spksrc 项目使用教程

spksrc 项目使用教程

spksrc Cross compilation framework to create native packages for the Synology's NAS spksrc 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spksrc

1. 项目目录结构及介绍

spksrc 是一个用于为 Synology NAS 设备编译和打包软件的交叉编译框架。以下是其主要目录结构及介绍:

  • cross/: 包含交叉编译所需的工具链和脚本。
  • diyspk/: 存放自定义的 SPK 包项目。
  • kernel/: 与 Synology 设备内核相关的文件。
  • mk/: 包含用于构建 SPK 包的 Makefile 文件和规则。
  • native/: 包含本地编译所需的工具和脚本。
  • spk/: 存放打包好的软件包和相关的元数据文件。
  • toolchain/: 包含编译所需的工具链。
  • toolkit/: 包含开发工具和辅助脚本。
  • .github/: 存放 GitHub Actions 相关的配置文件。
  • .vscode/: 包含 Visual Studio Code 的配置文件。
  • Dockerfile: 用于构建 spksrc 的 Docker 容器的文件。
  • LICENSE.md: 项目许可证文件。
  • Makefile: 主 Makefile 文件,用于构建整个项目。
  • README.md: 项目说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过以下文件进行:

  • Makefile: 这是项目的主 Makefile 文件,它定义了构建过程的入口点和主要规则。通过运行 make 命令,Makefile 会根据定义的规则构建 SPK 包。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过以下文件进行:

  • Makefile: 在这个文件中,你可以定义各种编译选项和环境变量。例如,可以设置编译器选项、指定交叉编译工具链的路径等。

  • config: 这是一个配置文件,用于定义项目全局的编译选项和参数。在这个文件中,你可以设置编译器、编译器选项、依赖关系等。

通过编辑这些配置文件,可以定制项目的编译过程,以适应不同的开发环境和需求。

spksrc Cross compilation framework to create native packages for the Synology's NAS spksrc 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spksrc

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 年代至 2010 年代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机和平板电脑。开发者可以借助各种库和框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework 和 .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal 和 InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级的功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输和串行端口模拟,便于开发者开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发和蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更新,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接和数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能和 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别与分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)和标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标和掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集和可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名与标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集和验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py 和 test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源和训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估和恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证和测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于新图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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