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GRPC-C++版本_Release_32_VS2017编译版

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简介:
简介:这是一个针对Microsoft Visual Studio 2017环境下的GRPC C++版本的发布包,包含了编译好的库文件和必要的依赖项。 在使用VS2017编译gRPC的C++版本(release 32位)时,请确保已经正确配置了开发环境,并且安装了必要的依赖项。接下来按照官方文档中的步骤进行操作,可以顺利地完成编译过程。如果有遇到任何问题,建议查阅相关资料或社区资源以获得帮助。

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客服
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  • GRPC-C++_Release_32_VS2017
    优质
    简介:这是一个针对Microsoft Visual Studio 2017环境下的GRPC C++版本的发布包,包含了编译好的库文件和必要的依赖项。 在使用VS2017编译gRPC的C++版本(release 32位)时,请确保已经正确配置了开发环境,并且安装了必要的依赖项。接下来按照官方文档中的步骤进行操作,可以顺利地完成编译过程。如果有遇到任何问题,建议查阅相关资料或社区资源以获得帮助。
  • Xilinx Zynq7000系列的Boost和gRPC交叉
    优质
    本项目提供针对Xilinx Zynq7000系列处理器的Boost库及gRPC框架的交叉编译版本,适用于嵌入式系统开发。 该资源包含Git源码以及编译后的静态链接库,并且包含了Boost所需的第三方库。
  • gRPC 1.28在Windows VS2015下的C++
    优质
    本资源提供gRPC 1.28版本在Windows环境下使用Visual Studio 2015编译生成的C++静态和动态链接库,便于开发者快速集成gRPC服务。 gRPC 1.28版本64位release版本静态库已编译完成,使用protobuf版本为3.11,在VS2015环境下亲测可用。
  • gRPC 静态库( 1.57.0)
    优质
    gRPC静态库版本1.57.0提供了高效的C++框架,用于构建远程过程调用,支持多种语言和平台,适用于高性能网络服务开发。 GRPC静态库文件(v1.57.0)是针对跨平台、高性能且开源的RPC框架版本,主要设计用于现代微服务架构。该版本包含了构建应用程序所需的全部预编译静态库,让开发者可以直接在项目中集成GRPC而无需自行编译源代码。基于HTTP/2协议并使用ProtoBuf定义服务接口和消息结构,GRPC提供多种语言API支持。 让我们详细了解GRPC的核心特性: 1. **基于HTTP/2**:利用双向全双工通信能力提高效率。 2. **ProtoBuf(Protocol Buffers)**:这是一种高效的序列化方案,通过将数据结构转换为二进制格式减小了网络传输的数据量。 3. **类型安全和强一致性**:确保客户端与服务器间接口的类型安全性,减少因不匹配引发的问题。 4. **流式RPC**:支持连续双向通信模式,适合实时数据流或长连接场景。 5. **强大的负载均衡和扩展性**:通过自定义策略提高服务可集成性和可用性。 6. **安全特性**:提供TLS以确保传输过程中的安全性。 对于Linux平台而言,GRPC的静态库文件尤其重要。它们允许开发者在没有动态链接依赖的情况下构建应用。这表示: 1. **易于部署**:包含所有必要组件简化了部署流程,并减少了环境依赖。 2. **安全性**:防止因版本不匹配导致的安全漏洞。 3. **性能提升**:避免运行时查找和加载库的过程,可能提高执行效率。 4. **离线环境支持**:在无网络或受限环境下是唯一选择。 使用GRPC静态库(v1.57.0)的开发者应注意以下几点: 1. **兼容性检查**:确保与开发环境及目标操作系统相匹配。 2. **链接器设置**:编译时正确配置指向GRPC静态库路径的选项。 3. **头文件引用**:在源代码中包含必要的GRPC和ProtoBuf头文件。 4. **服务定义编写**:使用ProtoBuf描述接口和服务类型,生成客户端和服务端代码骨架。 5. **错误处理与日志记录**:利用内置机制进行有效调试和监控。 6. **测试优化**:通过单元测试确保功能正常,并根据需求做性能调优。 GRPC静态库文件(v1.57.0)为Linux开发者提供了集成强大RPC框架的便捷方式,实现高效且安全的服务间交互。无论是构建微服务、远程过程调用还是复杂分布式系统,在实际项目中结合具体技术栈和需求充分利用其功能优势是明智的选择。
  • PythonC语言
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    这是一款将C语言代码转换为Python兼容格式的工具或软件,旨在让开发者能够利用Python环境运行和调试原本需要在C语言环境下执行的程序。它提供了一种独特的方式来结合两种编程语言的优势,从而提高开发效率与灵活性。 使用Python语言编写的C语言编译器采用了LL1文法进行语法分析,并包含完整的文法规则。通过利用C语言的空语句解决了左递归问题。
  • xerces-c-3.23-src Carla 0.9.15
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    本项目为Carla 0.9.15自动驾驶模拟器编译环境,包含Xerces-C++ 3.2.3源代码,适用于开发者构建和测试智能交通系统软件。 Xerces-C是一个开源的XML解析器,用于解析和操作XML文档。它是Apache软件基金会的一部分,并提供了C语言编程所需的API。Xerces-C支持各种XML标准功能,包括解析、验证、查询和转换XML文档。
  • Visual C++ 2010 学习的二级C
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    这是一个基于微软Visual C++ 2010学习版简化而成的二级C语言专用编译环境,旨在为编程初学者提供一个简洁、易于使用的入门级开发工具。 **Visual C++ 2010学习版**是一款专为初学者设计的编程工具,在C++编程环境中提供了一套完整的开发环境,是全国计算机等级考试(NCRE)二级C语言考试中常用的一款编译器。这款软件以其强大的集成开发环境(IDE)和对C++标准库的支持,为学习和编写C++程序提供了便利。 **C++**是一种面向对象的编程语言,由Bjarne Stroustrup于1983年在C语言的基础上发展而来。它不仅保留了C语言的高效性和灵活性,还引入了类、模板、异常处理、命名空间等高级特性,使得程序设计更加模块化和易于维护。 **Visual C++ 2010**作为微软的开发工具,集成了Visual Studio IDE,该IDE提供了一整套的开发工具和服务,包括源代码编辑器、调试器、项目管理工具以及对Windows API的支持。其特点是直观的界面和高效的代码编写体验,支持语法高亮、自动完成、调试断点等功能,极大地提高了开发效率。 **二级C语言**是NCRE的一个科目,主要考察考生对C语言基础语法、控制结构、函数、数组、指针等核心概念的理解和应用能力。Visual C++ 2010学习版因其友好的界面和丰富的调试功能,成为了考生们的首选工具,它可以帮助考生更好地理解和调试C语言程序。 **C编译器**是将源代码转换为机器语言的工具,Visual C++ 2010内置的编译器支持C++标准,可以编译符合C++11或更早版本的代码。编译器的工作包括词法分析、语法分析、语义分析以及生成目标代码等步骤,确保程序能够在特定的硬件平台上运行。 **VCExpress**可能指的是Visual C++ Express Edition,这是Visual Studio系列的一个简化版本,针对个人开发者和小型团队免费提供。尽管它是“学习版”,但功能相对完整,对于学习和开发C++项目来说已经足够。 Visual C++ 2010学习版是学习和实践C++编程的有力工具,尤其是对于准备全国二级C语言考试的考生而言。它提供的编译环境和调试工具,可以帮助学生深入理解C++语言,提高编程技能,为今后的软件开发打下坚实的基础。通过不断练习和使用,考生能够熟练掌握C++的各种特性和编程技巧,在NCRE考试中取得好成绩。
  • 在Windows环境中gRPC C++静态库
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    本项目提供在Windows环境下构建gRPC C++静态库的方法和相关配置,旨在简化开发流程并提高跨平台兼容性。 在Windows环境下,gRPC是一个非常重要的工具,它是一个开源的框架,用于构建高效、可靠的分布式系统。基于HTTP2协议,并支持多种语言开发,包括C++,这使得它成为跨平台开发的理想选择。本资源提供了适用于64位系统的gRPC C++静态库版本,并包含了Debug和Release两种配置。 gRPC的核心概念之一是远程过程调用(Remote Procedure Call, RPC),这是一种通信协议,允许程序调用远程计算机上的函数或方法,就像本地一样执行这些操作。这种抽象简化了分布式系统开发的复杂性,因为它隐藏了网络通信的具体细节。gRPC使用Protocol Buffers(protobuf)作为其消息编码标准,protobuf是一种数据序列化协议,可以将结构化的数据转换为二进制格式,并便于在网络上传输。 在Windows上编译gRPC C++静态库时需要安装以下依赖项: 1. **C++编译器**:如Microsoft Visual Studio。 2. **CMake**:一个跨平台的构建系统工具,用于管理项目的构建过程。 3. **Protobuf编译器**:用于处理protobuf定义文件(.proto)并生成相应的C++接口代码。 4. **zlib**:一种常用的压缩库,gRPC需要它来进行某些数据处理操作。 5. **OpenSSL**:提供安全套接字层功能,用于加密通信。 具体步骤如下: 1. 安装所有依赖项,并确保它们的路径已添加到系统PATH环境变量中。 2. 下载并安装gRPC源代码。 3. 创建一个构建目录,在该目录内运行命令行工具。 4. 使用CMake生成项目文件。在命令行中,输入`cmake `来配置,并执行`cmake --build . --config DebugRelease`以编译特定的库版本(Debug或Release)。 5. 编译完成后,在指定目录下找到静态库文件,例如libgrpc++.lib和libgrpc++_unsecure.lib等。 这些静态库可以被链接到你的C++项目中,以便使用gRPC的功能。对于不同的配置选择相应的库:Debug版本用于开发调试阶段,而Release版本则适用于优化性能的生产环境部署。 在实际应用过程中,你可以创建.proto文件来定义服务接口和服务消息类型,并利用protobuf编译器将这些定义转换为C++代码;生成的服务接口和消息类可以被实现并启动gRPC服务器。客户端可以通过相同的接口与服务器进行通信。 这个资源提供的64位Windows版本的gRPC C++静态库简化了开发流程,使开发者可以直接在项目中使用它们而无需从头开始编译gRPC框架。这不仅加速了项目的进度还帮助构建高性能微服务架构的应用程序。
  • VS2010下预的GDAL 1.9.2 C++
    优质
    本项目提供在Visual Studio 2010环境下编译的GDAL 1.9.2版C++库,适用于Windows平台开发者进行地理空间数据处理与分析。 gdal-1.9.2基于vs2010已编译好的C++版本,已经过测试,可以使用,低分共享。
  • XGBoost预
    优质
    XGBoost预编译版本是经过预先构建和优化的XGBoost机器学习库,方便用户直接使用而无需自行编译安装。 使用已编译的XGBoost版本可以节省您的时间,无需下载mingw进行编译。直接进入python-package文件夹,并通过运行`python setup.py install`命令来安装即可。