LibMesh 技术文档
2024-12-27 01:52:44作者:咎竹峻Karen
1. 安装指南
在开始安装前,请确保您的系统已安装 C++ 编译器,并完全支持 C++11 标准。若要在分布式内存平台上进行并行计算,您还需要安装 MPI。
安装步骤:
cd到 LibMesh 克隆或提取的发布压缩包位置。- 如果您使用的是 git 克隆,请执行
git submodule update --init --recursive。 - 创建一个名为
build的目录:mkdir build。 - 进入
build目录:cd build。 - 查看配置选项(可选):
../configure --help | less。 - 配置安装路径:
../configure --prefix=/some/final/install/directory。 - 编译:
make。 - 运行测试(可选):
make check。 - 安装:
make install。
安装完成后,如果您需要卸载,可以使用 make uninstall。
2. 项目使用说明
LibMesh 支持多种配置方法,这些方法是在构建库时使用的配置设置。以下是主要支持的几种方法:
opt:完全优化模式,几乎没有错误检查。结果库不包括调试符号,使用激进的优化标志。dbg:完全调试模式。启用所有有用的编译器警告以及健壮的内部状态检查。某些算法的渐进复杂度可能会比设计规格说明的差。devel:使用高级编译器优化,但也启用内部状态检查。包括调试符号,但由于编译器优化,结果代码在调试器中不易导航。pro:优化代码路径,使用适合 gprof 使用的编译器标志。oprof:优化代码路径,使用适合 oprofile 使用的编译器标志。
要选择一组方法,您可以将它们传递给 configure:
../configure --with-methods="opt dbg devel"
或者:
../configure METHODS="devel oprof"
如果未指定,默认为 METHODS="opt dbg devel"。
3. 项目 API 使用文档
LibMesh 提供了丰富的 API,用户可以通过阅读官方文档来详细了解如何使用这些 API。文档中包括了类的详细描述、方法的使用以及相关示例。请参考项目的官方文档以获取更多关于 API 的信息。
4. 项目安装方式
LibMesh 支持在多个编译器之间进行独立构建,建议用户使用此功能以支持多个编译器。例如,在系统中可用的多个编译器中,您可以创建一个子目录来为每个编译器构建:
export LIBMESH_SRC=/local/libmesh
cd $LIBMESH_SRC
module load gcc/9.3
cd $LIBMESH_SRC && mkdir gcc-9.3 && cd gcc-9.3 && ../configure && make && make install
module swap gcc/9.3 intel/19.0
cd $LIBMESH_SRC && mkdir intel-19.0 && cd intel-19.0 && ../configure && make && make install
以上即为 LibMesh 的技术文档,希望对您的使用有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
538
3.76 K
暂无简介
Dart
774
192
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
756
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
180
AscendNPU-IR
C++
86
142
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
249