Advertisement

已编译的 LuaJIT-2.1.0-beta3 版本适用于 Windows 10 (by ze)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该简介提供了一个由用户ze针对Windows 10操作系统特别编译的LuaJIT-2.1.0-beta3版本,便于开发者或爱好者直接使用此高性能的Lua解释器进行开发工作。 LuaJIT-2.1.0-beta3 已编译好的版本在Windows 10下生成了luajit.exe、lua51.dll 和 lua51.lib 文件以及 luajit.lib,文件名为 LuaJIT-2.1.0-beta3_win10_by_zengfr.zip。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • LuaJIT-2.1.0-beta3 Windows 10 (by ze)
    优质
    该简介提供了一个由用户ze针对Windows 10操作系统特别编译的LuaJIT-2.1.0-beta3版本,便于开发者或爱好者直接使用此高性能的Lua解释器进行开发工作。 LuaJIT-2.1.0-beta3 已编译好的版本在Windows 10下生成了luajit.exe、lua51.dll 和 lua51.lib 文件以及 luajit.lib,文件名为 LuaJIT-2.1.0-beta3_win10_by_zengfr.zip。
  • LuaJIT 2.1.0 beta3
    优质
    LuaJIT 2.1.0 beta3是LuaJIT项目的最新测试版本,提供了对Lua语言的高效即时编译支持,增强了性能和兼容性。 LuaJIT-2.1.0-beta3 现已发布稳定版。
  • Lua-CJSON-2.1.0-
    优质
    Lua-CJSON-2.1.0-已编译版本提供了一个预编译的C语言库,用于在Lua脚本环境中高效地解析和生成JSON数据。此版本简化了开发者的集成流程,支持快速部署及使用,特别适合需要处理大量JSON数据的应用场景。 LUA-cjson已经编译完成。
  • LuaJIT 2.1.0 beta2
    优质
    LuaJIT 2.1.0 beta2是LuaJIT项目的最新测试版本,它增强了对标准库的支持,并优化了编译和运行效率。该版本为开发者提供了更强大、更快捷的脚本执行环境。 LuaJIT-2.1.0-beta2.zip 由于您提供的文本仅有文件名重复出现三次,并无其他内容或链接需要去除,因此只需保留该文件名称即可。如果有更多描述或其他信息,请提供详细文本以便进一步处理。
  • WindowsVTK-8.2.0(Qt5.12.9)VS2017
    优质
    本简介提供Windows版VTK 8.2.0针对Qt 5.12.9环境在Visual Studio 2017下的编译版本,方便开发者快速集成和使用。 编译好的Windows版VTK-8.2.0支持Qt5.12.9,并基于VS2017。
  • LightGBM-WindowsGPU
    优质
    这是一个在Windows系统下预先编译好的LightGBM库的GPU版本,便于用户无需自行编译即可快速集成和使用GPU加速的梯度提升树模型。 在命令行中进入python-package目录后,输入`pip install lightgbm --install-option=--gpu`即可安装GPU版本的LightGBM库。
  • LuaJIT- Decomp: LuaJIT工具
    优质
    LuaJIT- Decomp是一款针对LuaJIT虚拟机开发的反编译工具,能够将LuaJIT编译后的代码还原为可读性高的源代码形式,便于开发者进行逆向分析和二次开发。 LuaJIT反编译器(或更多的字节码重组器) 这是我正在做的事情,它从汇编字节码重新组装LuaJIT文件或者与LuaJIT一起使用时可以对LuaJIT文件进行反编译。 警告: 该回购目前处于变动状态。对于旧的.exe版本,请查看相关历史记录。对于新的可读代码(尽管可能永远不会完成),请查阅最新的源代码仓库。 如果您对如何使用有任何疑问,可以在Wiki中找到相关信息。 仍然需要添加的内容包括但不限于: - 表查询 - uget查询(如果可以的话) 使用此方法即表示您同意不会出于恶意目的修改任何内容,并且不会重新分发LuaJIT的源代码(无论是否经过反编译)。
  • Windows 10下使VS2015TensorFlow 2.0(C++)
    优质
    本教程详细介绍了在Windows 10操作系统中,利用Visual Studio 2015环境搭建并编译C++版TensorFlow 2.0的方法与步骤。 本段落主要讨论如何在Windows 10环境中使用C++语言与TensorFlow 2.0库进行交互,并实现深度学习模型的编译及运行。 安装环境是关键步骤之一,具体如下: 1. **Visual Studio 2015**:这是开发C++应用的标准IDE,提供必要的编译器和调试工具。确保已安装适用于C++开发的相关组件,因为TensorFlow构建需要这些支持。 2. **CUDA和cuDNN**:若计划利用GPU加速计算,则需安装NVIDIA的CUDA Toolkit及对应的cuDNN库。它们为GPU编程提供了必要接口,并对TensorFlow GPU版本至关重要。 3. **Bazel**:TensorFlow使用Bazel作为构建工具,它管理项目依赖并编译代码。通过此工具可以顺利地构建和安装TensorFlow。 4. **Python和pip**:尽管主要采用C++开发,但安装Python环境(建议为Python 3.x)及确保pip已更新至最新版本是必要的步骤之一。 完成上述准备工作后,接下来需要进行TensorFlow C++库的构建: 1. **获取源代码**:从官方GitHub仓库克隆或下载TensorFlow源代码。 2. **配置构建选项**:使用Bazel根据环境(CPU或GPU)设置相应的构建参数。例如,在支持GPU的情况下,应指定`--config=cuda`。 3. **编译库文件**:运行如`bazel build tensorflow:libtensorflow_cc.so`等命令生成C++库。 4. **链接库到项目中**:将上述步骤产生的库文件添加至你的C++项目,并确保设置正确的路径和链接器选项。 在使用TensorFlow C++ API时,以下几点值得注意: 1. **图操作**:通过定义计算图来实现TensorFlow功能。每个节点代表一个具体的操作,而边则表示数据流。`tensorflow::GraphDef`对象用于加载模型定义。 2. **会话(Session)**:使用`tensorflow::Session`执行计算任务。创建此类实例后,即可启动所需的任务运行。 3. **输入和输出处理**:在调用模型时需提供输入数据并指定输出节点位置。利用`tensorflow::Tensor`对象表示数据,并通过`Session::Run()`方法传递这些信息。 4. **错误处理机制**:考虑到可能遇到的各类运行时问题,如文件不存在或类型不匹配等状况,建议加入适当的错误处理流程。 5. **异步执行支持**:TensorFlow C++ API还提供异步执行选项,在大量数据处理或需要并行任务的情况下非常有用。 6. **优化器和评估功能**:对于涉及训练的模型,可以使用如SGD、Adam等内置优化器,并通过损失函数来评价模型性能。 此外,预编译好的TensorFlow 2.0库可用于Windows 10与VS2015环境中的C++项目开发。只需将这些库链接到你的项目中并遵循上述API调用方式,即可直接在C++程序内使用TensorFlow进行预测或训练等操作,大大简化了深度学习应用的开发流程。
  • Windows straceNT.exe
    优质
    straceNT.exe 是一个针对Windows操作系统的调试工具,它允许用户跟踪和分析程序执行时与系统进行的各种调用交互。此版本为预编译文件,方便直接使用。 **标题与描述解析** 标题提到的是strace for windows 已编译 straceNT.exe,意味着我们讨论的是一款适用于Windows操作系统的strace工具,并已被预先编译为可执行文件straceNT.exe。strace是一种在Unix-like系统中广泛使用的系统调用跟踪工具,用于监控进程对系统调用的使用情况及其参数和返回值。在此背景下,作者提供了已编译好的版本,以简化用户自行编译的过程。 描述部分提到,之前分享过strace for windows的源码文件,但由于一些用户不熟悉编译过程,因此决定提供一个可以直接在Windows 10 x64环境下运行的预编译版。这表明了作者对社区的支持态度,并且通过这种方式简化了非Unix系统上使用strace的操作流程。 **标签解析** - strace:这是我们要关注的核心工具,它允许开发者查看程序如何与操作系统进行交互,包括读写文件、网络通信和信号处理等。 - debug:strace常用于调试目的,通过追踪系统调用可以找出程序中的错误或性能瓶颈。 - straceNT:这是专为Windows环境设计的实现版本,可能包含了一些针对Windows API的适配与修改。 **压缩包子文件列表** 1. **StraceNtX.exe**: 这可能是straceNT的一个不同版本或者带有额外功能的变体。名字中的X代表特定特性或更新。 2. **StraceNt.exe**: 这是主要的可执行文件,用户可以直接运行来跟踪Windows系统调用。 3. **运行界面.webp**:该文件是一个图像,展示了straceNT在运行时可能显示的用户界面。 **知识点详解** 1. **strace原理**: strace通过拦截和记录进程中的所有系统调用来工作。它可以捕获到诸如open、read、write等操作,并展示出这些调用的具体参数与返回值,从而帮助理解程序的行为。 2. **在Windows中使用straceNT**:由于Windows操作系统采用不同的API,因此straceNT实现了对Windows特定的系统调用跟踪功能。这可能涉及到了如WinAPI Hooking的技术来实现类似Unix环境下的strace效果。 3. **调试用途**: 当程序运行时出现问题或异常行为时,通过使用straceNT可以帮助开发者查看其是否正确地进行了系统服务请求,例如查找文件打开失败的原因、检查网络通信问题等。 4. **性能分析**:利用straceNT还可以进行性能优化。通过对频繁的系统调用及耗时操作的分析,可以发现程序中存在的瓶颈。 5. **使用方法**: 用户通常通过命令行启动straceNT,并指定要监控的目标进程ID或者直接与目标程序一起运行它。输出的信息也可以被重定向到日志文件中进行进一步分析。 6. **图形界面**:尽管strace一般以命令行工具的形式存在,但有证据显示straceNT可能提供了一个更加直观的图形化用户界面(通过提供的图像展示)。 7. **兼容性和版本管理**: StraceNtX.exe的存在暗示可能存在多个不同版本。因此,在选择合适的版本时需要考虑与操作系统的兼容性问题。 **安装与运行** 为了开始使用,只需将straceNT.exe放置于可执行路径下或直接从源文件夹启动即可。如果涉及到StraceNtX.exe,则建议参考相关文档以了解其特殊功能和要求。 通过以上分析可以看出,在Windows环境中,straceNT作为一个强大的调试工具简化了系统调用跟踪的步骤,对于开发者及系统管理员而言,它成为了诊断与优化应用程序的重要辅助手段。