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cmake前沿信息_vs安装cmake(2024年11月实时热点)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

cmake

在ubuntu 16上编译运行cocos2d-x 3.6的效果，只能说要改一些东西，需要装cmake和libglfw3-dev，最麻烦的是glfw3，因为ubuntu 14很难cmake编译安装glfw3，所以需要用ubuntu 16或以上，另外glfw3需要较旧的版本3.0.4，这里直接用apt安装即可。编译方法是先执行cocos2d-x 2的install-deps-linux.sh，然后apt安装libglfw3-dev（它会把libglfw-dev自动卸载），然后就可以成功cmake了。执行make后可能会有编译错误，需要在CCStdC-linux.h里面加上include <cmath>和using std::isnan;

CMake + ARM 交叉编译时报错：target CPU does not support ARMv8-M Security Extensions。网上没查到真正的解决方法，有说降低编译器版本，也有说内存对齐（离谱）的，均胡扯。最终我在 ARM 的官方文档中找到答案，非常简单，编译时去掉 -mcmse 选项就完事，不需要其他复杂操作。另外，万恶的 ST 初始化代码生成工具，在 stm32 H7xxx 系列默认推荐开启 MPU 的。一旦开启，就会加上 -mcmse 编译选项，编译就会报错。ST的官方的菜鸟团队根本不测试的。

我也成功用cmake编译原版的onsyuri_libretro.so，项目是YuriSizuku/OnscripterYuri。由于编译这个库需要导出子库，我最开始试过用git clone --recursive，虽然可行，但非常慢，有个方法是按需要执行git submodule --init --progress，因为编译这个代码实际上真的不需要导出那么多子库（例如SDL_image其实是用了stb），所以除了SDL_ttf比较例外，其他都不需要递归导出子库

LLAMA3微调、量化、部署全攻略 𐟎‰ LLAMA3微调、量化、部署全攻略来啦！𐟎‰ 𐟓– 微调指南：首先，下载LLAMA3的完整版本，可以选择官网版或者别人微调过的中文版，例如：。将所有文件保存到一个文件夹中，方便后续操作。使用run_clm_sft_with_peft进行指令微调，所需参数包括： model_name_or_path：模型路径，例如D:\PycharmProject12024\lama-3-chinese-8b-instruct-v2。 tokenizer_name_or_path：分词器路径，例如D:\PycharmProject\2024\lama-3-chinese-8b-instruct-v2。 dataset_dir：数据集路径，例如D:\PycharmProject\12024\data。 per_device train batch_size和per_device eval batch size：训练和评估的批次大小。 do_train和do_eval：分别表示是否进行训练和评估。 seed：随机种子。 bf16：使用bf16精度。 num train epochs：训练周期数。 Lr scheduler type：学习率调度器类型，例如cosine。 Learning rate：学习率，例如1e-4。 warmup ratio：预热比例。 𐟔砩‡化步骤：使用llama.cpp项目进行量化，需要先安装CMAKE：。克隆llama.cpp项目：。进入项目文件夹，安装所需依赖：pip install -r requirements/requirements-convert-hf-to-gguf.txt。编译项目：cmake -B build cmake -build build -config Release。找到转换工具convert-hf-to-gguf.py，并执行量化命令：quantize.exe my_llama3.gguf quantized_model.gguf。 𐟚€ 部署与应用： LLAMA和LMStudio都是简单的部署方法，用法类似，且自带启动服务。使用LLAMA创建模型文件：llama create 名字 -f 模型文件。在Colab上进行量化，需要先下载项目：。编译安装：pip install -r requirements/requirements-convert-hf-to-gguf.txt。下载Hugging Face上的模型，注意Colab内存限制。使用snapshot_download下载模型：from huggingface_hub import snapshot_download，然后进行量化操作。 𐟎堨熩⑦•™程： LORA微调方法mp4 指令微调所需数据与模型下载mp4 LLAMA3模型微调实例mp4 LLAMA3微调后进行量化mp4 llama.cpp量化实例mp4 部署与应用mp4 𐟌Ÿ 掌握这些步骤，你就能轻松搞定LLAMA3的微调、量化和部署啦！𐟌Ÿ

opencv cmake github你们不得house

做java有必要深入学习吗 𐟒禖𐦉‹学Java千万别盲目自学，心态真的会崩。我自己觉得自学肯定不行，所以和父母商量后决定报个线上机构班。结果发现，班上的同学基本都是有基础或者学历较高的。作业布置下来，有时候要琢磨好几个小时才能找到答案。𐟘�饤馉𞧭”疑老师，老师可能都觉得我蠢哭了。𐟘�管怎样，我选择了这条路，多难都要走下去。看着那些Java大佬，我真的好向往成为他们一样的人。 𐟓以下是一些关于学习Java开发的建议，希望能帮你避免走弯路： ✅️1、操作系统 Linux统计文件中某个字符串出现的频率 Linux启动一个进程 Linux查看端口占用 Linux查看CPU和内存使用 Linux查看系统负载命令 Linux调试程序 Linux硬链接和软连接 Core dump、cmake和makefile Shell脚本基本语法和使用 ✅️2、网络原理网络编程学什么：比如socket套接字、套接字选项、TCP/UDP套接字编程、Unix domain协议和编程、原始套接字编程、IO多路复用：select、poll、epoll、queue、序列化技术、零拷贝技术、开源网络库：muduo、libevent等等。学完以上内容，你大概可以写一个类似QQ一样的网络聊天小工具。 ✅️3、数据库 Mysql服务器的安装与配置数据表的新建、查询等CRUD 事物使用及其ACID特性常用的SQL语言、DDL语言、数据优化、建索引、视图、触发器、存储过程、数据库备份、游标等。 ✅️4、必学语法基础 JDK集合、并发包以及它的核心类库（collections、serialization、streams、networking、multithreading、reflection、event handling、NIO、localization等）。 𐟒也告诉大家，学Java要打开自己的思绪，不要堵塞信息！如果你也对Java感兴趣，但是又怕碰上不良机构，可以告诉我你所在的【城市】，我会给你们一些好的选校建议。

我已经把我的最新编译的RA插件代码修改和编译文件onscripter_libretro和onsyuri_libretro发布到gh上，包括so文件：weimingtom/onscripter-libretro_fork。你可能好奇为什么不直接编译原版onsyuri？因为原版检出代码很慢，而且原版是用cmake的，我暂时还没测试过这种编译方法。至于为什么要研究这个RA插件，其实没太大意义，因为它只是比非RA版多了截图和存档功能，而且可以比较好跨平台（例如手柄键位），实际上用途不是太大，就纯代码研究价值——加上RA版很难调试，属于撞大运，如果插件不能用的话要想真的调通是很花时间的，这方面远远不如编译成纯elf可执行那么好用

我似乎拿到R36S掌机的控制台，前提是需要准备一个USB转网线的转接器，方法是：（1）用网线转接器接网线连到路由上，u口接右边的OTG口（2）通过掌机查询ip和打开远程服务，参考dov/r36s-programming，虽然这个开源项目说的是无线网卡，但也适用于USB网线转接器（3）然后用查询到的ip通过putty或者winscp之类的工具登录到控制台，用户名和pass都是ark，然后就能拿到控制台了，可以看到gcc、cmake、git、apt都是自带的，arkos实际对应的是rg351mp，默认的ark用户应该就是最高权限可执行sudo的

两个同在CMU深造的学生，分别感谢他们在国内遇到的好老师。

cmake真tm逆天，没法用两个\\来访问路径，必须得用/

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