一下太麻烦了，所以我们就研究了一下做个通用的配置，以后新建项目直接导入配置即可， 步骤如下： 新建项目 我们首先打到VS2017，新建一个C++的空项目...---- 因为我的机器是64位系统,所以我在Debug|x64里面选添加新项目属性表,然后设置一个名称为OpenCV_Debug的属性文件. ? ? 然后双击OpenCV_Debug ?...在VC++目录里面找到包含目录和库目录两项 ? ---- 包含目录里面增加进的东西,这个是opencv的sdk下载的路径,我的是放在了图上的位置,请自行找到自己下载后对应的位置 ?...---- 库目录增加项 ? ---- 然后我们再找到左边链接嚣--输入,这时看到右边有一个附加依赖项, ? 这里还需要增加一项opencv_world341d.lib ?.... ---- 这样以后在新建opencv的项目时可以在属性管理器里右链选择添加现在的属性表,找到我们刚才保存的这个OpenCV_Debug直接导入即可. -END-
语言支持丰富：Bazel支持多种编程语言，包括Java、C++、Python等，方便开发者使用。 2. 规则清晰明确：Bazel使用称为BUILD文件的规则文件来描述如何构建目标项目。...高效的构建过程：Bazel使用分布式执行模型，可并行执行构建任务，大大提高了构建效率。 4. 强大的依赖管理：Bazel能够自动解析项目依赖关系，确保正确版本的依赖库被加载和使用。 5....跨平台开发：使用Bazel，开发者可以在不同的操作系统和硬件平台上进行开发，无需担心构建的一致性问题。 4....大型开源项目构建：许多大型开源项目如TensorFlow、Kubernetes等都使用Bazel作为其构建工具，证明了Bazel在大型项目中的稳定性和高效性。...首先，我们需要创建一个BUILD文件来描述如何构建我们的项目。在这个文件中，我们可以定义目标及其依赖项。
首先找的是estimote 的 android-SDK，网址https://github.com/Estimote/Android-SDK 点击右边的Download zip就可以下载它的SDK和demos...下载好了，我这里先说下上面的两个jar包的导入吧。以前在eclipse导入就方便得多了，在android studio有点麻烦，这个我本人也琢磨了挺久。 ...下面的方法摘自网友： 1、将jar包放入项目里的libs文件夹中； 2、在project选中该jar包，点击右键选择："Add as library"； 完成到第2步，即可在项目中import了。...OK，jar包导入了，这时的你可能就很兴高采烈地去导入刚下载的demos工程了。导入后，你很可能会发现，我艹，怎么里面的java文件的j图标全变红了。...同时res下的layout的xml文件也要迁移，记住，jar包你这时也要重新导入到这个新工程里面了。
- adb坐标定位之xml解析 uiautomatorviewer是android-sdk自带的一个元素定位工具，非常简单易用，使用uiautomatorviewer，你可以检查一个应用的UI来查看应用的布局和组件以及相关的属性...一切正常，这样我们就可以方便地看到我们想要操作的UI元素在界面上的坐标位置。 下面再介绍另外2种界面UI元素定位的方法。...adb，把手机里的图片拉取到我们的电脑里： adb shell screencap -p /sdcard/autojump.jpg ....opencv也有一个模板匹配的功能，主要涉及cv2.matchTemplate()和cv2.minMaxLoc()函数。 模板匹配需要注意分辨率一致（没有特殊处理的算法是不会自动进行缩放匹配的）。...，项目中涉及的关键技术，我会整理成教程，更新到我的知识星球里，同时，欢迎设计师、前端程序员加入，一起探索。
image.png 什么是Bazel 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。...image.png 开始使用 Bazel的编译是基于工作区（workspace）的概念。...每个工作空间目录都有一个名为的文本文件WORKSPACE，该文件可以为空，或者可以包含 对构建输出所需的外部依赖项的引用。 包含名为的文件 WORKSPACE的目录被视为工作空间的根。...header_guard warning # Consider using #pragma once instead filter=-build/header_guard cfg文件中设置了一些编译器的使用.../bazelbuild/bazel/issues/6319 import %workspace%/tools/bazel.rc 导入tools/bazel.rc文件，这个文件的内容如下： # bazelrc
这里我们将使用以下工具和库： C++ 编译器 (如GCC) CMake 构建系统 OpenCV 库 Dlib 库 下载并编译C++版本的TensorFlow 安装OpenCV 在Linux系统上，可以通过以下命令安装.../configure bazel build //tensorflow:libtensorflow_cc.so 编译完成后，库文件位于bazel-bin/tensorflow目录下。...使用ReadBinaryProto函数读取二进制格式的模型文件，并将其导入会话。...C++项目中，可以显著减少模型的计算量，从而提高推理速度。...： 使用OpenCV或其他图像处理库进行高效的数据预处理，尽量减少在内存中的图像副本。
如果您使用自定义操作，或有其他原因从头开始构建Tensorflow，请向下滚动并查看我们有关使用Bazel构建demo的说明。...2.然后定位到你拉下来的仓库选择tensorflow/examples/android目录，点击OK导入到工作区。 如果它要求你执行同步Gradle，点击OK。...AAR下载并安装到您的项目中。...使用Bazel构建Demo 另外一种方法在Android上使用Tensorflow就是使用Bazel构建一个apk并且使用ADB加载它到你的设备当中。...具体如下图所示： 运行Bazel去构建Demo bazel build -c opt //tensorflow/examples/android:tensorflow_demo 使用ADB去安装apk到你的设备当中
openCV是基于C++开发的一个强大的图像处理库。在用C++处理图像或视频时通常会使用到openCV这个库，但是这个库并非C++中的标准库，因此在使用之前需要先下载，并加载配置到我们的项目中。...Visual Studio2019，基于实（省）用（钱），我使用的是community免费版，点击此处可以下载并安装....opencv点击此处可以下载 下载完成后直接双击exe文件提取编译好了的文件即可，安装完exe之后会有如下几个文件，其中build文件夹中保存着主要使用到的函数代码块，source文件夹中保存着相关的文档以及其他必要文件...配置链接器中的附加依赖项，附加依赖项就是和bin文件夹同地址中的lib文件夹中的“opencv_worldxxxd.lib”文件，其中xxx表示版本（如4.30版本，则xxx为430，后面的d表示debug...这个是因为使用了相对路径，去属性里面把链接器中的输入依赖项目改成绝对路径即可，如下： ? 接下来就没什么大问题了。
背景 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。...也可能是我对 bazel 的理解有限，我没有找到使用 bazel 做功能检测进行功能开关或者依赖包切换的方法。...在使用GCC的时候： gRPC 要 1.33 版本开始升级 了protobuf 到 1.34，这是第一个支持 bazel 4 的版本 原先依赖的 gRPC 1.28 仅支持 bazel 3。...首先是和 bazel 类似的，很难对依赖包做一些定制。导入一个包的时候，要么不要，要么全要。...在 cmake-toolset 里我也添加了对 vcpkg 的适配支持。可以直接导入 vcpkg 的toolchain文件使用，大多数导入的依赖库都支持直接从 vcpkg 中查找 。
将 mypy 应用于实际项目中 链接: http://calpaterson.com/mypy-hints.html 这里有一些按重要性的顺序排列的想法，讲述关于在现有的 Python 项目中向静态语言一样添加类型...如何将 OpenCV 的“ dnn ”模块与 NVIDIA GPU ， CUDA 和 cuDNN 结合使用 链接: https://www.pyimagesearch.com/2020/02/03/...how-to-use-opencvs-dnn-module-with-nvidia-gpus-cuda-and-cudnn/ 在本教程中将学习如何将 OpenCV 的 DNN 模块与 NVIDIA...GPU ， CUDA 和 cu DNN 结合使用，可提速 211-1549 ％。...Thinc 链接: https://github.com/explosion/thinc 一项关于深度学习的新功能库，它与您喜欢的其他库兼容。
在升级的第一阶段，我们允许用户的作业继续使用 Hadoop 2.7 的依赖项，同时我们专注于平台升级。...此外，考虑到我们最大的 Monarch 集群的规模（多达3k个节点），我们无法在这么短的时间内获得足够的 EC2 实例来替换这些集群。...将用户应用程序与 Hadoop jar 解耦 在 Pinterest，大多数数据管道都使用 Bazel 构建的 fat jars。...为了解决这个问题（在2.10集群中使用 2.7 jar），我们决定将用户的 Bazel jar 从 Hadoop 库中解耦；也就是说，我们不再将 Hadoop jar 放在 fat user Bazel...在测试期间，我们花了很多精力来识别这些类型的情况，并修改用户的 bazel 规则，以显式地添加那些隐藏的依赖项。
规则是没有这个功能的，Bazel C/C++ 相关的内置规则有： cc_binary ：生成可执行文件 cc_import ：允许用户导入预编译的 C/C++ 库，包括动态库、静态库 cc_library...在编写规则中我们就需要获取当前的编译器，我们不能直接使用固定的路径，比如 Linux 下 /usr/bin/gcc，因为可能是交叉编译器，路径就不一样了。.../versions/3.4.0/skylark/lib/attr.html ，比如定义一个决定是否合成动态库或静态库的布尔参数(genstatic)，以及带依赖项配置(deps)： my_cc_combine...Depsets 可能包含重复的值，但是使用 to_list() 成员函数可以获取一个没有重复项的元素列表，遍历所以成员。...另外创建的中间文件因为是拷贝过程，实际生成的中间文件，Bazel 已经做了处理，居然是软链接到沙箱(sandbox)源文件，这中间的原理我暂未弄清楚，或许就是沙箱优化 对于交叉编译器，我们必须使用 find_cpp_toolchain
在图像相关项目中一般都会使用到强大的Opencv库，有时候还需要裁剪或者修改源码适应自己项目。今天就介绍下在Windows下如何编译和配置opencv。...到此，win系统本地编译OpenCV的工作就全部完成了～ 使用opencv 下面我们了解下在工程中如何使用我们编译的库 添加环境变量 右击电脑-> 属性 -> 高级系统设置-> 环境变量 -> 系统变量...4.进入链接器 -> 输入-> 附加依赖项 添加lib包 ?...配置完成了～下面就可以使用opencv的API了 调用opencv 我们在.cpp里添加最简单的测试代码，显示一张图片 #include using namespace...char** argv) { Mat img = imread("E:\\test.png"); imshow("img", img); waitKey(0); return 0; } 运行～可以看到我们的
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