[编译器插件]的搜索结果

...里，注解处理器就像是编译器的一个小帮手，专门用来处理代码里的那些特别标记（注解）。它们就像是程序里的小精灵，通过解读那些注解，变出额外的代码或者资源文件，让程序变得更强大。为了使这些处理器工作，我们需要确保它们被正确地识别和加载。而META-INF/services/javax.annotation.processing.Processor文件就是用来列出所有可用注解处理器的地方。这个文件一般会列出一个或多个处理器类的完整名字，就像是给编译器指路的路标，告诉它这些处理器在哪儿待着。 2. 探索解决方案 从配置到实践 2.1 检查依赖 最直接的方法是检查你的项目依赖。确保你把所有必需的库都加进去了，尤其是那些带有注解处理器的库。举个例子，如果你正在使用Lombok，那么你需要在你的build.gradle文件中添加对应的依赖： groovy dependencies { compileOnly 'org.projectlombok:lombok:1.18.24' annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok:1.18.24' } 这里的关键在于同时添加compileOnly和annotationProcessor依赖，这样既可以避免在运行时出现类冲突，又能确保编译时能够找到所需的处理器。 2.2 配置Gradle插件 有时候，问题可能出在Gradle插件的配置上。确保你使用的是最新版本的Gradle插件，并且根据需要调整插件配置。例如，如果你使用的是Android插件，确保你的build.gradle文件中有类似这样的配置： groovy android { ... compileOptions { annotationProcessorOptions.includeCompileClasspath = true } } 这条配置确保了编译类路径中的注解处理器可以被正确地发现和应用。 2.3 手动指定处理器位置 如果上述方法都不能解决问题，你还可以尝试手动指定处理器的位置。这可以通过修改build.gradle文件来实现。例如： groovy tasks.withType(JavaCompile) { options.compilerArgs << "-processorpath" << configurations.annotationProcessorPath.asPath } 这段代码告诉编译器去特定路径寻找处理器，而不是默认路径。这样做的好处是你可以在不同环境中灵活地控制处理器的位置。 3. 实战演练 从错误走向成功 在这个过程中，我遇到了不少挑战。一开始，我还以为这只是个简单的依赖问题，结果越挖越深，才发现事情比我想象的要复杂多了。我渐渐明白，光是加个依赖可不够，还得琢磨插件版本啊、编译选项这些玩意儿，配置这事儿真没那么简单。这个过程让我深刻体会到了软件开发中的细节决定成败的道理。 经过一番探索后，我终于找到了解决问题的关键所在——正确配置注解处理器的路径。这样做不仅把眼前的问题搞定了，还让我以后遇到类似情况时心里有谱，知道该怎么应对了。 4. 总结与展望 总之，“Could not find 'META-INF/services/javax.annotation.processing.Processor'”是一个常见但又容易让人困惑的问题。读完这篇文章，我们知道了怎么通过检查依赖、配置Gradle插件，还有手动指定处理器路径等方法来搞定这个难题。虽然过程中遇到了不少挑战，但正是这些问题推动着我们不断学习和成长。 未来，我希望继续深入研究更多高级主题，比如如何优化构建流程、提升构建效率等。我觉得每次努力试一试，都能让我们变得更牛，也让咱们的项目变得更强更溜！希望我的分享能帮助你在面对类似问题时不再感到迷茫，而是充满信心地去解决问题！ --- 希望这篇文章除了提供解决问题的技术指导外，还能让你感受到作为开发者探索未知的乐趣。编程之路虽长，但每一步都值得珍惜。

...ngular Ivy编译器对性能优化的影响及实战解析》：Angular最新的Ivy编译器着重于提高应用程序的性能和构建速度，该文章结合实例详细介绍了Ivy编译器的工作原理以及在具体项目中带来的优化效果。 5. 《Vue.js生态系统发展报告：生态工具与社区资源盘点》：针对Vue.js近年来蓬勃发展的生态系统，本文梳理了各类实用的周边工具、插件库以及活跃的社区资源，有助于开发者更好地利用Vue.js进行高效开发。 以上延伸阅读内容均基于当前技术前沿和社区热点话题，旨在为读者提供更多维度的视角，以期在实际项目中更加游刃有余地运用Vue.js和Angular.js。

...with Scala插件 IntelliJ IDEA无疑是Java和Scala开发者首选的集成开发环境之一。嘿，你知道吗？这货的智能补全和重构功能贼强大，而且对Scala的支持深入骨髓，这让咱Scala开发者在构建和开发项目时简直如虎添翼，效率嗖嗖地往上涨！ scala // 在IntelliJ IDEA中创建一个简单的Scala对象 object HelloWorld { def main(args: Array[String]): Unit = { println("Hello, World!") } } 2.2 Scala IDE (基于Eclipse) Scala IDE则是专为Scala设计的一款开源IDE，它基于Eclipse平台，针对Scala语言进行了大量的优化。虽然现在大伙儿更多地在用IntelliJ IDEA，但在某些特定场合或者对某些人来说，它仍然是个相当不错的选择。 2.3 其他选项 诸如VS Code、Atom等轻量级编辑器配合 Metals 或 Bloop 等LSP服务器，也可以提供优秀的Scala开发体验。根据个人喜好和项目需求，灵活选择适合自己的IDE环境至关重要。 3. Scala IDE环境配置及常见问题 3.1 Scala SDK安装与配置 在IDE中，首先需要正确安装和配置Scala SDK。例如，在IntelliJ IDEA中，可以通过File > Project Structure > Project Settings > Project来添加Scala SDK。 3.2 构建工具配置（SBT或Maven） Scala项目通常会依赖SBT或Maven作为构建工具。确保在IDE中正确配置这些工具，以便顺利编译和运行项目。 sbt // 在SBT构建文件（build.sbt）中的示例配置 name := "MyScalaProject" version := "0.1.0" scalaVersion := "2.13.8" 3.3 常见问题及解决方案 - 代码提示不全：检查Scala插件版本是否最新，或者尝试重新索引项目。 - 编译错误：确认Scala SDK版本与项目要求是否匹配，以及构建工具配置是否正确。 - 运行报错：查看控制台输出的错误信息，通常能从中找到解决问题的关键线索。 4. 探讨与思考 在Scala开发过程中，IDE环境的重要性不言而喻。它不仅影响到日常编码效率，更直接影响到对复杂Scala特性的理解和掌握。作为一个Scala程序员，咱得积极拥抱并熟练掌握各种IDE工具，就像是找到自己的趁手兵器一样。这需要咱们不断尝试、实践，有时候可能还需要捣鼓一阵子，但最终目的是找到那个能让自己编程效率倍增，用起来最顺手的IDE神器。同时呢，也要懂得巧用咱们社区的丰富资源。当你碰到IDE环境那些头疼的问题时，得多翻翻官方文档、积极加入论坛里的讨论大军，甚至直接向社区里的大神们求救都是可以的。这样往往能让你更快地摸到问题的答案，解决问题更高效。 总的来说，选择并配置好IDE环境，就如同给你的Scala编程之旅铺平了道路，让你可以更加专注于代码逻辑和算法实现，享受编程带来的乐趣和成就感。希望这篇文章能够帮助你更好地理解和应对Scala开发过程中的IDE环境问题，助你在Scala世界里游刃有余！

...ript或Babel插件，开发者可以在保持语言灵活性的同时，享受到静态类型检查带来的诸多好处。类型注解使得代码更容易被其他开发者理解，同时也能通过编译器进行初步的类型检查，提前发现潜在的类型错误。 typescript function greet(name: string): string { return Hello, ${name}!; } let greeting = greet('Alice'); console.log(greeting); 三、结合使用：构建强大的代码基础 类型保护与类型注解并非孤立存在，而是相辅相成。通过在代码中合理运用这两者，可以构建出既灵活又安全的JavaScript应用。类型保护用于确保特定条件下的类型安全，而类型注解则为整个项目提供了一种全局的类型语义，使得代码更加清晰易懂。 四、实践与工具 为了更好地利用类型保护与类型注解，开发者应结合使用静态类型检查工具，如TypeScript、ESLint等。这些工具不仅能提供强大的类型系统，还能够集成到开发流程中，如自动格式化、代码分析和错误预防，显著提高开发效率和代码质量。 五、结论 在JavaScript开发中，通过掌握和应用类型保护与类型注解，可以显著提升代码的健壮性、可读性和可维护性。结合现代开发工具的支持，开发者能够构建出更高质量、更易于维护的Web应用程序。随着技术的不断发展，了解并实践这些最佳实践，将使开发者在未来的编程旅程中受益匪浅。

...e/makefile编译工具完成一个简单的Linux小程序后，您可能对Linux环境下开发实践有了更深的理解。进一步提升Linux编程技能，您可以关注以下延伸阅读内容： 1. Linux内核最新动态：Linux内核是操作系统的核心，时刻关注其最新进展和特性更新能帮助开发者掌握最新的系统资源管理与优化技术。例如，近期Linux 5.16版本发布，引入了诸多性能改进和新硬件支持，对于嵌入式开发和服务器运维具有重要价值。 2. Vim8/Neovim高级功能探索：虽然本文介绍了vim的基本使用，但vim的高效能编辑功能远不止于此。Vim8及Neovim等现代版本增加了异步任务处理、插件管理等功能，深入学习这些高级特性将极大提高您的代码编辑效率。 3. GCC工具链进阶教程：GCC除了基本的编译链接功能外，还提供了丰富的优化选项和警告级别设定。了解并熟练运用这些功能有助于编写出更高效、更安全的C/C++程序。同时，GCC也支持多种语言，如Fortran、Ada等，拓宽编程视野。 4. Makefile最佳实践与自动化构建工具对比：尽管make/makefile在项目构建中扮演着重要角色，但现代项目管理工具如CMake、Meson等因其跨平台性和易用性逐渐受到青睐。了解这些工具的优势和应用场景，结合实际需求选择合适的构建解决方案。 5. Linux进程间通信（IPC）机制详解：在Linux编程实战中，进程间的通信和同步往往是关键环节之一。深入理解管道、消息队列、共享内存、信号量等IPC机制，能够帮助您设计出更为复杂且高效的多进程应用程序。 通过以上延展阅读，读者不仅能够巩固已学知识，还能紧跟技术发展潮流，不断提升自身在Linux环境下的软件开发能力。

...模板语言，方便风格和插件的制作，这也在一定程度上促进了Discuz!的传播 三、模板源文件的语法 在phplib中处理循环嵌套的时候，使用： {it} 在smarty中处理循环嵌套的时候，引入了< {section name=loopName loop=$loopArray}>(当然还有foreach这样的) 在Discuz!中处理循环嵌套的时候， 其实真正的模板面对的可以说是不懂PHP或者懂一点PHP的美工同志们，模板的复杂就意味着美工制作页面的难度加大。在必不可少的需要模板有逻辑处理的时候，为什么不在html代码中使用原生态的PHP语法，而让美工相当于去学习另外一种语言呢？在我个人的经验中，显然是Discuz!的模板语言更为简单易学，也为我节省了更多的时间。 四、Discuz!模板处理机制 我剥离出一个简单的Discuz!模板处理函数function template($file, $templateid = 0, $tpldir = '') { $tplfile = DISCUZ_ROOT.'./'.$tpldir.'/'.$file.'.htm';//模板源文件，此处$tplfile变量的值可能是D:\discuz\templates\default\demo.htm $objfile = DISCUZ_ROOT.'./forumdata/templates/'. $templateid.'_'.$file.'.tpl.php';//模板缓存文件，此处$objfile变量的值可能是D:\discuz\forumdata\templates\1_demo.tpl.php //如果模板源文件的修改时间迟于模板缓存文件的修改时间， //就是模板源文件被修改而模板缓存没有更新的时候， //则调用parse_template函数重新生成模板缓存文件。 if(@filemtime($tplfile) > @filemtime($objfile)) { require_once DISCUZ_ROOT.'./include/template.func.php'; parse_template($file, $templateid, $tpldir); } //返回缓存文件名称 //$objfile变量内容可能为D:\discuz\forumdata\templates\1_demo.tpl.php return $objfile; } 而php页面的模板执行语句include template('demo'); 实际上在本例中就是相当于include 'D:\discuz\forumdata\templates\1_demo.tpl.php'; 这个流程就是一个demo.php文件中当数据处理完成以后include template('demo')，去显示页面。 五、总结 我也曾经看到过有列举出很多种的PHP模板引擎，但是我觉着phplib、smarty、Discuz!模板机制就足以说明问题了。 1.我们需要模板来做什么？ 分离程序与界面，为程序开发以及后期维护提供方便。 2.我们还在关心什么？ PHP模板引擎的效率，易用性，可维护性。 3.最后的要求什么？ 简单就是美！ 我的文章好像没有写完，其实已经写完了，我要说明的就是从PHP的模板引擎看Discuz!模板机制。分析已经完成，或许以后我会再写篇实际数据的测试供给大家参考！ Tags: none 版权声明：原创作品，欢迎转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始地址、作者信息和本声明。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42557656/article/details/115159292。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...设置plugins(插件)和presets(预设)，每个插件或预设都是一个npm包，插件和预设会在编译过程中把我们的ES6+代码转换成ES5。 二、插件和预设的关系 babel中的插件太多，以es2015为例： @babel/plugin-transform-arrow-functions @babel/plugin-transform-block-scoped-functions @babel/plugin-transform-block-scoping .... 如果只采用插件的话，我们需要配置非常多的插件数组，如果项目使用了es2016又得增加一堆，而且我们压根也记不住哪个es版本里该使用哪些插件。 preset就是解决这个问题的，它是一系列插件的集合，以@babel/preset-env为例，假设项目中安装的npm包版本是2020年1月发布的，那么这个预设里包含了2020年1月以前所有进入到stage4阶段的语法转换插件。 可能有小伙伴会问，假如我设置了一个语法插件，指定某个预设里又包含了插件，此时会发生什么？这就涉及到插件和预设的执行顺序了，具体的规则如下： 插件比预设先执行 插件执行顺序是插件数组从前向后执行 预设执行顺序是预设数组从后向前执行 三、插件和预设的参数 不配置参数的情况下，每个插件或预设都是数组中的一个字符串成员，例：preset:["@babel/preset-env","@babel/preset-react"]，如果某个插件或预设需要配置参数，成员项就需要由字符串换成一个数组，数组的第一项是插件或预设的名称字符串，第二项为对象，该对象用来设置插件或预设的参数，格式如下： {"presets": [["@babel/preset-env",{"useBuiltIns": "entry"}]]} 四、插件和预设的简写 插件或可以在配置文件里用简写名称，如果插件的npm包名称的前缀为 babel-plugin-，可以省略前缀。例如"plugins": ["babel-plugin-transform-decorators-legacy"]可以简写为"plugins": ["transform-decorators-legacy"]。 如果npm包名称的前缀带有作用域@，例如@scope/babel-plugin-xxx,短名称可以写成@scope/xxx。 到babel7版本时，官方的插件大多采用@babel/plugin-xxx格式的，没有明确说明是否可以省略@babel/plugin-，遇到这中npm包时，最好还是采用全称写法比较稳妥。 预设的短名称规则跟插件差不多，前缀为babel-preset-或带有作用域的包@scope/babel-preset-xxx的可以省略掉babel-preset-。 babel7里@babel/preset-前缀开头的包，例如@babel/preset-env的短名称是@babel/env，官方并没有给出明确说明以@babel/preset-xxx卡头的包是否都可以采用简写，因此最好还是采用全称。 五、混乱的babel6预设 如果直接接触babel7的前端同事都知道es预设直接用@babel/preset-env就行了，但是如果要维护和迭代基于babel6的项目呢？各个项目中使用的可能都不一样，babel-preset-es20xx、babel-preset-stage-x、babel-preset-latest这些预设是啥意思？ babel-preset-es20xx: TC39每年发布的、进入标准的ES语法转换器预设，最后一个预设是babel-preset-es2017，不再更新。 babel-preset-stage-x： TC39每年草案阶段的ES语法转换器预设。x的值是0到3，babel7时已废弃，不再更新。 babel-preset-latest： TC39每年发布的、进入标准的ES语法转换器预设。在babel6时等于babel-preset-es2015、babel-preset-es2016、babel-preset-es2017。该包从 v2 开始，需要@babel/core@^7.0.0，也就是需要babel7才能使用，既然要升级到babel7，不如使用更加强大的@babel/preset-env。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/douyinbuwen/article/details/123729828。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...安装依赖库 1.3 编译TVM源码 1.4 验证安装是否成功 2. 配置vscode 3. 安装FFI Navigator 结束语 前言   本篇文章介绍一下 tvm 在linux环境下的安装与编译，以及如何使用vscode来配置tvm的远程连接调试环境。   所需软硬件环境： 环境 版本 local system windows 10 service system ubuntu 18.04 tvm latest(0.9.dev0) python(conda) python 3.8.13 local IDE vscode 1. 安装TVM 1.1 下载源码 从github上拉取源码git clone --recursive https://github.com/apache/tvm tvm --recursive指令：由于tvm依赖了很多第三方的开源库(子模块) 加入该参数之后也将相应的子模块一起进行clone 或者直接下载源码https://tvm.apache.org/download 1.2 创建虚拟环境及安装依赖库   使用conda创建tvm的虚拟python环境，python版本为3.8，虚拟环境名为tvmenv： conda create -n tvmenv python=3.8   编辑tvm目录下的conda/build-environment.yaml文件： conda/build-environment.yaml Build environment that can be used to build tvm.name: tvmenv The conda channels to lookup the dependencieschannels:- anaconda- conda-forge 将name的值改为刚刚创建的虚拟环境名tvmenv   执行下面的指令，将构建tvm所需的环境依赖更新到当前虚拟环境中： conda env update -f conda/build-environment.yaml conda env update -n tvmenv -f conda/build-environment.yaml 设置完之后需要重新deactivate/activate对环境进行激活 如果上述命令执行较慢，可以将conda换成国内源（建议使用北京外国语大学的开源镜像站）：参考连接 然后修改conda/build-environment.yaml文件： channels:- defaults - anaconda - conda-forge   安装python依赖库： pip install decorator tornado psutil 'xgboost<1.6.0' cloudpickle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 如果使用onnx或者pytorch作为原始模型，则还需要安装相应的依赖库pip install onnx onnxruntime -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple   在当前虚拟环境中添加用于tvm debug的环境变量： conda env config vars set TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1" conda env config vars set TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1" -n tvmenv 设置完之后需要重新deactivate/activate对环境进行激活是环境变量生效   使用这种方式设置环境变量的好处是：只有当前环境被激活(conda activate)时，自定义设置的环境变量才起作用，当conda deactivate后自定义的环境变量会自动清除。   当然，也可以更简单粗暴一些： export TVM_LOG_DEBUG="ir/transform.cc=1,relay/ir/transform.cc=1"   在当前虚拟环境中添加用于tvm python的环境变量： export TVM_HOME=your tvm pathexport PYTHONPATH=$TVM_HOME/python:${PYTHONPATH} 1.3 编译TVM源码   如果linux上没有安装C/C++的编译环境，需要进行安装： 更新软件apt-get update 安装apt-get install build-essential 安装cmakeapt-get install cmake   在tvm目录下创建build文件夹，并将cmake/config.cmake文件复制到此文件夹中： mkdir buildcp cmake/config.cmake build/   编辑build/config.cmake进行相关配置： 本次是在cpu上进行测试，因此没有配置cudaset(USE_LLVM ON) line 136set(USE_RELAY_DEBUG ON) line 285(建议先 OFF) 在末尾添加一个cmake的编译宏，确保编译出来的是debug版本set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug)   编译tvm，这里开启了16个线程： cd buildcmake ..make -j 16 建议开多个线程，否则编译速度很慢哦   大约5分钟，即可生成我们需要的两个共享链接库：libtvm.so 和 libtvm_runtime.so 1.4 验证安装是否成功   tvm版本验证： import tvmprint(tvm.__version__)   pytorch模型验证： from_pytorch.py https://tvm.apache.org/docs/how_to/compile_models/from_pytorch.html ps: TVM supports PyTorch 1.7 and 1.4. Other versions may be unstable.import tvmfrom tvm import relayfrom tvm.contrib.download import download_testdataimport numpy as np PyTorch importsimport torchimport torchvision Load a pretrained PyTorch model -------------------------------model_name = "resnet18"model = getattr(torchvision.models, model_name)(pretrained=True) or model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) or pth_file = 'resnet18-f37072fd.pth' model = torchvision.models.resnet18() ckpt = torch.load(pth_file) model.load_state_dict(ckpt)model = model.eval() We grab the TorchScripted model via tracinginput_shape = [1, 3, 224, 224]input_data = torch.randn(input_shape)scripted_model = torch.jit.trace(model, input_data).eval() Load a test image ----------------- Classic cat example!from PIL import Image img_url = "https://github.com/dmlc/mxnet.js/blob/main/data/cat.png?raw=true" img_path = download_testdata(img_url, "cat.png", module="data")img_path = 'cat.png'img = Image.open(img_path).resize((224, 224)) Preprocess the image and convert to tensorfrom torchvision import transformsmy_preprocess = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),])img = my_preprocess(img)img = np.expand_dims(img, 0) Import the graph to Relay ------------------------- Convert PyTorch graph to Relay graph. The input name can be arbitrary.input_name = "input0"shape_list = [(input_name, img.shape)]mod, params = relay.frontend.from_pytorch(scripted_model, shape_list) Relay Build ----------- Compile the graph to llvm target with given input specification.target = tvm.target.Target("llvm", host="llvm")dev = tvm.cpu(0)with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):lib = relay.build(mod, target=target, params=params) Execute the portable graph on TVM --------------------------------- Now we can try deploying the compiled model on target.from tvm.contrib import graph_executordtype = "float32"m = graph_executor.GraphModule(lib["default"](dev)) Set inputsm.set_input(input_name, tvm.nd.array(img.astype(dtype))) Executem.run() Get outputstvm_output = m.get_output(0) Look up synset name ------------------- Look up prediction top 1 index in 1000 class synset. synset_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_synsets.txt", ] ) synset_name = "imagenet_synsets.txt" synset_path = download_testdata(synset_url, synset_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_synsets.txtsynset_path = 'imagenet_synsets.txt'with open(synset_path) as f:synsets = f.readlines()synsets = [x.strip() for x in synsets]splits = [line.split(" ") for line in synsets]key_to_classname = {spl[0]: " ".join(spl[1:]) for spl in splits} class_url = "".join( [ "https://raw.githubusercontent.com/Cadene/", "pretrained-models.pytorch/master/data/", "imagenet_classes.txt", ] ) class_name = "imagenet_classes.txt" class_path = download_testdata(class_url, class_name, module="data") https://raw.githubusercontent.com/Cadene/pretrained-models.pytorch/master/data/imagenet_classes.txtclass_path = 'imagenet_classes.txt'with open(class_path) as f:class_id_to_key = f.readlines()class_id_to_key = [x.strip() for x in class_id_to_key] Get top-1 result for TVMtop1_tvm = np.argmax(tvm_output.numpy()[0])tvm_class_key = class_id_to_key[top1_tvm] Convert input to PyTorch variable and get PyTorch result for comparisonwith torch.no_grad():torch_img = torch.from_numpy(img)output = model(torch_img) Get top-1 result for PyTorchtop1_torch = np.argmax(output.numpy())torch_class_key = class_id_to_key[top1_torch]print("Relay top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_tvm, key_to_classname[tvm_class_key]))print("Torch top-1 id: {}, class name: {}".format(top1_torch, key_to_classname[torch_class_key])) 2. 配置vscode   安装两个vscode远程连接所需的两个插件，具体如下图所示：   安装完成之后，在左侧工具栏会出现一个图标，点击图标进行ssh配置： ssh yourname@yourip -A   然后右键选择在当前窗口进行连接：   除此之外，还可以设置免费登录，具体可参考这篇文章。   当然，也可以使用windows本地的WSL2，vscode连接WSL还需要安装WSL和Dev Containers这两个插件。   在服务器端执行code .会自动安装vscode server，安装位置在用户的根目录下： 3. 安装FFI Navigator   由于TVM是由Python和C++混合开发，且大多数的IDE仅支持在同一种语言中查找函数定义，因此对于跨语言的FFI 调用，即Python跳转到C++或者C++跳转到Python，vscode是做不到的。虽然解决这个问题在技术上可能非常具有挑战性，但我们可以通过构建一个与FFI注册码模式匹配并恢复必要信息的项目特定分析器来解决这个问题，FFI Navigator就这样诞生了，作者仍然是陈天奇博士。   安装方式如下： 建议使用源码安装git clone https://github.com/tqchen/ffi-navigator.git 安装python依赖cd ffi-navigator/pythonpython setyp.py install   vscode需要安装FFI Navigator插件，直接搜索安装即可(安装到服务器端)。   最后需要在.vscode/setting.json进行配置，内容如下： {"python.analysis.extraPaths": ["${workspaceFolder}/python"], // 添加额外导入路径, 告诉pylance自定义的python库在哪里"ffi_navigator.pythonpath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python", // 配置FFI Navigator"python.defaultInterpreterPath": "/home/liyanpeng/anaconda3/envs/tvmenv/bin/python","files.associations": {"type_traits": "cpp","fstream": "cpp","thread": "cpp",".tcc": "cpp"} }   更详细内容可以参考项目链接。 结束语   对于vscode的使用技巧及C/C++相关的配置，这里不再详细的介绍了，感兴趣的小伙伴们可以了解下。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_42730750/article/details/126723224。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...结构，通过Babel编译器将其转化为React.createElement函数调用序列，最终生成HTML字符串。这种将模板与逻辑紧密耦合的方式有利于提升代码的可维护性和复用性。 深入研究，还可以发现诸如lit-html这样的轻量级库，它利用模板字面量和HTML模板化功能，结合高效的差异更新算法，在保证性能的同时简化了将JavaScript转为HTML字符串的过程。 总之，在当前前端开发领域，将JavaScript转换为HTML字符串不仅停留在原始的字符串拼接或模板字符串阶段，而是融入到各类现代框架的核心机制之中，以更高效、便捷的方式服务于复杂的Web应用开发实践。不断跟进和掌握这些新方法和技术趋势，有助于开发者提升项目质量和开发效率。

...lugins机制进行编译、转换、打包等工作。在Vue开发中，通过配置webpack及vue-loader插件，可以实现对.vue文件的解析和打包，最终生成可在浏览器环境下运行的JavaScript代码，方便Vue组件的复用和管理。

...变量。在这种情况下，编译器会视子类对象为父类类型，因此只能访问父类定义的方法和属性，而不能直接调用子类特有的方法或属性。例如，在文章中，创建了一个Cat对象并将其赋值给Animal类型的变量animal，此时animal只能调用Animal类中的eat()方法。 向下转型 , 向下转型则是指将父类类型的引用转换回其实例化的具体子类类型的过程。这个操作需要通过强制类型转换来完成，并且为了确保转换的安全性，通常会在转换前使用instanceof关键字检查原始对象是否确实是目标子类的实例。如果对象实际上是子类类型，则可以成功转换并访问子类的所有方法和属性。如文中所述，先检查animal是否是Cat类型，确认后通过(Cat)animal进行类型转换，并成功调用了子类Cat的run()方法。 ClassCastException异常 , 在Java编程中，当试图将一个对象强制转换为其并非实际所属的类时，将会抛出ClassCastException异常。这是Java运行时检测到类型不匹配的结果，防止了错误的对象类型转换。在向下转型过程中，如果没有正确判断对象的实际类型就进行强制类型转换，可能会引发此类异常。例如，若animal实际上是Animal类型而不是Cat类型，强行将其转换为Cat类型就会抛出ClassCastException异常。为了避免这种情况，开发人员应在向下转型之前使用instanceof关键字进行安全检查。

...改动，从而减少了等待编译和加载的时间。 单文件组件（Single-File Components） , Vue.js采用的一种组织代码结构的方式，将一个Vue组件的所有相关代码（包括HTML模板、JavaScript逻辑、CSS样式等）都封装在一个单独的.vue文件中。这种方式有助于提高代码的可读性和复用性，同时也方便了版本控制与团队协作，并且能够与Vue的热重载功能无缝集成，实现对组件内代码变更的即时生效。 Vue Devtools , 一款专为Vue.js应用程序设计的浏览器开发者工具插件，它可以嵌入到Chrome或Firefox等浏览器中，提供对Vue应用内部状态的深度洞察和调试能力。通过Vue Devtools，开发者可以查看组件树、跟踪数据变化、检查虚拟DOM以及执行时间旅行调试等功能，极大提高了开发Vue应用程序的工作效率和体验。

...main方法没有任何编译错误，执行run操作时编译器会把其他有编译错误的程序错误输出到控制台。导致这个正确的java类的main方法也运行不了。通过以下设置可以解决这个问题： 以IntelliJ IDEA 2021.2.2为例： 步骤一： 打开设置 搜索Java Compiler图中红色框选中eclipse，应用 步骤二： 在工具栏中打开Run，选择Edit Configurations 将Application的Modify Option展开，将Java的Do not build before run 勾选上即可 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_57542177/article/details/117825440。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...的数据对象，同时保证编译期的类型检查和运行时的类型安全。 类型参数 , 类型参数是Java泛型中的概念，它是一个占位符，代表某种未知的具体类型。在定义泛型类或泛型方法时使用，如<T>、<E>、<K>等，它们可以在整个类或方法的作用域内被当作已知类型来使用。在实例化泛型类或调用泛型方法时，类型参数会被实际的类类型所替换。 静态类型检查 , 静态类型检查是编程语言的一种特性，它在编译阶段就能对代码进行类型一致性验证。在Java泛型中，通过引入类型参数，编译器能在编译时确保传递给泛型方法或存储在泛型类中的对象与指定的类型参数匹配，如果类型不匹配，编译器将报错，从而提高了程序的健壮性和安全性。 类型安全 , 类型安全是指编程语言能够在编译期间或者运行期间确保变量、表达式以及方法调用具有正确的数据类型，并且不会发生非法类型转换导致的错误。在Java泛型中，通过类型擦除和类型参数机制，使得程序员在编写代码时必须明确指定类型，这有助于避免因为类型混淆引发的潜在问题，增强了程序的稳定性和可靠性。例如，通过泛型，集合类如ArrayList<T>只能存储T类型的元素，从而确保了集合内数据的一致性，提高了类型安全性。

...CTION__会导致编译错误。你看哈，这个__FUNCTION__呢，它是在编译的大哥正在干活的时候才揭晓答案的，而那个宏定义呢，人家可是更早一步，在编译的小弟动手前就已经确定下来了。这两家伙的工作时间完全错开，所以呀，咱们没法直接把它们凑一块儿用。 解决这个问题的方法是使用编译器提供的扩展机制，如GCC中的__func__，Clang中的__PRETTY_FUNCTION__。 1. GCC扩展 在GCC中，我们可以使用__func__来代替__FUNCTION__。__func__其实也是个预处理器的小秘密武器，不过在宏定义的世界里，咱们可以直接把它拽出来用，一点问题都没有。 例如： cpp define SHOW_CURRENT_FUNCTION() std::cout << __func__ << std::endl; void foo(int x, int y) { SHOW_CURRENT_FUNCTION(); } 运行上述代码，输出结果为： cpp foo 2. Clang扩展 在Clang中，我们可以使用__PRETTY_FUNCTION__来代替__FUNCTION__。__PRETTY_FUNCTION__实际上是个预处理器的小秘密武器，但它在宏定义的世界里，却可以直接被我们使上劲儿，一点儿也不含糊。 例如： cpp define SHOW_CURRENT_FUNCTION() std::cout << __PRETTY_FUNCTION__ << std::endl; void foo(int x, int y) { SHOW_CURRENT_FUNCTION(); } 运行上述代码，输出结果为： cpp foo(int x, int y) 四、总结 总的来说，虽然在宏定义中直接使用__FUNCTION__会导致编译错误，但是可以通过使用编译器提供的扩展机制，如GCC中的__func__，Clang中的__PRETTY_FUNCTION__，来实现相同的功能。这样，我们就可以方便地获取到当前函数的信息了。 五、参考文献 [1] C++ Reference: __func__ [2] GCC Manual: __func__ [3] Clang Manual: __PRETTY_FUNCTION__

...，通过一系列加载器和插件进行处理，最终生成优化过的静态资源文件。在Vue项目中，Webpack负责编译、转换、压缩和合并这些资源，包括将图片资源转换为可以在浏览器中直接使用的格式，并且可以通过设置正确的路径配置确保图片在生产环境下的正确加载。 publicPath , 在Vue CLI创建的基于Webpack的项目中，publicPath是Webpack输出文件目录下所有资源的公共URL前缀。当项目部署到服务器上时，如果静态资源的URL与开发环境不同，可以通过修改vue.config.js文件中的publicPath属性来指定资源的根路径，以确保图片和其他静态资源能够被正确地从服务器获取并展示在页面上。 require , 在JavaScript中，require是一个CommonJS规范的导入函数，常用于Node.js环境中加载模块。在Vue项目中，由于使用了Webpack，因此也可以借助require函数动态导入图片或其他资源，使其能被Webpack正确识别和处理，并转化为模块化的引用方式，这样在模板中可以通过变量来调用图片资源，避免因路径问题导致图片无法加载的情况发生。

...项目开始选择“渐进式编译”策略，即仅对不支持最新JavaScript特性的旧版浏览器进行代码转译，从而减少构建时的开销，提高开发效率。因此，在实际项目中，不仅要关注如何解决当下遇到的压缩问题，更要持续关注前端生态的发展趋势，适时调整构建方案，以确保项目既满足兼容性要求，又能充分利用最新的技术成果。 另外，深入理解和掌握Babel的工作原理及其配置方法，例如通过preset-env按需加载polyfill、自定义插件规则等，也是前端开发者持续优化项目构建流程的重要环节。只有紧跟社区步伐，才能在应对类似UglifyJS压缩ES6语法这类问题时更加游刃有余，高效地完成项目构建任务。

...序中使用这个模板时，编译器会根据传入的实际参数类型自动替换T。 2. 函数模板的具体化过程 2.1 自动具体化 当我们在代码中调用max函数，并传入特定类型的参数时，编译器会自动进行模板的具体化。例如： cpp int main() { int x = 10, y = 20; int result = max(x, y); // 这里编译器自动将T替换成int类型 std::cout << "Max of x and y: " << result << std::endl; double a = 3.14, b = 2.71; double result2 = max(a, b); // 这里编译器自动将T替换成double类型 std::cout << "Max of a and b: " << result2 << std::endl; return 0; } 在这段代码中，当我们分别使用int和double类型调用max函数时，编译器就会为每种情况生成一份特定版本的函数代码，这就是所谓的函数模板的具体化。 2.2 显式具体化 除了编译器自动具体化之外，我们还可以显式地指定函数模板的具体类型。这通常用于解决某些特殊场景下编译器无法准确推断类型的情况。例如： cpp template <> char max(char a, char b) { std::cout << "Specific version for char type." << std::endl; return (a > b) ? a : b; } int main() { char c1 = 'A', c2 = 'Z'; char max_char = max(c1, c2); // 这里直接调用显式具体化的char版本函数 return 0; } 这里，我们显式地为char类型定义了max函数的具体版本。在调用时，即使没有类型推断，也会直接使用这个特化的版本。 3. 总结与思考 函数模板的具体化是C++编程中一项重要的技巧，它既能提升代码的复用性，又能帮助我们实现更为灵活的编程设计。你知道吗？只要咱们掌握了自动具体化和显式具体化这两种神奇招数，就能把模板玩得溜溜的，写出既高效又方便维护的C++代码，让编程这件事儿变得轻松又愉快！ 然而，在享受模板带来的便利的同时，也要注意避免过度泛化导致的代码难以理解和维护的问题。所以在实际编程干活的时候，咱们得瞅准具体的业务需求，灵活巧妙地运用和定制函数模板，把C++那牛哄哄的强类型特性榨干最后一滴油，让它发挥到极致。

...并提供了丰富的指令、插件系统以及生态系统支持，使得开发者能够快速构建复杂的单页应用。 WebRTC , Web Real-Time Communication，一套由W3C和IETF共同制定的开放标准，允许网页浏览器之间进行实时通信（RTC），无需借助中间服务器或插件。在本文语境下，虽然未直接提及，但WebRTC是现代Web技术的一部分，为实现如延时拍摄等功能提供底层技术支持，使浏览器可以原生支持音视频流的捕获、处理与传输。 FormData , 在HTML5中引入的一种API，它主要用于将数据编译成键值对形式，以便发送到服务器进行异步提交，特别是针对表单数据。在文章中，当用户录制完视频并希望将其上传至后端服务器时，使用了FormData对象来封装视频Blob数据以及其他相关信息（例如时间戳），从而实现数据的有效传递与存储。

...acter类方法时，编译器会自动将char类型的变量转换为Character对象（装箱），执行完方法后再转换回char类型（拆箱），这一过程对程序员来说是透明的，有助于简化代码并提高开发效率。 基本数据类型 , 在Java编程语言中，基本数据类型是预先定义好的，具有固定内存大小且不可再细分的数据种类，如int、char、boolean等。它们直接存储值而不是引用，并且不涉及类实例化的过程。比如char，它是Java中用于存储单个字符的基本数据类型。 包装器类 , Java为每个基本数据类型都提供了一个对应的引用类型，这些引用类型被称为包装器类，如Integer对应int，Character对应char等。包装器类的主要作用在于，当需要将基本类型当作对象处理（例如放入集合类中，或者调用方法时作为参数传递）时，可以将基本类型数据封装成对象。同时，包装器类还提供了很多实用的方法来进行数值处理或类型判断等功能。例如，Character类就是对char基本类型的包装，提供了诸如isLetter()和isDigit()等方法，用于判断字符是否为字母或数字。

...tStream对象，编译器会确保在try块结束后正确关闭这个输入流。

...声明时省略显式类型，编译器会根据初始化表达式自动推断类型，这一特性在一定程度上简化了代码并增强了可读性，但同时也引发了关于其是否会影响类型安全性的讨论。 此外，Java社区对于泛型特性的挖掘从未止步。例如，在Java 8中引入的流(Stream)和函数式接口(Functional Interface)，通过结合Lambda表达式和泛型，不仅大大提升了代码的简洁度和表达力，而且在处理集合数据时，借助于泛型约束，能够有效防止运行时的ClassCastException。 同时，也有开发者关注如何在实际项目中更好地应用设计模式，如工厂模式、策略模式等，结合泛型实现更高程度的解耦和复用。在这些场景下，泛型T扮演的角色不仅仅是类型安全的保证，更是提高程序设计抽象层次的关键工具。 另一方面，尽管Object类作为所有Java类的基类在处理多态问题时展现出强大的灵活性，但在大型项目或框架设计中，过度依赖Object可能导致类型混乱，影响代码质量。因此，一些现代框架（如Spring Framework）在设计之初就充分考虑了类型安全性，巧妙地融合了泛型与特定类型转换机制，从而在保持灵活性的同时，也兼顾了编译时期的类型检查。 综上所述，随着Java语言的发展和社区实践的积累，泛型T与Object类的关系及其在不同类型安全策略中的运用愈发值得我们关注和深思。开发者应当根据具体业务需求，适时选择并合理搭配使用这两种机制，以提升代码质量和开发效率。