1.vs2019已经在vc++目录中加入eigen的源码目录为什么还是提示找
2.[推理部署]👉Mac源码编译TensorFlow C++指北
3.Autoware.io源码编译安装

vs2019已经在vc++目录中加入eigen的目录为什么还是提示找

       欲在Visual Studio 中集成著名的矩阵运算库Eigen，本文提供详细步骤。源码首先，源码访问Eigen官网下载3.3.8版本源码。源码在Visual Studio中创建空项目。源码为简化管理，源码文华财经波段操盘指标源码不勾选将解决方案和项目置于同一目录选项，源码以确保文件结构清晰。源码创建src、源码include、源码deps、源码config等文件夹，源码Eigen源码置于deps/eigen目录下。源码

       配置项目属性，源码bililiapp源码添加Eigen目录。源码在项目属性页中选择C/C++标签进行调整，确保文件夹路径正确设置。创建test_eigen.cpp文件进行代码测试，验证配置是否正确。若项目多于一个，例如Project2，需将Eigen目录添加至其C/C++属性页的附加包含目录中，并确保路径相对项目文件夹。创建Project2/src目录，添加测试代码，并设置Project2为启动项，运行以验证配置。apisix 源码

       总结，本文详细阐述了如何在Visual Studio 中集成Eigen库，并说明了处理多项目情况的方法。此过程对于集成其他库应具相似性。欢迎关注个人网站以及GzH: SLAM学习er，作者将持续更新更多内容。

[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，redislinux源码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linke源码`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。

Autoware.io源码编译安装

       要编译安装Autoware.io，首先请确保已安装ROS1，如Ubuntu .版本的Melodic。以下步骤将指导你完成依赖安装及源码编译过程。

       安装依赖

       1. 对于CUDA的支持（可选但建议），你需要下载CUDA .0，链接位于developer.nvidia.com/cuda。安装时，遇到驱动安装询问时选择n，后续步骤默认安装即可。

       2. 安装cudnn，从developer.nvidia.com/rd...获取并进行安装。在cuda目录下进行软链接配置，并通过验证测试。

       其他依赖安装

       3. 安装eigen3.3.7，接着是opencv3，安装时需先安装依赖库，然后解压、配置和编译。

       源码下载与编译

       4. 创建新的工作区，下载并配置工作区，然后下载Autoware.ai源码。

       5. 使用rosdep安装依赖库，有CUDA版本和无CUDA版本两种编译方式。

       测试与问题解决

       6. 下载并运行demo，可能遇到的问题包括编译错误和链接问题。

       问题1：calibration_publisher报错，需修改CMakeList.txt文件。

       问题2：ndt_gpu编译错误，需替换Eigen3Config.cmake文件中的版本信息。

       问题3：opencv链接问题，需要检查和调整。

       问题4：rosdep更新慢，可通过修改源码和配置文件解决。

       问题5：runtime manager花屏，需安装wxPython 4.和libsdl1.2-dev。

       通过上述步骤，你应该能够成功编译并测试Autoware.io。如有任何疑问，查阅官方文档或社区论坛寻求帮助。