文章目录背景GN快速入门使用GN建立构建环境交叉编译添加tutorial目标BUILD.gn配置说明使用config使用默认配置使用参数了解GN构建过程查找依赖GN文件执行脚本引用背景最近在研究鸿蒙操作系统的开源项目OpenHarmony，该项目使用了GN+Ninja工具链进行配置，编译，于是开始研究GN如何使用。本文的所有信息均来自GN官网和本人个人体会。GN快速入门使用GNGN的主要功能是根据配置文件（.gn,BUILD.gn等）生成build.ninja文件。build.ninja类似于Makefile，不同的是由Ninja负责执行编译过程。获取GN可执行程序。1）源码编译。可以到官网下
最近开始研究OpenHarmony，发现大多数鸿蒙系统的组件的编译构建都是用gn和ninjia完成的。之前在编译Google开源的代码时有过接触，但是没有对其进行深入学习使用，只知道它是谷歌弄出来的替代make的东西，据说相对于GUNmake速度有了好几倍的提升。既然是比Make更加优秀的东西，自然值得引荐使用。这可能也是鸿蒙选择使用它进行代码构建最直接的原因吧。我将从下面五个方面对其进行学习运用。 1.什么是ninjia？ninjia是一个致力于速度的小型编译系统工具(类似于Make编译工具)其主要有两个特点:1.可以通过其他高级的编译系统生产其输入文件。2.它的设计就是为了更快的编
GNFAQ翻译（PS：花了将近半个小时，把GN的官方FAQ翻译了一遍，有错漏之处欢迎大家指正。）GN的文档在哪里？GN有大量的内置的帮助文档，所以你可以运行gnhelp命令查阅，但是你同样可以在“参考页面”（PS：附件文档包中的gn-reference.pdf）查阅全部帮助文档。你同样可以查阅“快速入门指南”（PS：附件文档包中的gn-quick_start.pdf）和“语言和操作细节”（PS：附件文档包中的gn-language.pdf）。我可以生成XCode或者VisualStudio项目吗？你可以用一次构建（PS:gn是两阶段构建的工具）为XCode，VisualStudio，QTCre
我一直在尝试使用SciPy和Numpy对2D矩阵进行卷积，但失败了。对于我尝试过的SciPy，sepfir2d和scipy.signal.convolve以及用于Numpy的Convolve2D。MatlabforPython中是否有像conv2这样的简单函数？这是一个例子:A=[5454;3232;5454;3232]我想用[0.7070.707]进行卷积Matlab中conv2的结果是3.53506.36306.36306.36302.82802.12103.53503.53503.53501.41403.53506.36306.36306.36302.82802.12103.53
我一直在尝试使用SciPy和Numpy对2D矩阵进行卷积，但失败了。对于我尝试过的SciPy，sepfir2d和scipy.signal.convolve以及用于Numpy的Convolve2D。MatlabforPython中是否有像conv2这样的简单函数？这是一个例子:A=[5454;3232;5454;3232]我想用[0.7070.707]进行卷积Matlab中conv2的结果是3.53506.36306.36306.36302.82802.12103.53503.53503.53501.41403.53506.36306.36306.36302.82802.12103.53
鸿蒙OS——.gn和.rc知识总结(基于security_huks1.GN1.1GN的目的和设计理念1.2语法1.3命名表示1.4构建流程1.5CONFIGS1.6import1.7模板1.8GN在harmony中的实践使用1.9尝试读一读2.RC文件鸽了好久由于每个项目都多多少少有这样一个文件：bulid.gnxxx.rc所以这里简单学习并总结一下这两个文件的若干知识1.GN首先我们来看看.gn文件：刚开始我和大家一样也是看的一头雾水，但是等大家通读完这篇文件就知道如何看GN文件啦！1.1GN的目的和设计理念首先GN是一个为Ninja生成构建文件的构建系统，目的是为了工程师更高效的makef
我尝试构建一个具有一层的CNN，但我遇到了一些问题。确实，编译器告诉我ValueError:Errorwhencheckingmodelinput:expectedconv1d_1_inputtohave3dimensions,butgotarraywithshape(569,30)这是代码importnumpyfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.convolutionalimportConv1Dnumpy.random.seed(7)datasetTraining=numpy.loadtxt("CancerAdapter.
我尝试构建一个具有一层的CNN，但我遇到了一些问题。确实，编译器告诉我ValueError:Errorwhencheckingmodelinput:expectedconv1d_1_inputtohave3dimensions,butgotarraywithshape(569,30)这是代码importnumpyfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.convolutionalimportConv1Dnumpy.random.seed(7)datasetTraining=numpy.loadtxt("CancerAdapter.
卷积卷积是特征提取的常用操作，卷积可以改变图片的通道和大小，相比全连接操作，卷积可以减少计算量，并且充分融合图像的局部特征。importtorchimporttorch.nnasnnx=torch.randn(1,1,4,4)model=nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=3,stride=1,padding=0)output=model(x)print('outputshape',output.shape) importtorchimporttorch.nnasnnx=torch.randn(1,1,5,5)model=nn
单通道说话人语音分离——Conv-TasNet模型(ConvolutionalTime-domainaudioseparationNetwork)参考文献：《Conv-TasNet:SurpassingIdealTime-FrequencyMagnitudeMaskingforSpeechSeparation》1.背景 在真实的声学环境中，鲁棒的语音处理通常需要自动的语音分离。由于这一研究课题对语音处理技术的重要性，人们已经提出了许多方法来解决这一问题。然而，语音分离的准确性，特别是对新演讲者，仍然不够。 大多数以前的语音分离方法都是在混合信号的时频（T-F，或谱图
