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Machoview的GitHub代码修改后,可直接在Xcode 13.2.1环境下编译成功。

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简介:
请在下载完成后,直接启动 machoview.xcodeproj 文件以开始使用。

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客服
客服
  • 经过githubmachoview使用xcode13.2.1进行并通过。
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    此项目在GitHub上经由machoview改进后,现可兼容Xcode 13.2.1直接编译运行,为开发者提供便利。 下载后直接运行machoview.xcodeproj 文件。
  • C中从GitHub查找
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    本文章介绍了如何在C语言环境下于GitHub中搜索并找到能够顺利编译执行的代码资源,助力开发者便捷获取项目素材。 从GitHub上找到在C环境下完成编译的代码,并且经过编译后没有任何错误,可以顺利运行。
  • 工具
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    这是一款先进的反编译工具,它不仅能够将程序文件还原成人类可读的源代码形式,还支持用户直接在软件界面中对这些代码进行编辑和修改。 反编译工具可以用来直接修改代码。
  • VS2017和Win10OpenGL所需库,配置到VS
    优质
    本资源提供在Visual Studio 2017与Windows 10环境下编译OpenGL所需库文件,简化了开发者环境搭建过程,用户下载后可轻松配置至开发环境中使用。 在使用OpenGL进行图形编程时,通常需要依赖一些外部库来扩展其功能并提供更便捷的接口及资源管理工具。本指南介绍的是针对Visual Studio 2017(VS2017)在Windows 10环境下编译和运行OpenGL程序所需的几个关键库及其配置方法。 ### 所需库简介 **1. OpenGL**: 这是一个跨平台、跨语言的API,用于渲染二维及三维图形。它通过提供一系列函数调用来控制硬件以生成图像,并且通常在Windows系统中使用WGL接口来与操作系统进行交互。 **2. GLEW (OpenGL Extension Wrangler Library)**: 该库帮助开发者访问最新的OpenGL特性,包括核心功能和扩展功能。为了使GLEW工作正常,在VS2017里需要正确配置其头文件路径以及库文件的链接设置。 **3. GLFW**: 这是一个开源库,用于创建窗口、管理上下文并处理输入事件等基本操作。使用GLFW可以简化在Visual Studio 2017中建立OpenGL环境的过程,并且能够轻松地初始化一个可工作的OpenGL窗口和上下文。 **4. GLM (OpenGL Mathematics)**: GLM提供了一套类似于OpenGL着色语言(GLSL)的数学结构与函数,包括向量、矩阵操作等。它简化了在3D图形编程中进行数学计算的工作流程。 **5. SOIL (Simple OpenGL Image Library)**: 这是一个轻巧的库用来加载和管理图像资源如纹理贴图,并将这些数据转换为OpenGL可以处理的形式。 ### VS2017环境配置步骤 - **下载与解压缩**: 首先从可靠来源获取包含GLEW、GLFW、GLM及SOIL的压缩包,然后将其解压到合适的位置。 - **创建新项目**: 在VS2017中新建一个C++工程项目。 - **设置库路径**: - 打开项目的属性页,并在“配置管理器”下选择适当的构建平台和活动解决方案配置(如调试/发布)。 - 然后,在VC++目录标签页下的包含文件夹(Include Directories)和库文件夹(Library Directories),添加上述每个库的路径。 - **链接器设置**: - 在“链接器”->“输入”部分,加入所需的.lib 文件名(例如`glew32.lib`, `glfw3.lib`)到附加依赖项中。 - **修改源代码**: 将相应的头文件包含在你的程序里,并初始化这些库。比如使用#include 和 #include 。 完成上述步骤后,就可以开始调试和运行你基于OpenGL的应用程序了。确保系统满足所描述的环境需求(如操作系统版本要求)。通过结合使用这些库,开发者可以快速构建复杂的三维图形应用而无需过多关注底层细节问题。
  • Flink 1.10.1CDH 6.3.2
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    简介:本文介绍了在Cloudera Distribution Hadoop 6.3.2版本环境中成功编译Apache Flink 1.10.1的过程,为使用CDH平台的用户提供了一个详细的指南。 在大数据处理领域,Apache Flink是一个强大的流处理和批处理框架,以其高效的实时计算能力和对大规模数据的卓越处理能力而受到广泛推崇。本段落将详细探讨如何在CDH6.3.2(Cloudera Data Hub)环境下成功编译Flink1.10.1版本,并分析该版本的优势及应用价值。 首先了解CDH6.3.2:它是Cloudera公司提供的一种全面的Hadoop发行版,包含多个生态系统项目如HDFS、HBase和Spark等。作为最后一个免费版本,它为许多使用CDH的企业提供了稳定的性能与丰富的功能支持,在大数据分析中发挥着重要作用。 接下来关注Flink1.10.1:这一重要里程碑引入了多项改进及优化措施,例如增强了SQL支持,并提升了流批一体处理能力以及状态管理的控制。这些特性使得该版本在实时数据处理和复杂事件处理领域表现出色。此外,在CDH6.3.2环境下编译过的Flink能够无缝集成到整个生态系统中与其他组件如Hive、HBase协同工作,实现高效的数据流转与处理。 为了成功地在此环境中编译Flink1.10.1版本,请遵循以下步骤: - **环境准备**:确保安装了Java开发工具集(JDK)并设置好相应的环境变量。 - **获取源码**:从Apache Flink官方网站下载或通过Git克隆项目仓库,以获得该版本的源代码文件。 - **配置CDH版本信息**:在Flink项目的`pom.xml`中修改依赖库的版本号使之与CDH6.3.2中的组件相匹配。 - **编译和构建**:利用Maven执行命令来生成可运行的二进制包。 - **测试验证**:部署到实际环境中,通过简单的Flink任务检查其是否能正常工作。 在具体应用中,使用该版本可能涵盖但不限于以下方面: 1. 实时数据处理:低延迟特性使其适用于实时数据分析场景如监控和报警系统; 2. 批量作业:尽管以流式计算闻名,但它的批量处理能力同样强大且适合大量历史记录的分析任务。 3. 事件驱动应用开发:利用复杂的事件时间窗口及规则引擎实现高级业务逻辑设计; 4. 数据集成操作:通过各种连接器轻松地将数据传输至HDFS、Kafka等不同存储系统。 综上所述,CDH6.3.2环境下编译成功的Flink1.10.1版本为用户提供了稳定且高效的解决方案。无论是在实时流分析还是复杂的事件处理和大数据集成场景中都能发挥出色性能,只需简单部署即可享受到强大的数据处理能力及丰富的生态支持。
  • Windows配置并DCNV4
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    本教程详细介绍了如何在Windows操作系统中顺利设置和构建DCNV4的过程,涵盖必备软件安装、环境变量配置及常见问题解决策略。 在Windows环境下成功编译了dcnv4环境,支持直接使用yolov5、yolov7、yolov8、yolov9和yolov10模型。可以下载包含详细信息的txt文件。
  • 针对VS2019Windowsymodbus版本。
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    这是一个为Visual Studio 2019在Windows环境中定制的ymodbus库的修改版,旨在增强其兼容性和功能,支持直接编译使用。 在Windows下编译https://github.com/lyqdy/ymodbus需要做一些改动。具体的修改步骤可以参考相关文档或博客文章中的指导内容。需要注意的是,在进行这些更改前,确保仔细阅读并理解每个建议的变更细节以避免潜在的问题。
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    本教程详细介绍了如何在Windows操作系统中搭建开发环境并从源代码编译ADB(Android Debug Bridge),适合开发者参考学习。 可在Windows系统下使用VS2010编译的源代码。
  • VS2019boost-1-83-0库(msvc-14.2),载即使用
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    本资源提供已编译好的Boost 1.83.0库,适用于Visual Studio 2019 (MSVC 14.2)环境。用户可直接下载并应用到项目中,无需自行编译。 VS2019编译好的boost_1_83_0库,在环境为VS2019_msvc-14.2的情况下可以直接使用。下载后即可直接应用,无需额外配置。
  • Windows 10Chromium源
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    本指南详细介绍了如何在Windows 10操作系统下搭建环境并成功编译Chromium开源浏览器项目的源代码。 我花了大约一周的时间断断续续下载了约15G的Chromium代码,在此过程中遇到了PowerShell和Python的相关问题。最终编译耗时11小时30分钟,相较于Linux环境下的编译速度慢很多,并且系统的稳定性和运行速度也较差。我的计划是深入研究这些源码并分享相关经验。