Linux使用静态库来测试,copy静态库libglog.a和src/glog的头文件到自己的工程目录,创建main.cpp文件,添加如下代码:
该文章介绍了如何利用C++编写一个简单的CNN,用于图像分类。主要包括了网络架构、数据集准备、模型训练和测试等方面。同时,文章也提到了在遇到某些问题时,如何通过调整代码解决。最后,作者通过一个完整的静态编译脚本,使得CNN可以运行在Linux系统上。
该文章介绍了如何通过在Ubuntu 16.04下交叉编译工具链来编译gflags库,以适应在Windows平台上的使用。首先,需要安装必要的工具和库,如CMake和MinGW。然后,使用CMake配置交叉编译环境,并编译gflags库。最后,使用Wine在Windows上运行生成的可执行文件。
或 c := sync.NewCond(&sync.RWMutex{}) 之类. 它有三个函数: wait/signal/broadcast 望文知义,和Windows下的InitializeConditionVariable与WaitForSingleObject()之类, 及Linux下的pthread_cond_t等作用差不多.
glog0.4.0版本,vs2015以上的版本编译,vs2015兼容linux的头文件
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/52652008
GLog是Google开发的一套日志输出框架。由于其具有功能强大、方便使用等特性,它被众多开源项目使用。本文将通过分析其源码,解析Glog实现的过程。
项目地址:https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 其中MDLT是两张图片的拼接,调试过程基本很简单,不再赘述; 对于BAMDLT多图拼接代码,现将出现的问题及解决办法整理如下:
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明源地址。 https://blog.csdn.net/10km/article/details/53142309
让工作变得有条理,不乱糟糟,即使存在大量的第三方,也有章可循。简而言之,就是要保持目录的干净(如/usr/local目录),保持文件的干净(如profile文件)
最近还是会有很多学习爱好者问我安装caffe的一些问题,虽然现在TF很是受大家的喜欢,但是还是会有很多学习者用着caffe。为了让更多的人少走弯路,网上也有很多教程,我自己来写一下我以前安转的过程与遇到的问题,可以给那些初学者一些建议,希望采纳,如有不对之处,望指正,谢谢! 第一部分:Ubuntu14.04桌面版下载及安装(我是通过U盘安装的,我用工具是UltraISO--特别好用,网上有很多教程,这个不用太过于详细书写) 第二部分:nvidia-cuda-toolkit下载及安装 CUDA 8.0 Do
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/47363385
Author: xidianwangtao@gmail.com Create Device Manager Instance Device Manager在何时创建 Device Manager和Volume Manager、QoS Container Manager等一样,都属于kubelet管理的众多Manager之一。Device Manager在kubelet启动时的NewContainerManager中创建。 pkg/kubelet/cm/container_manager_linux.g
golang/glog 是 C++ 版本 google/glog 的 Go 版本实现,基本实现了原生 glog 的日志格式。在 Kuberntes 中,glog 是默认日志库。
go语言有一个标准库,log,提供了最基本的日志功能,但是没有什么高级的功能,如果需要高级的特性,可以选择glog或log4go。 glog是google提供的,类似于google的c++ log库,使用起来非常简单,下面介绍一下;log4go的用法和log4j一样,可配置性比较高。 glog只提供了少数几个选项,通过命令行控制,例如: -log_dir: 日志文件保存目录 -alsologtostderr: 日志写入文件的同时,输出到stderr -v:配置V输出的等级。 glog使用非常简单,只需要im
项目Github地址:https://github.com/google/glog
glog简介 glog是著名的google开源C++日志库glog的golang版本,glog是一个轻量级的日志库,上手简单不需要配置文件并且稳定高效,但是可以自定义控制的内容就少了。 glog主要有以下几个特点: 1. glog有四种日志等级INFO < WARING < ERROR < FATAL,不同等级的日志是打印到不同文件的,低等级的日志文件中(INFO)会包含高等级的日志信息(ERROR) 2. 通过命令行传递参数 –log_dir指定日志文件的存放目录,默认为os.TempDir()
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:
上篇文章(kubelet 架构浅析 )已经介绍过 kubelet 在整个集群架构中的功能以及自身各模块的用途,本篇文章主要介绍 kubelet 的启动流程。
3、在自己项目的“CmakeLists.txt”文件中增加一行对glog路径的指定:
前面的文章《ROS2 机器人操作系统入门和安装以及如何使用 .NET 进行开发》中提到,组成机器人的关键部分主要是电机、传感器、软件和电池。机器人的智能感知主要通过视觉传感器,视觉传感器对于机器人来说,就像人类之于眼睛的关系,可说非常重要。那么如何通过 ROS 获取远端机器人的摄像机传感器的图像信息呢?
1.下载 git clone https://github.com/google/glog 2.配置 sudo apt-get install autoconf automake libtool 3.编译&安装 进入源码根目录 ./autogen.sh ./configure make -j 24 sudo make install 4.结果 make[1]: Entering directory '/home/xxx/Downloads/glog' /bin/mkdir -p '/usr/local/l
本文基于Kubernetes v1.10的代码,对Kubelet Device Manager的实现进行了代码走读分析,方便对kubelet与device plugin的交互有更深入的理解。另外,分别对kubelet的Register服务、kubelet调用device plugin的Allocate接口等做了分析,尤其要了解kubelet device plugins的checkpoint机制。
##kube-proxy介绍 请参考我的另一篇博文:kube-proxy工作原理 ##源码目录结构分析 cmd/kube-proxy //负责kube-proxy的创建,启动的入口 . ├── app │ ├── conntrack.go //linux kernel的nf_conntrack-sysctl的interface定义,更多关于conntracker的定义请看https://www.kernel.org/doc/Documentation/networking/nf_con
以上所述是小编给大家介绍的Ubuntu16.04 中 locate文件查找命令,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持!
(3)安装node.js:https://nodejs.org/download/
Operator 是 CoreOS 推出的旨在简化复杂有状态应用管理,它是一个感知应用状态的控制器,通过扩展 Kubernetes API 来自动创建、管理和配置应用实例。 Operator 基于 CRD 扩展资源对象,并通过控制器来保证应用处于预期状态。
libcni cni项目提供了golang写的一个library,定义了集成cni插件的应用需调用的cni plugin接口,它就是libcni。其对应的Interface定义如下: libcni/api.go:51 type CNI interface { AddNetworkList(net *NetworkConfigList, rt *RuntimeConf) (types.Result, error) DelNetworkList(net *NetworkConfigList, rt *R
本文对kube-proxy做了一些总结说明,对其内部的实现原理进行了研究,并对userspace和iptables两种mode的缺点进行的描述,都通过例子说明了iptable的工作。在下一篇博文中,我将对k8s v1.5中kube-proxy的源码进行分析,有兴趣的同学可以关注。
glog官方地址:https://code.google.com/p/google-glog/
kubelet通过调用 grpc 接口调用实现了 CRI 的 dockershim 完成 rpc 通信,CNI 是由 dockershim grpc server 中调用的
GLC (glog cleaner) 是 Go 语言编写的 glog 日志清理类库,glog 是由 Google 开发的一个应用级日志框架,提供了日志分级、文件切分等功能,但是暂未提供日志清理功能,配合 GLC 可以方便地实现日志清理功能,类库提供了自定义日志保留时间、日志文件名前缀匹配和清理扫描频率的支持。
熟悉docker的用户,一定用过docker cpuset的能力,用来指定docker container启动时绑定指定的cpu和memory node。
类似于http框架的middleware,我们希望在k8s的每个用户操作之前,之后在切面上做一些权限校验或者数据的修改,webhook是一个不错的选择。它挂在apiserver的准入链上,分为两种:验证性质的准入 Webhook (Validating Admission Webhook) 和 修改性质的准入 Webhook (Mutating Admission Webhook)。实现一个webhook,分为两步:1,起一个webhook server,2把webhook资源挂载到apiserver的链路上。
CyberRT仓库: https://github.com/minhanghuang/CyberRT
业务反馈glog组件在Docker容器内运行延时比虚拟化机要高出不少,并提供了复现的程序,复现测试程序关键代码如下:
Go Modules 是 Go 语言的一种依赖管理方式,该 feature 是在 Go 1.11 版本中出现的,由于最近在做的项目中,团队都开始使用 go module 来替代以前的 Godep,Kubernetes 也从 v1.15 开始采用 go module 来进行包管理,所以有必要了解一下 go module。go module 相比于原来的 Godep,go module 在打包、编译等多个环节上有着明显的速度优势,并且能够在任意操作系统上方便的复现依赖包,更重要的是 go module 本身的设计使得自身被其他项目引用变得更加容易,这也是 Kubernetes 项目向框架化演进的又一个重要体现。
在日常的开发工作中相信使用 Kubernetes 的同学们一定会偶尔收到容器重启的事件告警。由于应用层面的问题导致的容器重启相对容易排查,比如看容器的内存监控我们能确定是不是内存超过配置的 limit; 又或者看是不是应用有 panic 没有 recovery。
老高在最近的一个项目(GOLANG)中加入了koding/multiconfig。
在日常的开发工作中相信使用 Kubernetes 的同学们一定会偶尔收到容器重启的事件告警。由于应用层面的问题导致的容器重启相对容易排查,比如看容器的内存监控我们能确定是不是内存超过配置的 limit; 又或者看是不是应用有 panic 没有 recovery。 一个正常的工作日我们突然连续收到多条容器重启告警,查看报警还是来自不同的应用。按照一般的排查思路先去查看监控,内存没有异常,使用值一直在 limit 之下;然后去看日志也没有找到任何 panic 或者其他错误。仔细一看这几个告警的应用都是来自同一个集群,这个时候猜测大概率和集群有关系,但是这个集群我们还有其他很多应用并没有发生容器重启,所以猜测应该不是集群本身的问题,那是不是和机器有关系呢?然后我把重启过的实例所在的 node ip 都筛选出来发现重启的应用都是集中在某几台机器。在这些节点上我去查看了一下 kubelet进程,发现 kubelet 在容器告警的时间段都重启了进程。在这种情况下基本就找到了容器重启的直接原因--kubelet 重启了。但是我们并没有更新实例,kubelet 重启怎么会把我们的容器重启呢?下面我们就介绍一下根本原因--kubelet计算容器的 hash 值。 我们知道在 Kubernetes 中的节点上运行着 kubelet 进程,这个进程负责当前节点上所有 Pod 的生命周期。在这里我们从源码层面看看 kubelet 怎么实现容器的重启。
大家好,我是社区主编彬哥,今天给大家带来的是关于go语言命令调用本地的exe,并传递参数启动,代码如下: package main import ( "flag" "fmt" "glog-master" "net/http" //"os" "os/exec" ) func init() { // 初始化 日志系统 flag.Set("alsologtostderr",
在webrtc的native开发中,除了IDE调试以外,日志调试是不可或缺的手段。本文介绍webrtc日志系统的基本使用方法。
或者在python文件中,import caffe或tensorflow之前,执行如下的语句:
不管是架构选型还是生活, 绝大多数时候都是在做 trade off, 收获了计算存储分离带来的好处, 也意味着要忍受它带来的一些棘手问题. 本文尝试结合 Kubernetes, Docker, MySQL和计算存储分离架构, 分享我们遇到的“Split-Brain”问题.
libtorch cross compile on aarch64-linux-gnu-gcc include torchvision
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云