工作窃取队列(Work-Stealing Queue)开源项目启动与配置教程
2025-04-24 07:54:57作者:戚魁泉Nursing
1. 项目的目录结构及介绍
开源项目 work-stealing-queue 的目录结构如下所示:
work-stealing-queue/
├── benchmarks/ # 性能测试相关代码和脚本
├── contrib/ # 外部贡献的代码和文档
├── docs/ # 项目文档
├── include/ # 头文件目录,包含项目所需的接口和类定义
├── src/ # 源代码目录,包含项目的核心实现
├── tests/ # 单元测试和集成测试代码
├── examples/ # 项目使用示例
├── scripts/ # 项目构建、安装和运行所需的脚本
├── CMakeLists.txt # CMake构建配置文件
└── README.md # 项目说明文件
目录说明:
- benchmarks/: 包含用于评估项目性能的各种基准测试代码。
- contrib/: 存储社区成员贡献的代码和文档。
- docs/: 包含项目的文档资料,可能包括安装指南、API文档和使用案例等。
- include/: 包含所有公共头文件,供外部使用。
- src/: 包含项目的核心源代码。
- tests/: 包含对项目功能进行验证的测试代码。
- examples/: 包含使用该库的示例代码。
- scripts/: 包含构建、安装和运行项目的脚本。
- CMakeLists.txt: CMake构建系统的配置文件,用于编译项目。
- README.md: 包含项目的简要说明和基本的使用信息。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要通过 CMakeLists.txt 文件来配置。以下是 CMakeLists.txt 的基本结构和说明:
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(work_stealing_queue)
# 设置C++标准
set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)
# 添加源代码目录
add_subdirectory(src)
# 添加测试目录
add_subdirectory(tests)
# 添加示例目录
add_subdirectory(examples)
# 添加安装规则
install(TARGETS work_stealing_queue DESTINATION lib)
启动文件说明:
- cmake_minimum_required: 指定所需的最小CMake版本。
- project: 定义项目名称。
- set(CMAKE_CXX_STANDARD): 设置使用的C++标准。
- add_subdirectory: 添加子目录,以便CMake能够递归地处理它们。
- install: 添加安装规则,指定编译后的库安装到系统的哪个位置。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过修改 CMakeLists.txt 文件来实现。以下是一些常见的配置选项:
- 设置编译器标志:
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -O2") - 添加库依赖:
target_link_libraries(work_stealing_queue lib_name) - 指定安装路径:
set(CMAKE_INSTALL_PREFIX /usr/local)
配置文件说明:
- 设置编译器标志: 可以通过修改
CMAKE_CXX_FLAGS来添加编译器优化标志。 - 添加库依赖: 使用
target_link_libraries命令将依赖的库链接到项目目标中。 - 指定安装路径: 使用
CMAKE_INSTALL_PREFIX变量来定义安装路径。
启动和配置开源项目 work-stealing-queue 的基本步骤就是以上这些。根据具体需求,可能还需要进行更多的配置和调整。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218