Gazelle 项目使用教程

Gazelle 项目使用教程

bazel-gazelle Gazelle is a Bazel build file generator for Bazel projects. It natively supports Go and protobuf, and it may be extended to support new languages and custom rule sets. bazel-gazelle 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/bazel-gazelle

1、项目介绍

Gazelle 是一个用于 Bazel 项目的构建文件生成器。它能够为遵循语言约定的项目创建新的 BUILD.bazel 文件,并且能够更新现有的构建文件。Gazelle 原生支持 Go 和 protobuf,并且可以通过扩展支持新的语言和自定义规则集。Gazelle 可以通过 Bazel 使用 gazelle 规则运行,也可以作为命令行工具安装和运行。此外,Gazelle 还可以作为 go_repository 规则的一部分,为外部仓库生成构建文件。

2、项目快速启动

安装 Gazelle

首先,确保你已经安装了 Bazel。然后,你可以通过以下命令安装 Gazelle:

go install github.com/bazelbuild/bazel-gazelle/cmd/gazelle@latest

生成 BUILD.bazel 文件

在你的项目根目录下运行以下命令,Gazelle 将为你生成或更新 BUILD.bazel 文件:

gazelle

示例项目结构

假设你的项目结构如下:

myproject/
├── main.go
└── go.mod

运行 gazelle 后,项目结构将变为:

myproject/
├── BUILD.bazel
├── main.go
└── go.mod

BUILD.bazel 文件内容可能如下:

load("@io_bazel_rules_go//go:def.bzl", "go_binary", "go_library")

go_binary(
    name = "myproject",
    srcs = ["main.go"],
    importpath = "github.com/yourusername/myproject",
    visibility = ["//visibility:public"],
)

3、应用案例和最佳实践

应用案例

Gazelle 广泛应用于 Go 语言项目中,特别是在需要频繁更新依赖或构建文件的大型项目中。例如,Google 内部的一些 Go 项目就使用了 Gazelle 来自动生成和维护构建文件,从而减少了手动维护的工作量。

最佳实践

  1. 定期运行 Gazelle:建议在每次更新依赖或项目结构后运行 Gazelle,以确保构建文件的最新状态。
  2. 使用 -exclude 选项:如果你有一些文件或目录不需要 Gazelle 处理,可以使用 -exclude 选项来排除它们。
  3. 自定义规则:如果你需要支持自定义的 Bazel 规则,可以通过扩展 Gazelle 来实现。

4、典型生态项目

Bazel

Bazel 是一个开源的构建和测试工具,类似于 Make、Maven 和 Gradle。它使用可读的、高级构建语言,支持多种语言的项目,并且可以扩展以支持新的语言和平台。

rules_go

rules_go 是 Bazel 的 Go 语言规则集,它提供了用于构建 Go 项目的规则和工具。Gazelle 与 rules_go 紧密集成,可以自动生成适用于 Go 项目的构建文件。

protobuf

Protobuf 是一种语言中立、平台中立、可扩展的序列化结构数据格式。Gazelle 支持生成 protobuf 的构建文件,使得在 Bazel 项目中使用 protobuf 变得更加简单。

通过以上内容,你应该能够快速上手并使用 Gazelle 来管理你的 Bazel 项目。

bazel-gazelle Gazelle is a Bazel build file generator for Bazel projects. It natively supports Go and protobuf, and it may be extended to support new languages and custom rule sets. bazel-gazelle 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/bazel-gazelle

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### GazeLLE核心算法原理 GazeLLE评估板主要针对的是求解QUBO(二次无约束二元优化)类问题,例如伊辛模型、最大割(max-cut)问题以及SAT(可满足性)问题等[^3]。这些问题通常可以被建模成在一个图结构上找到一组节点配置使得某个目标函数达到极值。 #### QUBO问题形式化描述 对于一个给定的无向图 \( G=(V,E) \),其中 V 表示顶点集合 E 是边集,则标准的 QUBO 形式如下: \[ min\left(\sum_{u,v}q_{uv}x_u x_v+\sum_{v}c_v x_v+C\right), \] 这里的变量 \( q_{uv}, c_v, C \) 都是实数系数,\( x_v \in {0,1} \)。 #### 核心算法实现方式 为了有效地处理上述提到的各种组合最优化难题,GazeLLE采用了基于物理启发的方法论来进行高效搜索空间探索。具体来说就是利用了模拟退火(Simulated Annealing)或者量子退火(Quantum Annealing)这样的随机过程来近似得到全局最优解或者是满意程度较高的局部最优解。 - **初始化**: 设定初始温度 T 和降温速率 alpha (0<alpha<1). - **迭代更新**: 对于每一个候选解决方案 s_i ,按照一定概率接受新状态 p=exp(-ΔE/T): 如果 ΔE < 0 或者 rand() < exp(-ΔE /T) 则接受新的方案并将其设为当前最佳方案;否则保持原状不变。 - **冷却阶段** 更新温度 T := T * alpha 直到满足停止条件为止,比如达到了预定义的最大循环次数或是连续若干次未能改进现有最好成绩。 ```python import numpy as np def simulated_annealing(objective_function, initial_solution, max_iter=1e4, init_temp=1.0, cooling_rate=0.98): current_sol = best_sol = initial_solution.copy() cur_obj_val = obj_val_best = objective_function(current_sol) temp = init_temp for i in range(int(max_iter)): neighbor = get_neighbor(current_sol) # 定义邻域内选取邻居的方式 new_obj_val = objective_function(neighbor) delta_e = new_obj_val - cur_obj_val if delta_e < 0 or np.random.rand() < np.exp(-delta_e/temp): current_sol = neighbor cur_obj_val = new_obj_val if new_obj_val < obj_val_best: best_sol = neighbor obj_val_best = new_obj_val temp *= cooling_rate return best_sol, obj_val_best ```
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