Linux 下 Makefile 的 automake 生成全攻略automake 生成 全攻略 作为 Linux 下的程序开发人员,大家一定都遇到过 Makefile,用 make 命令来编译自己写的程序确实是很方便。一般情况下,大家都是手工写一个简单 Makefile,如果要想写出一个符合自由软件惯例的 Makefile 就不那么容易了。 在本文中,将给大家介绍如何使用 autoconf 和 automake 两个工具来帮助我们自动生成符合自由软件惯例的 中记录有文件的信息,在 make 时会决定在链接的时候需要重新编译哪些文件。 Makefile 的宗旨就是:让编译器知道要编译一个文件需要依赖其他的哪些文件。当那些依赖文件有了改变,编译器会自动的发现最终的生成文件已经过时,而重新编译相应的模块。 Makefile 的基本结构不是很复杂,但当一个程序开发人员开始写 Makefile 时,经常会怀疑自己写的是否符合惯例,而且自己写的 Makefile 经常和自己的开发环境相关联,当系统环 automake,程序开发人员只需要写一些简单的含有预定义宏的文件,由 autoconf 根据一个宏文件生成 configure,由 automake 根据另一个宏文件生成 Makefile.in,再使用 configure 依据 Makefile.in 来生成一个符合惯例的 Makefile。下面我们将详细介绍 Makefile 的 automake 生成方法。 ## 二、 使用的环境 本文所提到的程序是基于 Linux 发行版本:Fedora0 码力 | 14 页 | 701.04 KB | 2 年前3
servlet mechanism0 码力 | 1 页 | 39.21 KB | 2 年前3
10 为Python Function自动生成Web UI 彭未康[Image](/uploads/documents/0/e/f/2/0ef2dc85a2a8c5cd710f26461146a99b/p1_2.jpg) ## 为 Python Function 自动生成 Web UI 彭未康 ## Touch-Callable The web framework for less serious application. (venv3.6)$ pip install jpg) ## 例子:生成测试用户 for day in this_month: User.create(nickname=randstr(10), created_at=day)  ## 例子:生成测试用户 for day create(platform='qq', nickname=utils.randstr(10), created_at=day) baidu, bytedance..... ## 例子:生成测试用户 class Platform(Enum): BAIDU = '百度' WECHAT = '微信' ALIPAY = '支付宝' $$0 码力 | 11 页 | 791.38 KB | 2 年前3
Dynamic Model in TVM0 码力 | 24 页 | 417.46 KB | 1 年前3
使用Sphinx编写Web文档 - 陈照强快速实践-生成文档 ## 推荐使用主题,Read the Docs,简洁大方 ''py conf.py import sphinx_rtd_theme #html_theme = 'alabaster' html_theme = ' sphinx_rtd_theme' ## 在Makefile同级目录运行 make html 生成静态web网页 生成静态web网页 make latexpdf 生成PDF 文件 jupyter  Flask  Sphinx修改 footer的内容  Sphinx自动更新HTML0 码力 | 17 页 | 1.69 MB | 2 年前3
The Weblate Manual 4.13.10 码力 | 798 页 | 11.15 MB | 2 年前3
PyArmor Documentation v5.5.70 码力 | 104 页 | 85.70 KB | 1 年前3
机器学习课程-温州大学-15深度学习-GAN## 深度学习-生成式深度学习 黄海广 副教授 2023年06月 ## 本章目录 01 生成式深度学习简介 02 GAN的理论与实现模型 03 GAN的应用 04 GAN的思考与前景 ### 1. 生成式深度学习简介 01 生成式深度学习简介 02 GAN的理论与实现模型 03 GAN的应用 04 GAN的思考与前景 ### 1. 生成式深度学习简介 ## • 深度学习中常见生成式模型 深度学习中常见生成式模型 • 自编码 (AE) • 其隐变量z是一个单值映射: $ z=f(x) $ • 变分自编码 (VAE) • 其隐变量z是一个正态分布的采样 • 生成式对抗网络(GAN) • 条件生成式对抗网络(CGAN) 在生成器和判别器中添加某一标签信息 • 深度卷积生成式对抗网络 (DCGAN) • 判别器和生成器都使用了卷积神经网络(CNN)来替代GAN中的多层感知机 知机 - 为了使整个网络可微,拿掉了CNN中的池化层 • 将全连接层以全局池化层替代以减轻计算量。 ### 1. 生成式深度学习简介 ## 自编码(AE)结构图 $$ \min\|x-\hat{x}\|^{2} $$  损失函数:0 码力 | 35 页 | 1.55 MB | 2 年前3
Reflection Is Not Contemplation0 码力 | 45 页 | 2.45 MB | 1 年前3
00 Deepseek官方提示词Deepseek 和 AI 资料,欢迎关注微信公众号【星禾光年 AI】,回复【deepseek】获取 1. 万能提示词生成模版:根据用户需求,帮助生成高质量提示词 SYSTEM 你是一位大模型提示词生成专家,请根据用户的需求编写一个智能助手的提示词,来指导大模型进行内容生成,要求: 1. 以 Markdown 格式输出 2.贴合用户需求,描述智能助手的定位、能力、知识储备 3. 提示词 请帮我生成一个“Linux 助手”的提示词 2. 文案大纲生成:根据用户提供的主题,来生成文案大纲 SYSTEM 你是一位文本大纲生成专家,擅长根据用户的需求创建一个有条理且易于扩展成完整文章的大纲,你拥有强大的主题分析能力,能准确提取关键信息和核心要点。具备丰富的文案写作知识储备,熟悉各种文体和题材的文案大纲构建方法。可根据不同的主题需求,如商业文案、文学创作、学术论文等,生成具有针对性 第二段落:深入探讨第二个重点,继续论证或展开叙述,保持内容的连贯性和深度。 第三段落:如果有必要,进一步讨论其他重要方面,或者提供不同的视角和证据。 结论:总结所有要点,重申主要观点,并给出有力的结尾陈述,可以是呼吁行动、提出展望或其他形式的收尾。创意性标题:为文章构思一个引人注目的标题,确保它既反映了文章的核心内容又能激发读者的好奇心。 USER 请帮我生成“中国农业情况”这篇文章的大纲 30 码力 | 4 页 | 7.93 KB | 1 年前3
共 1000 条
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 100













