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VCS学习笔记(3)——Makefile基础编译

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简介:
本篇VCS学习笔记聚焦于Makefile的基础知识及其在项目中的应用,详细介绍了如何使用Makefile进行自动化编译和管理依赖关系。适合初学者快速上手并优化开发流程。 VCS学习笔记(三)----Makefile基本编译

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  • VCS3)——Makefile
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    本篇笔记为《Linux基础入门》系列第二部分,重点介绍交叉编译工具链的概念与使用方法,并详解Makefile的基本语法及其在自动化构建项目中的应用。 Linux-基础入门-学习笔记(2):交叉编译工具链与Makefile 一、安装交叉编译工具链 1. Windows 和 Linux 下装软件的特点 Windows下装软件的特点: 在 Windows 中,安装软件通常使用安装包,这种安装包解压后有两种情况。一种是包含一个安装文件(如 .exe 或 .msi 文件),双击该文件并按照提示进行下一步操作直到完成整个安装过程;另一种则是所谓的“绿色”或免安装的软件,这类软件无需经过正式的安装步骤,直接将压缩包解压即可使用。 Linux下装软件的特点: 在 Linux 中,安装软件比 Windows 更加复杂。通常有以下几种方法:第一种是在线安装,这种方式需要通过网络下载和安装所需的程序及其依赖项;第二种方式是从源代码编译安装,这种方法适用于想要定制化配置的用户或开发者;第三种则是使用预编译好的二进制包进行离线安装,这要求事先准备好包含所需软件及其所有依赖关系的文件。
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    《Python基础教程(第3版)学习笔记》是一份针对编程初学者的学习资料,包含了对原书核心知识点的归纳和总结,有助于读者加深理解并快速掌握Python编程语言的基础知识。 Python基础教程(第三版)学习笔记 第一章 基础知识 1.1 安装Python(Windows安装) 步骤如下: - 下载并安装Python。 - 在安装过程中,建议勾选“Add Python 3.7 to PATH”选项以方便使用。 - 打开命令提示符(cmd),输入`python`命令。如果看到类似以下信息,则表示Python已成功安装且路径配置正确: ``` Microsoft Windows [版本 6.1.7601] 版权所有 (c) 2009 Microsoft Corporation。保留所有权利。 C:\Windows\system32>python Python 3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 27 2018, 04:59:51) [MSC v.1914 64 bit (AMD64)] on win32 Type help, copyright, credits or license for more information. >>> ``` 1.2 安装文本编辑器(Windows安装) 推荐使用Geany,这是一款免费且可以直接编译和运行Python程序的编辑器。 - 下载并安装Geany。 - 在该软件中输入以下代码: ```python print(Hello World) ``` 保存文件为任意名称。
  • C4D
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  • ROS(9)— Robot_Localization
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    本篇笔记深入讲解了ROS中的Robot_Localization包,详细介绍了如何利用该软件包进行机器人位置估算和状态融合,适合初学者系统掌握相关技术。 Robot_Localization教程使用turtlesim包作为虚拟机器人。我们将添加一个虚拟里程计和一个虚拟(激光雷达)定位系统(两者)。
  • PyTorch知识
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    《PyTorch基础知识学习笔记》是一份详细记录了使用Python进行深度学习框架PyTorch入门知识的学习资料,适合初学者快速掌握PyTorch的核心概念和编程技巧。 本段落主要涵盖以下内容:1. PyTorch简介及安装方法;2. 张量(Tensor)的概念与操作详解;3. 解释PyTorch的运行机制。
  • Helm Tutorial: Helm 3
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    本教程为学习Helm 3所作的详细笔记,涵盖了从安装到高级使用技巧的各项内容,帮助用户快速掌握Herm 3的管理和操作。 在学习Helm 3的过程中,关于Chart模板的使用需要注意:所有的模板命令都必须被{{ 和 }}包围。例如,在上一部分中我们用到了`{{ .Release.Name }}`来插入版本名称到模板文件里。这里提到的`.Release`是Helm内置的一个重要对象。 具体来说,`.Release`包含了以下属性: - `.Release.Name`: 代表发布(release)的名字。 - `.Release.Namespace`: 描述了该manifest所处的命名空间,默认情况下会使用这个值;如果在manifest中指定了其他namespace,则以manifest中的为准。 - `.Release.IsUpgrade`: 当前操作是否为升级或回滚,如果是的话返回true。 - `.Release.IsInstall`: 如果当前操作是安装新版本则设置为true。 - `.Release.Revision`: 表示此次修订的版本号。初始安装时该值为1;每次进行升级或者回滚后数值递增。
  • Spark3):Spark DataFrame
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    本篇为《Spark学习笔记》系列第三部分,主要探讨Spark DataFrame的概念、操作及应用场景,帮助读者深入理解数据处理框架。 系列博客是学习厦门大学林子雨老师Spark编程基础课程的笔记,方便回顾。 系列博客包括: - Spark学习笔记(一):Spark概述与运行原理 - Spark学习笔记(二):RDD编程基础 在Spark SQL中增加了DataFrame这一概念,即带有Schema信息的RDD。这使得用户可以在Spark SQL环境中执行SQL语句,并且可以使用多种数据源如Hive、HDFS、Cassandra等外部来源或JSON格式的数据。 目前,Spark SQL支持Scala、Java和Python三种语言,并遵循SQL-92规范。 DataFrame的引入让Spark能够处理大规模结构化数据,相比原有的功能提供了更强的能力。它不仅增强了类型安全性还增加了更多优化选项,简化了流程并提升了效率。 在Spark 2.0及以上版本中,管理DataFrame的任务由SparkSession接口接管,替代了早期的SQLContext和HiveContext。创建一个SparkSession示例如下: ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate() ``` 在Python环境中,默认会提供SparkContext对象(sc)和SparkSession对象(spark)。 DataFrame可以从多种数据源加载,包括文本段落件、JSON文件及Parquet文件。例如: ```python # 从文本段落件加载 df_text = spark.read.text(people.txt) # 从JSON文件加载 df_json = spark.read.json(people.json) # 从Parquet文件加载 df_parquet = spark.read.parquet(people.parquet) ``` 这些方法能够根据不同的数据格式自动推断列名和类型。 创建DataFrame有两种主要方式:一是通过反射机制推断RDD的模式,二是编程定义RDD模式。 1. 反射机制推断模式: 当已知RDD的数据结构时可以使用这种方法。首先定义一个Row类然后将RDD转换为Row类型的RDD,最后调用`createDataFrame()`方法创建DataFrame并注册临时视图: ```python from pyspark.sql import Row, SparkSession spark = SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate() people_rdd = spark.sparkContext.textFile(people.txt).map(lambda line: line.split(,)) people_rdd = people_rdd.map(lambda p: Row(name=p[0], age=int(p[1]))) schema_people = spark.createDataFrame(people_rdd) schema_people.createOrReplaceTempView(people) ``` 2. 编程方式定义模式: 当无法预知数据结构时,可以通过编程方式来定义DataFrame的模式。这通常涉及先创建一个包含所需字段的类然后将RDD转换为此类实例最后使用`createDataFrame()`方法。 一旦DataFrame被注册为临时视图就可以使用`sql()`执行SQL查询: ```python query_result = spark.sql(select name, age from people where age > 20) ``` 除了支持SQL之外,DataFrame还提供了丰富的API来进行数据转换和清洗如过滤、分组、聚合及连接等操作。这些功能使得处理大规模结构化数据更加高效且易于理解。 DataFrame在Spark内部通过Catalyst编译器进行优化可以执行列式存储、代码生成和计划优化从而提高查询性能。同时,DataFrame的API支持Scala、Java和Python语言供开发人员选择最合适的编程环境。 总结来说,使用DataFrame是处理大规模结构化数据的核心技能之一,在大数据分析中具有重要价值。
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