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云原生数据库  TDSQL-C

云原生数据库 TDSQL-C

高性能高可用云原生数据库
  • 云原生数据库 TDSQL-C

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  • C语言中调用C++

    因项目中需要更新VAD算法,VAD使用C++实现的. 代码框架中需要使用C调用C++来实现对VAD的调用.C++调用C很方便, 如果C调用C++,主要思想是将C++的动态库封装一层,这一层采用C语言实现,主要封装C++中的类示例test_class.h#ifndef TESTCLASS_H#define TESTCLASS_Hworld n);}void ValueClass::Add(int i, int j){ sum = i+j; printf(sum : %d value : %dn,sum,value);}编程生成动态库   t; t.Add(a,b);} #ifdef __cplusplus};#endif 编译成动态库  g++ TestWrapper.c -shared -o libmyclass.so -L.该方法比较方便,也有其他方法实现,可以 如何用C语言封装 C++的类,在C里面使用参考C语言调用C++库接口的方法概述如何用C语言封装 C++的类,在C里面使用C中如何调用C++
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  • python 调用c语言详解

    python语言调用c语言进行扩展,或者增加程序的运行速度都是特别方便的。同时还能获得与C或者C++几乎相同的执行性能。Python调用C语言的方式CTYPES,SWIG,BOOST.PYTHON,CYTHONpython是解释型语言,只能调用c的动态链接库。那什么是库,什么是静态库与动态库?静态库是链接阶段,会将汇编生成的目标文件.o与引用到的库一起链接打包到可执行文件中。动态库在程序编译时并不会被连接到目标代码中,而是在程序运行是才被载入为什么需要动态库?创建动态库与静态库静态库 生成.o文件 g++ -c StaticMath.cpp 生成.a文件 ar -crv libstaticmath.a StaticMath.o动态库 For Linux$ gcc三步简化c的调用Python中的ctypes模块可能是Python调用C方法中最简单的一种。ctypes模块提供了和C语言兼容的数据类型和函数来加载dll文件,因此在调用时不需对源文件做任何的修改。
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  • C++调用C链接库

    C++调用C链接库  C++调用C语言的链接库,其实相对C调用C++简单。因为C++本来就向下兼容C吧(个人见解)。  但由于编译器的设计不同,会出现一些问题,如下:(如中间部分,有一句undefined reference to helloC()  ,helloC()是我在C链接库中的函数)?详细解释见http:www.cnblogs.comkenkofoxarchive200911051597053.html需要在include C的文件的时候加上extern c  在练习中,写了三个文件:c.h  c.c  cpp.cpp 前两个编译为C链接库,cpp.cpp使用C。验证了C++可以访问到C的全局变量。  
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  • golang 学习(10): 使用go语言调用c语言的so动态库

    一、前言 最近在学习go,因为需要调用c语言打包成的so动态库里面的方法,避免自己再去造轮子,所以想直接使用golang调用so,但是参考了其他博客大佬写的,我每一步原封不动的写下来,结果都是一堆错误,2、在目录下创建一个c语言的头文件 hi.h 内容如下:void hi(); 3、在目录下创建一个c语言的实现 hi.c 内容如下:#include void hi(){ printf(hello world这里表示头文件所在的位置#cgo LDFLAGS: -Lrootgosrclib -lhi 这里表示so库所在的位置#include hi.h * import C 注意这个地方与上面注释的地方不能有空行5、编译c文件为so动态库,命令: gcc -fPIC -shared -o libhi.so hi.c 这样会在当前文件夹下生成一个 libhi.so 的文件,便于管理,我将这个文件移到与 nonels解决办法:①、直接度娘 error while loading shared libraries,就会知道其实就是没有找到这个动态库,我们编辑:vim etcld.so.conf 文件,将我们的路径写在该文件下
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  • 游戏数据库 TcaplusDB

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  • 云托管 CloudBase Run

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  • 从公网自建 MySQL 迁移至云原生数据库 TDSQL-C

    云原生数据库 TDSQL-C(Cloud Native Database TDSQL-C)简称 TDSQL-C 是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级分布式云数据库,融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势通过 DTS 数据迁移功能,可以实现从公网自建 MySQL 迁移至云原生数据库TDSQL-C(兼容 MySQL 版)。前提条件已 创建云原生数据库TDSQL-C(兼容 MySQL 版)。TDSQL-C 的存储空间需须是源端自建 MySQL 数据库所占用存储空间的1.2倍以上。全量迁移:DTS 支持将源端 MySQL 数据库迁移对象中的全量数据,全部迁移到目标端 TDSQL-C。数据库实例选择目标端 TDSQL-C ID。 帐号目标端 TDSQL-C 的数据库帐号,帐号权限需要满足要求。 密码目标端 TDSQL-C 的数据库帐号的密码。
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  • 从 AWS Aurora MySQL 迁移至云原生数据库 TDSQL-C

    本文主要介绍通过 DTS 数据迁移功能从 AWS Aurora MySQL 迁移数据至腾讯云原生数据库TDSQL-C(兼容 MySQL 版)。前提条件已 创建云原生数据库TDSQL-C(兼容 MySQL 版)。需要您在目标端 TDSQL-C 中创建迁移帐号,需要帐号权限:待迁移对象的全部读写权限。TDSQL-C 的存储空间须是源端 AWS Aurora MySQL 数据库所占用存储空间的1.2倍以上。全量迁移:DTS 支持将源端 MySQL 数据库迁移对象中的全量数据,全部迁移到目标端 TDSQL-C。接入类型选择“云数据库”。 所属地域上一步中已选择的地域。 数据库实例选择目标端 TDSQL-C ID。 帐号目标端 TDSQL-C 的数据库帐号,帐号权限需要满足要求。
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  • C调用C++链接库

    C调用C++链接库:  1.编写C++代码,编写函数的时候,需要加入对C的接口,也就是extern “c  2.由于C不能直接用class.function”的形式调用函数,所以C++中需要为C写一个接口函数例如本来要调用student类的talk函数,就另外写一个cfun(),专门建一个student类,并调用talk函数。而cfun()要有extern声明  3.我在练习中就使用在C++头文件中加extern ”c”的方法。而C文件要只需要加入对cpp.h的引用  4.详细见如下代码:    student是一个类,里边有talk函数,就输出一句话而已    cpp.cpp与cpp.h是两个C++代码,包含对C的接口    最后用C代码:helloC.c来测试结果  student.cpp:1#include 2using namespace std;3#include student.h4void student::talk
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  • 云审计

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  • python调用C库

    编写C库test.c#include #include int strcmpTest(char *a, char *b) { return strcmp(a, b); } void strcpyTeststrlen(dst)); } char *readStr(char *str) { printf(LibPrint: %s addr=%pn, str, str); return str; }    将c文件生成动态库:gcc test.c -fPIC -shared -o libtest.so编写python文件调用该库import ctypestest = ctypes.CDLL(.libtest.so)s1 =test.readStr(s3)    执行结果如下:strcmp case:0strcpy case:987654321readStr case:LibPrint: 987654321 addr=0x7fb00c1e0fb4203296692
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  • 从阿里云 PolarDB MySQL 迁移至云原生数据库 TDSQL-C

    前提条件已 创建云原生数据库TDSQL-C(兼容 MySQL 版)。需要您在目标端 TDSQL-C 中创建迁移帐号,需要帐号权限:待迁移对象的全部读写权限。TDSQL-C 的存储空间须是源端阿里云 PolarDB MySQL 数据库所占用存储空间的1.2倍以上。全量迁移:DTS 支持将源端 MySQL 数据库迁移对象中的全量数据,全部迁移到目标端 TDSQL-C。目标库设置目标库类型选择“TDSQL-C MySQL 版”。 接入类型选择“云数据库”。 所属地域上一步中已选择的地域。 数据库实例选择目标端 TDSQL-C ID。帐号目标端 TDSQL-C 的数据库帐号,帐号权限需要满足要求。 密码目标端 TDSQL-C 的数据库帐号的密码。 在设置迁移选项及选择迁移对象页面,设置迁移类型、对象,单击【保存】。
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  • C++ 编写DLL文件给易语言调用

    需要三个文件,dll_demo.h、dll_demo.cpp、dll_dome.def  直接上代码:  头文件如下:1 #ifndef _DLL_DEMO_H_2 #define _DLL_DEMO_H_3 #ifdef DLLDEMO_EXPORTS4 #define DLL_DEMO extern C __declspec(dllexport) 5 #else6 #define DLL_DEMOextern C __declspec(dllimport)7 #endif8 DLL_DEMO int __stdcall Add(int a, int b);9 #endif  源文件:1 #define:1 LIBRARY2 EXPORTS3 Add @ 1  函数需要声明为 stdcall调用方式才能被易语言调用,def文件的主要作用为解决使用stdcall方式后函数名被改变的问题。在vs2013中引入def文件需要手动在工程属性,链接器,输入,模块定义文件中添加。
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  • C++创建动态库C#调用

    前言最近一直在学OpenCV,因为图像处理里面用C++效率要快不少,顺便就学习了一点C++的东西,由于WinForm中的程序我主要还是用C#来做,所以今天我们就看看怎么样用C++创建动态库,然后用C#进行调用2.我们在头文件鼠标右键选择添加--新建项,选择新建一个Cppdll.h的头文件???然后生成解决方案,我们的C++动态库就已经完成。----C#调用程序 鼠标右键在解决方案中点击,新建个名称为CppImport的C#窗体应用程序 ??3.代码中写调用C++动态库的方法?DllImport为调用方法,里面第一个参数就是动态库名称,EntryPoint为入口的函数名,就是我们C++动态库里写的AddCount的方法,CallingConvention是调用的协议。
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  • C++调用C链接库会出现的问题

    以下是假设旧的C程序库C的头文件*-----------c.h--------------*#ifndef _C_H_#define _C_H_extern int add(int x, int y);#endif C的源文件*-----------c.c--------------*int add(int x, int y){return x+y;} C++的调用*-----------cpp.cpp的源文件把extern int add(int x, int y);编译成_add了;为了解决这个问题C++采用了extern C,这就是我们的主题,想要利用以前的C程序库,那么你就要学会它,我们可以看以下标准头文件你会发现extern C {},windows是采用C语言编制他首先要考虑到C可以正确调用这些DLL,而用户可能会使用C++而extern C {}就会发生作用当原来的C语言写的头文件里面没有考虑这个问题的时候#include xform.h}这样就可以在C++里面用别人写的C语言的东西了。
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  • C语言中.h和.c文件解析

    ,只要是C语言所支持的,无论写什么都可以的,比如你在头文件中写函数体,只要在任何一个C文件包含此头文件就可以将这个函数编译成目标文件的一部分(编译是以C文件为单位的,如果不在任何C文件中包含此头文件的话还不是看人家的头文件中的相关声明啊!!!当然这些东东都成了C标准,就算不看人家的头文件,你一样可以知道怎么使用  c语言中.c和.h文件的困惑  本质上没有任何区别。但是如果.c中的函数也需要调用同个.c中的其它函数,那么这个.c往往会include同名的.h,这样就不需要为声明和调用顺序而发愁了(C语言要求使用之前必须声明,而include同名.h一般会放在.c的开头烂书和烂人都会给你一个错误的概念,误导你;  勤能补拙是良训,一分辛苦一分才;  (1)通过头文件来调用库功能。在很多场合,源代码不便(或不准)向用户公布,只要向用户提供头文件和二进制的库即可。用户只需要按照头文件中的接口声明来调用库功能,而不必关心接口怎么实现的。编译器会从库中提取相应的代码。  (2)头文件能加强类型安全检查。
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  • 如何从Perl调用C ++静态库?

    我正在编写一个C ++静态库,需要在多个应用程序之间共享,其中一个是用Perl编写的。不幸的是,我只知道核心的Perl语言(我读过Llama书),而且我并不熟悉它的库。如何从Perl脚本调用外部C ++二进制文件? 通过Google搜索,我在Perl Inline模块上找到了相关信息,但如果我理解正确,那就不是我需要的了。我很确定这是用于直接在Perl脚本中编写C和C ++代码,而不是用于调用外部C ++库。 C ++静态库正在为ARM处理器进行交叉编译,因此在运行Perl脚本的目标机器上将不会有C ++编译器。
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  • R语言调用C++程序

    R语言在数据处理方面很是强大,然而也面临着很多的局限性。比如图像的分析处理,大数据的运算效率问题。今天我们介绍R语言和高效语言结合的一种方法:安装R包:Rcpp。当然,我们这次环境是Linux下的。如果你还不知道Linux下面如何安装R语言,那么参照我们前面的安装过程。 ubuntu环境的下的R语言新版本完整安装教程R包安装界面如下:?出现以下的界面认为安装成功:?2.创建C++的代码文件,vim R_C.cpp,然后将我们已经写好的计算均值的代码复制到里面注意每一个函数之前,都有加一个]?保存文件,接下来打开R语言,导入R包Rcpp:载入已经写好的C++程序。代码:Library(Rcpp)Rcpp::sourceCpp(varwwwhtmlopen_cR_C.cpp)a=sample(20)average(a,20)# 调用C++函数。结果如下图:?C++代码:#include#include #include #include #include #include #include #include #includeusing namespace
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