1.Mac10.15.7上编译OpenJDK8u
2.Mac平台下的源译FFmpeg的安装编译
3.在M1 Mac上编译使用arm64原生go
4.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
5.Mac OS下从源码编译、安装Seismic Unix
6.MacBook(m1)源码编译opencv

Mac10.15.7上编译OpenJDK8u

       本文指导如何在Mac..7系统上编译OpenJDK8u。码编

       首先，源译请注意，码编若在编译JDK8时遇到问题，源译请考虑使用JDK8u版本，码编okio 源码以简化流程。源译

       1. 开始时，码编进入本地目录并下载源代码。源译如使用代理，码编请确保设置正确，源译以免下载过程因超时或网络速度慢而受阻。码编

       2. 然后获取构建过程中所需的源译额外存储库。此步骤可能较慢，码编请耐心等待。源译

       3. 接下来检查配置并执行 `bash ./configure` 命令。

       4. 确保配置成功后，通过执行 `make` 命令进行编译。执行 `make images` 命令，编译过程耗时较长，请耐心等待。打赏网页源码

       编译成功后，应在 `build` 目录下发现 `images` 文件夹，内含编译出的镜像文件。

       5. 为测试编译结果，请进入编译输出的目录（具体路径根据您的机器配置而定），如 `/Users/mango/git/openjdk8u/build/macosx-x_-normal-server-release/images/j2sdk-image/bin`。然后执行 `java -version` 命令。将 `j2sdk-bundle` 文件夹中的软件包复制到 `/Library/Java/JavaVirtualMachines/` 目录下，并在IDE中配置使用。

       在编译过程中，可能会遇到各种问题，但本文不详细列出解决方法。在遇到问题时，请查阅相关文档或资料进行尝试解决。

Mac平台下的FFmpeg的安装编译

       在Mac平台上安装FFmpeg有三种途径：静态库下载、Homebrew安装和源码编译。每种方法各有优劣，适合不同的需求和学习目的。

       1. 静态库下载安装

       从FFmpeg官网下载可执行文件，简单快捷但不利于深入学习。连扳天数源码解压后，在终端运行即可，可设置环境变量方便全局使用。

       2. Homebrew安装

       通过Homebrew安装较为简便，但不推荐。首先确保安装了必要的工具如CLT，然后通过brew uninstall卸载旧版本，执行相应指令安装。注意Homebrew 2.0后可能需要第三方仓库来关联编解码器选项。

       3. 源码编译安装

       从官网下载源码，编译过程可能遇到依赖问题，但能深入研究FFmpeg。配置编译路径，然后执行编译安装，最后添加环境变量以使FFmpeg可用。

       4. iOS平台库编译

       为了iOS开发，需要针对平台编译库文件。从指定地址下载编译脚本，对libfdk-aac和libx进行编译，完成后在工程中配置头文件和库文件路径。wtopcsvr.dll 源码

在M1 Mac上编译使用arm原生go

       年月日更新：go官方已发布1. beta版，无需自行编译即可下载安装。

       预计年2月，go 1.版将正式支持Apple Silicon（使用arm架构的M1新芯片的Mac操作系统），但目前可通过下载最新源码并编译，获取原生arm版的go。

       操作在m1 mac mini上完成，go工具链安装在$HOME/goroots路径下。mac上需确保已安装rosetta 2。

       首先，下载并安装amd的go 1.版本。通常仅需下载即可。

       通过clone方式获得go源码。从github.com/golang/go仓库克隆，master分支即为1.预发布版本。

       预编译darwin/arm工具链。此工具链本身应为arm版，否则最终编译结果可能为x。编译过程中需要关闭GODEBUG设置中的asyncpreemptoff参数，以避免因依赖rosetta 2而出现的彩票源码cms协程异步抢占bug。

       完成编译后，在$HOME/goroots/go-darwin-arm-bootstrap路径下获取到完整的go arm工具链。

       编译后可使用$HOME/goroots/gosource/bin/go获得arm版的go。将该路径添加到PATH环境变量中，即可在系统中使用原生go。

       性能参考：测试项目gorazor（sipin/gorazor）在windows ik CPU下的go test需2.秒；使用编译出的原生go版本所需时间为0.秒；使用rosetta 2运行amd的go 1.则需0.秒。

[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北

       在Mac环境下编译TensorFlow C++源码，需要完成以下步骤，以避免可能的编译问题，确保顺利构建。

       首先，确认系统环境满足要求。需有Xcode和Command Line Tools，JDK 1.8.0版本以支持编译过程中所需的Java环境，以及Bazel工具，TensorFlow依赖此工具进行编译。特别注意Bazel版本需与TensorFlow对应，如TensorFlow 1.对应Bazel 0..1。

       接下里，安装依赖，包括JDK和Bazel。JDK安装时需检查电脑中是否已安装，并确保正确安装。使用HomeBrew安装Bazel，通过命令行接受协议，并使用`--user`指令确保安装在个人目录的`bin`文件夹下，同时设置`.bazelrc`路径为`$HOME/.bazelrc`。

       安装自动化工具`automake`和使用Python3.7.5在虚拟环境中构建TensorFlow C++源码。推荐使用清华镜像源加速`pip`的安装过程。通过`git clone`方式下载TensorFlow源码，确保checkout至r1.分支。调整域名映射以提升`git clone`速度。

       进行编译选项配置，通常在TensorFlow文件夹内运行命令，根据提示选择默认选项。

       开始编译TensorFlow，此过程可能需要较长时间，完成后，应在`bazel-bin/tensorflow`目录下找到编译好的`libtensorflow_cc.so`和`libtensorflow_framework.1.dylib`文件。

       若遇到`Undefined symbols for architecture x_: “_CFRelease”`错误，这通常与创建软连接有关，无需特别处理。若需要手动安装额外依赖库，如Eigen3，可参考相关指南。

       编译完成后，可对C++接口进行测试，验证编译过程的正确性。通常情况下，Mac下的TensorFlow 1. C++源码编译完成。

       最后，编译TFLite，生成的动态链接库将保存在指定目录下。在`CMakelists.txt`文件中增加对应配置项，以完成TFLite的构建。

       总结而言，Mac下TensorFlow 1. C++源码编译及TFLite的构建，需要遵循上述步骤，并确保环境与工具版本的兼容性，以顺利进行编译过程。Linux系统下的编译方式相似，但具体细节可能有所不同。

Mac OS下从源码编译、安装Seismic Unix

       在Mac OS环境下，Seismic Unix是一个由科罗拉多矿业学院创建的地震处理环境，旨在增强Unix系统在地震数据分析中的功能。尽管Linux系统安装教程较为常见，但对于Mac OS用户，缺少相应的安装指南。本文将详述在Mac OS上从源码编译和安装Seismic Unix的详细步骤。

       首先，确保你的Mac设备上安装了gcc编译器和cmake，同时安装Xquartz软件，这是编译过程中必要的。如果未安装，可以从xquartz.org获取并安装。Xquartz是X的替代品，官方文档提供了更多说明。

       访问Github（github.com/JohnWStockwe...）下载Seismic Unix的源代码，并将其解压到指定目录（如/Users/username/soft/seisunix）。在这个文件夹中，你需要配置系统变量，确保.bashrc和.bash_profile文件存在，若无则新建并添加相关语句。

       接下来，对Makefile.config文件进行必要的修改，将OPTC选项调整以适应Mac OS。重启电脑后，运行特定的命令进行编译。如果编译成功，系统会显示相应的提示。

       最后，参考以下资源进行深入学习或遇到问题时的查询：1feng.com的论坛；2sciencenet.cn的博客；3Github的Seismic Unix项目页面；4apple.stackexchange.com的技术问答；以及5cwpsu_vr1的官方文档。

       通过这些步骤，你就能在Mac OS上成功安装和使用Seismic Unix，满足地震领域科研的需求。

MacBook(m1)源码编译opencv

       首先，从GitHub上获取OpenCV的源代码是实现MacBook (m1)本地编译的关键步骤。你可以通过运行以下命令来拉取最新版本:

       bash

       git clone /opencvopencv.git

       如果你想锁定特定的版本，比如2.1分支，可以使用如下命令替换`[tag_name]`为实际的版本号:

       bash

       git clone --branch [tag_name] /opencvopencv.git

       接下来，为了进行编译，你需要准备一个专门的构建目录，这可以通过以下命令创建:

       bash

       mkdir opencv_build

       cd opencv_build

       然后，运行CMake来配置编译环境:

       bash

       cmake ..

       配置完成后，开始编译安装过程:

       bash

       make

       sudo make install

       整个过程涉及到了从GitHub获取源代码、创建编译目录、配置CMake并执行编译和安装。最后，务必确认你的目录结构包括了源代码、构建目录以及安装后的文件。