Autoconf/Automake使用备忘

本文详细介绍使用Autoconf/Automake工具组自动生成Makefile文件的过程。从运行autoscan到最终make安装,涵盖configure.in和Makefile.am文件的编写及各种自动化命令的使用。
Autoconf/Automake使用备忘
步骤:
 
1,进入代码目录
 
2,运行autoscan,出错不管,只要有configure.scan就好
 
3,mv configure.scan configure.in
 
4,编辑 configure.in
 
以DHTClient程序为例,原始configure.in为
#                                               -*- Autoconf -*-
# Process this file with autoconf to produce a configure script.
AC_PREREQ(2.59)
AC_INIT(FULL-PACKAGE-NAME, VERSION, BUG-REPORT-ADDRESS)
AC_CONFIG_SRCDIR([CRDHTProtocol.h])
AC_CONFIG_HEADER([config.h])
# Checks for programs.
AC_PROG_CXX
AC_PROG_CC
# Checks for libraries.
# Checks for header files.
AC_HEADER_STDC
AC_CHECK_HEADERS([arpa/inet.h fcntl.h netinet/in.h stdlib.h string.h sys/socket.h unistd.h])
# Checks for typedefs, structures, and compiler characteristics.
AC_HEADER_STDBOOL
AC_C_CONST
AC_TYPE_MODE_T
AC_TYPE_SIZE_T
# Checks for library functions.
AC_CHECK_FUNCS([inet_ntoa memset socket strchr strstr strtol])
AC_OUTPUT
 
编辑后的configure.in应该为:
 
#                                               -*- Autoconf -*-
# Process this file with autoconf to produce a configure script.
AC_PREREQ(2.59)
AC_INIT(DHTClient, 0.1,
wuchehai@uestc.edu.cn )
AC_CONFIG_SRCDIR([CRDHTProtocol.h])
AM_CONFIG_HEADER(config.h)
AM_INIT_AUTOMAKE(DHTClient, 0.1)
# Checks for programs.
AC_PROG_CXX
AC_PROG_CC
# Checks for libraries.
# Checks for header files.
AC_HEADER_STDC
AC_CHECK_HEADERS([arpa/inet.h fcntl.h netinet/in.h stdlib.h string.h sys/socket.h unistd.h])
# Checks for typedefs, structures, and compiler characteristics.
AC_HEADER_STDBOOL
AC_C_CONST
AC_TYPE_MODE_T
AC_TYPE_SIZE_T
# Checks for library functions.
AC_CHECK_FUNCS([inet_ntoa memset socket strchr strstr strtol])
AC_CONFIG_FILES([Makefile])
AC_OUTPU
 
5,生成Makefile.am文件,需要手动输入一个,如下
 
bin_PROGRAMS = DHTClient
DHTClient_SOURCES = DHTClient.cpp CRDHTProtocol.h Error.cpp Error.h FileManager.cpp FileManager.h FunctionReturnValue.h Hash.cpp Hash.h IPAddress.cpp IPAddress.h MetaDataDefinition Socket.cpp TCPSocket.cpp Socket.h TCPSocket.h XMLManager.h XMLManager.cpp
CXXFLAGS = -Wall -Wno-deprecated -g
 
如果有库的话,可以自己添加 INCLUDES 或者DHTClient _LDADD=-LXXX
 
6,运行aclocal
7,运行autoheader
8,运行automake -a -c --foreign
9,运行autoconf
10,运行./configure
11,运行make
 




http://hi.baidu.com/nkhzj/blog/item/e21d52604f25e1da8db10ddb.html

autoconf/automake工具用于自动创建功能完善的makefile文件。当前大多数的 软件包都是用这一工具生成makefile文件的。正是因为有了它们的帮助,我们在linux下安装软件才会变得这么简单:只要照着“三步走”就行了。(1) ./configure,自动检查配置,无误的话生成Makefile   (2) make, 编译链接 (3) make install, 安装!

在这里我们主要介绍如何使用autoconf和automake工具组,来自动生成我们项目的 Makefile文件。

Autoconf/Automake工具组主要包括autoconf、automake、 autoscan、autoheader、aclocal等一组命令。所以首先需要用类似于“rpm -qa | grep autoconf”的命令来检查这些工具是否已经安装。当然也可以用whereis命令来检查。

后面的步骤,可以按照下面图中的指示来执行:

 

 

主要是需要 我们 手动编辑configure.ac的内容,进行配 置。
Makefile.am文件需要我们手动提供,其编写格式可以参考网上的资料。

 

 

 

 

http://www.gnu.org/software/autoconf/manual/index.html

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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