编译libtorrent.lib篇

libcef编译Libcef是一种支持多进程的嵌入式浏览器框架，它完全兼容谷歌Chrome浏览器，可用于创建桌面应用程序等。

在使用过程中，需要对libcef进行编译。

本文将分步骤阐述如何进行libcef的编译。

第一步：下载libcef源代码首先需要下载libcef的源代码，可以从官方网站上下载最新的版本，也可以使用git从源码库中下载。

下载完成后，可以将源代码置于合适的位置。

第二步：安装编译工具在进行编译前，需要安装好必要的编译工具。

在Windows环境下，需要安装Visual Studio 2015或更高版本。

在Linux环境下，需要安装gcc、g++、make等工具。

在MacOS环境下，需要安装Xcode。

第三步：配置编译环境在进行编译前，需要对编译环境进行配置。

在Windows环境下，需要设置Visual Studio的环境变量。

在Linux环境下，需要设置LD_LIBRARY_PATH环境变量。

在MacOS环境下，需要安装Xcode Command Line Tools。

第四步：配置编译选项在进行编译前，需要对编译选项进行配置。

可以使用官方提供的编译选项进行编译，也可以根据需要自行设置编译选项。

第五步：开始编译配置好编译环境和编译选项后，可以开始进行编译。

在Windows 环境下，可以使用Visual Studio的命令行工具进行编译。

在Linux、MacOS环境下，可以使用make命令进行编译。

编译过程可能需要一些时间，需要耐心等待。

第六步：测试编译结果编译完成后，可以进行测试。

可以使用官方提供的测试工具对编译结果进行测试，也可以自行编写测试代码进行测试。

总结：编译libcef需要进行多个步骤，涉及到编译环境和编译选项的配置。

在编译过程中，需要耐心等待，可能会遇到一些问题，需要及时解决。

通过对libcef的编译，可以大大提高开发效率，创建更加优秀的应用程序。

libtorch使⽤笔记libtorchpytorch是⼀个强⼤的机器学习库，其中集成了很多⽅法，但从python本⾝⾓度讲，它的速度还不够快。

⽤pytorch官⽹的话说：虽然对于许多需要动态性和易迭代性的场景来说，Python是⼀种合适且⾸选的语⾔，但在同样的情况下，Python的这些特性恰恰是不利的。

它常常应⽤于⽣产环境，这是⼀个低延迟和有严格部署要求的领域，⼀般选择C++。

打ACM的时候，也是⽤C++写⼀些⽐较恶⼼的算法居多，于是我也⼤胆地尝试了⽤C++加载pytorch模型。

官⽹教程下⾯是。

将Pytorch模型转化为Torch ScriptTorch Script可以完好的表达pytorch模型，⽽且也能被C++头⽂件所理解。

有两种⽅法可以将pytorch模型转换成TorchScript，Tracing和显式注释。

有关这两种⽅法的详细使⽤请参考。

Tracing这种⽅法需要你给模型传⼊⼀个sample input，它会跟踪在模型的forward⽅法中的过程。

import torchimport torchvision# An instance of your model.model = torchvision.models.resnet18()# An example input you would normally provide to your model's forward() method.example = torch.rand(1, 3, 224, 224)# Use torch.jit.trace to generate a torch.jit.ScriptModule via tracing.traced_script_module = torch.jit.trace(model, example)Annotation这种⽅法适合模型的forward⽅法不是那么显⽽易见的，⽽需要⼀些流程控制的。

paddle源码编译Paddle是一个强大的深度学习框架，它的源代码可以直接获取并编译。

本文为大家提供了一份Paddle源码编译的指南，帮助大家顺利地将Paddle的源代码编译成可用的二进制文件。

步骤一：获取源码Paddle的源代码可以从其官方网站上获取，也可以从Github上下载。

获取源代码的方法如下：从官网下载：访问Paddle的官方网站，找到'Download'选项，选择'GitHub源代码'下载。

从Github下载：访问Paddle的Github主页，找到'Clone or download'选项，点击'Download ZIP'下载。

步骤二：安装依赖在编译Paddle之前，您需要安装一些必要的依赖包。

这些包可以通过以下命令安装：sudo apt-get install build-essential cmake git libgoogle-glog-dev libgtest-dev libiomp-dev libleveldb-dev liblmdb-dev libopencv-dev libopenmpi-dev libsnappy-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler python-dev python-pip python-numpy python-scipy python-matplotlib python-pandas python-h5py python-sklearn python-skimage python-protobuf python3-dev python3-pip python3-numpy python3-scipypython3-matplotlib python3-pandas python3-h5pypython3-sklearn python3-skimage python3-protobuf 步骤三：编译源代码在安装依赖之后，就可以编译Paddle的源代码了。

rTorrent + ruTorrent 安装和配置rTorrent 是一款非常简洁优秀的BT 客户端，它完全基于文本并可以在Linux 终端中运行。

ruTorrent 是基于PHP 的一个rTorrent 前端，提供图形化的界面来管理 rTorrent 。

一、编译安装 libtorrent1.1 安装编译工具1 2 yum -y install gcc-c++ libtoolyum -y install libsigc++20 libsigc++20-devel1.2 下载、编译、安装1 2 3 4 5 wget http://libtorrent.rakshasa.no/downloads/ libtorrent-0.13.2.tar.gztar -zxf libtorrent-0.13.2.tar.gzcd libtorrent-0.12.9./configuremake && make install二、编译安装 rtorrent2.1 安装依赖的软件包1 2 yum -y install gcc-c++ libtoolyum -y install libsigc++20 libsigc++20-devel2.2 配置环境变量注：如果不先做这步，可能出现无法找到 libtorrent.so.5 等错误。

1 2 3 echo "/usr/local/lib/" >> /etc/ld.so.confldconfigexport PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig2.3 安装 xmlrpc如果你想直接通过web 界面管理rtorrent ，则此步不能省。

rtorrent 0.7.5 以后的版本web gui 是通过xmlrpc 来驱动。

1 yum -y install xmlrpc-c-devel2.4 编译安装 rtorrent1 2 3 4 5 wget http://libtorrent.rakshasa.no/downloads/rtorrent-0.8.9.tar.gztar -zxf rtorrent-0.9.2.tar.gzcd rtorrent-0.9.2./configure --with-xmlrpc-cmake && make install三、rTorrent 使用方法3.1 rtorrent 后台启动脚本该脚本用于管理rtorrent ，包括启动、停止、重启操作，脚本内容见下面链接。

编译 libinput 源码需要以下步骤：
1.下载 libinput 源码
可以从 libinput 的官方网站或 GitHub 仓库下载最新的源码。

2.安装依赖库
编译 libinput 需要一些依赖库，例如 gcc、libxkbcommon、libudev 等。

在 Ubuntu 或 Debian 等基于 Debian 的系统中，可以使用以下命令安装这些依赖库：
sudo apt-get install build-essential libxkbcommon-dev libudev-dev 3.解压源码
使用以下命令解压下载的源码：
tar -xvf libinput-x.y.z.tar.gz
其中，x.y.z 是 libinput 的版本号。

4.进入源码目录
使用以下命令进入解压后的源码目录：
cd libinput-x.y.z
5.配置编译选项
使用以下命令配置编译选项：
./configure --prefix=/usr --disable-documentation
其中，--prefix=/usr 表示将libinput 安装到/usr 目录下，--disable-documentation 表示不生成文档。

可以根据需要修改这些选项。

6.编译源码
使用以下命令编译源码：
make
7.安装 libinput
使用以下命令安装 libinput：
sudo make install
这将把 libinput 安装到 /usr/local/lib/目录下。

libofd编译过程libofd是一款用于编译OFD（Open Financial Data）文件的开源软件库。

OFD是一种用于存储和传输金融数据的文件格式，具有高度的可扩展性和安全性。

libofd的编译过程是将源代码转换为可执行文件的过程，本文将详细介绍libofd的编译过程。

一、环境准备在开始编译libofd之前，我们需要准备好编译环境。

首先，需要确保系统中已安装了必要的开发工具，如编译器、链接器等。

其次，需要安装相关的依赖库，以支持libofd的编译和运行。

具体的依赖库可以在libofd的官方文档中找到。

二、获取源代码libofd的源代码可以从其官方网站上获取。

一般情况下，我们可以通过使用git工具来获取最新的源代码。

在命令行中执行如下命令，即可将libofd的源代码克隆到本地：git clone [libofd源代码地址]三、配置编译选项在获取到libofd的源代码后，我们需要进行一些配置，以便编译过程能够顺利进行。

首先，我们需要进入到libofd的源代码目录中，在命令行中执行如下命令：cd [libofd源代码目录]然后，我们可以使用配置工具来配置编译选项。

一般来说，配置工具会根据系统环境和依赖库的安装情况自动生成编译选项。

在命令行中执行如下命令：./configureconfigure命令会检查系统环境和依赖库，并生成相应的Makefile 文件，以供后续的编译操作使用。

四、进行编译在完成配置步骤后，我们就可以开始进行编译操作了。

在命令行中执行如下命令：makemake命令会根据Makefile文件中的规则来编译libofd的源代码，并生成可执行文件。

编译过程通常会比较耗时，具体时间取决于系统性能和源代码的规模。

五、安装和测试编译完成后，我们可以使用以下命令将libofd安装到系统中：make install安装完成后，我们可以使用以下命令来测试libofd是否正常工作：make test测试过程会运行一系列的测试用例，以验证libofd的功能和性能。

libtorrent ndk编译
要在Android NDK上编译libtorrent库，你需要按照以下步骤进行操作：
1. 首先，确保你已经安装了Android NDK，并且配置好了环境变量，以便在命令行中可以直接访问到ndk-build命令。

2. 接下来，从libtorrent的官方源代码仓库中获取最新的代码。

你可以使用git命令从GitHub上克隆libtorrent的仓库。

3. 在获取了libtorrent的源代码之后，你需要创建一个Android.mk文件来告诉ndk-build如何编译你的代码。

这个文件应该包含libtorrent的源文件列表以及任何必要的编译选项。

4. 确保你的Android.mk文件正确地引用了libtorrent的依赖项，并且设置了正确的编译选项。

这包括指定编译器版本、目标架构等。

5. 一旦Android.mk文件准备就绪，你可以在命令行中切换到libtorrent的源代码目录，并运行ndk-build命令来编译代码。

这
将使用Android NDK中的交叉编译工具链来构建你的库。

6. 最后，一旦编译完成，你将会在指定的输出目录中找到生成的libtorrent库文件，可以将其集成到你的Android应用程序中。

需要注意的是，编译libtorrent库可能会涉及到一些特定的配置和依赖项，具体的步骤可能会因项目而异。

在实际操作中，你可能需要查阅libtorrent的官方文档或者寻求社区的帮助来解决一些特定的问题。

希望这些步骤对你有所帮助，祝你顺利完成
libtorrent在Android NDK上的编译工作。

BT的编译测试全过程为了进行libtorrent.lib的编译，首先我们需要搭建起基本的编译环境，由于libtorrent.lib 在编译时需要调用openssl里面的某些内容，所以第一步需要将openssl编译出来。

其次，我们编译libtorrent.lib的目的是为了调用它，利用其源码中的client_test.cpp的例子，来进行bt下载，而client_test.cpp在编译后链接的过程中需要调用到boost中的某些lib文件，所以在之后必须对boost编译。

注：本项目中，我们在vs2008的环境下进行编译，选用的各源程序版本如下：（1）请参考openssl编译部分，完成openssl的编译。

（2）请参考boost编译部分，完成boost的编译。

（3）进行libtorrent.lib的编译i.首先在VS2008的环境下新建一个空的lib项目（不包含预编译项），将如下目录中的相关源文件导入（方法：解决方案—源文件—右键添加现有项）。

$(SolutionDir)\libtorrent-rasterbar-0.14.4\src （导入该目录下所有的.cpp文件，不包括Makefile.in，Makefile.am文件）$(SolutionDir)\libtorrent-rasterbar-0.14.4\zlib （导入该目录下所有的.c文件）$(SolutionDir)\libtorrent-rasterbar-0.14.4\src\kademlia （导入该目录下所有的.cpp文件不包括Makefile.in，Makefile.am文件）ii.将项目中所有#include的头文件目录包含到工程中（方法：项目—属性—C\C++--常规—附加包含路径），具体有如下四个目录：$(SolutionDir)\ openssl-0.9.8a\include$(SolutionDir)\libtorrent-rasterbar-0.14.4\zlib$(SolutionDir)\libtorrent-rasterbar-0.14.4\include$(SolutionDir)\boost_1_39_0iii.为该项目添加预处理器项（项目中原本有的预处理器项WIN32、_DEBUG、_LIB不变）WIN32_LEAN_AND_MEAN_WIN32_WINNT=0x0501__USE_W32_SOCKETSTORRENT_LOGGINGTORRENT_VERBOSE_LOGGINGTORRENT_STORAGE_DEBUGTORRENT_UPNP_LOGGINGTORRENT_DISK_STATSTORRENT_STATSTORRENT_DHT_VERBOSE_LOGGINGTORRENT_VERBOSE_BANDWIDTH_LIMITTORRENT_USE_OPENSSLUNICODE_UNICODECMAKE_INTDIR=\"Debug\"iv.编译--生成解决方案，生成成功。

libqrencode编译一、什么是libqrencodelibqrencode是一个用于生成二维码的开源C语言库。

它提供了一组API，允许开发者轻松地在自己的应用程序中生成和处理二维码。

libqrencode支持多种二维码类型，包括标准二维码、微信支付二维码等。

二、为什么要编译libqrencodelibqrencode是一个开源库，可以直接使用已经编译好的二进制文件。

但是，在某些情况下，我们可能需要自己编译libqrencode。

1.自定义编译选项：通过自己编译，我们可以根据需求自定义编译选项，以获得更好的性能或特定的功能。

2.平台兼容性：某些平台可能没有提供预编译的libqrencode，或者提供的版本过旧。

通过自己编译，我们可以确保在特定平台上能够正常使用libqrencode。

3.开发调试：如果我们对libqrencode的源代码进行了修改或者希望进行调试，编译libqrencode可以方便我们进行开发和调试工作。

三、编译环境准备在编译libqrencode之前，我们需要准备好编译环境。

以下是编译libqrencode所需的环境和工具：1.操作系统：支持Linux、Windows和MacOS等操作系统。

2.编译工具：在Linux下，我们可以使用gcc编译器；在Windows下，我们可以使用MinGW或者MSYS2等工具提供的gcc编译器；在MacOS下，我们可以使用Xcode提供的clang编译器。

3.CMake：libqrencode使用CMake作为构建系统，我们需要安装CMake来生成编译所需的Makefile或者项目文件。

4.Git：如果我们从libqrencode的代码仓库中获取源代码，我们需要安装Git来进行代码的克隆。

四、获取libqrencode源代码我们可以从libqrencode的代码仓库中获取源代码，也可以下载已经发布的稳定版本。

以下是获取libqrencode源代码的两种方式：1. 从代码仓库中获取源代码通过Git工具，我们可以从libqrencode的代码仓库中获取最新的源代码。

c++ libtorch 训练实例一、概述c libtorch 是一个基于 C 语言的 PyTorch 深度学习框架的封装库，它提供了在 C 语言环境中进行深度学习训练的接口和工具。

在本篇文章中，我们将介绍如何使用 c libtorch 进行深度学习训练的实例。

二、环境准备在开始训练之前，我们需要先准备好环境和数据。

通常需要安装PyTorch 和 c libtorch 库，同时需要准备相应的训练数据集。

三、代码示例以下是一个使用 c libtorch 进行深度学习训练的示例代码：```c#include <torch/torch.h>#include <libtorch/libtorch.h>int main() {// 创建张量at::Tensor input = at::randn({1, 3});at::Tensor target = at::randn({1});// 创建模型和优化器auto model = torch::nn::Sequential();model->add(torch::nn::Linear(3, 4));model->cuda();auto optimizer = torch::optim::SGD(model.cuda(), torch::nn::optim::Adam(input));// 训练模型for (int i = 0; i < 10; i++) {// 前向传播input.zero_grad();model.forward(input);// 计算损失auto loss = torch::nn::MSELoss()(input, target);// 反向传播和优化loss.backward();optimizer.step();// 清零梯度缓存optimizer.zero_grad();}return 0;}```这段代码创建了一个简单的神经网络模型，使用随机数据进行训练。

BT协议库libtorrent的种子文件解析方法探究吴海11北京邮电大学信息与通信工程学院，北京 (100876)E-mail：nosea921@摘要：本文首先简单介绍了近年流行起来的P2P通信模式的网络架构，将其与传统的C/S 架构进行比较并总结出了P2P的三种应用方式及其各自的代表软件。

之后，本文介绍了构成BitTorrent协议的三大部分（种子文件、Http协议、peer wire协议）并分析了协议的工作过程细节。

根据种子文件的特定格式和Bencoding编码规则，本文对BT协议库libtorrent中负责对种子文件进行解析的模块进行剖析，解释了该模块的相关类的定义和解析种子文件的实际函数，为基于BT协议的下载程序的种子文件解析模块的设计提供了一种较好的思路。

关键词：BitTorrent协议 libtorrent 种子文件解析中图分类号：TP3121.引言传统的网络服务模式，所有的下载开销都在服务器上，由于服务器性能和带宽的限制，服务器往往要限定用户的数量和访问速率；而使用基于BT协议的共享软件，可以把下载的开销分摊到每个下载者那里，在理论上支持无限多个下载者下载同一个文件，充分提高文件共享效率。

本文简要分析了BT协议的工作原理，剖析了BT协议库libtorrent中种子文件的解析方法，利用这种解析方法分析出的结果，下载程序就可以开发出BT下载软件。

2.BT网络架构传统的因特网服务如Web、FTP、DNS等均使用客户机/服务器（C/S）模式进行通信。

C/S模式的特征是：服务器是总是打开的主机，具有永久的IP地址，并可扩展为服务器池；客户机与服务器直接通信，可以间歇地与服务器连接，可以具有动态的IP地址，并且客户机彼此之间不直接通信。

C/S模式的最大特点是服务和资源集中，所有对服务请求的处理通常是由服务器完成的[1]。

对等方到对等方（peer-to-peer，P2P）是近年来流行起来的通信模式。

python实现的⼀个p2p⽂件传输实例考虑到我⼿上的服务器逐渐的增多，有时候需要⼤规模的部署同⼀个⽂件，例如因为⽅便使⽤systemtap这个⼯具定位问题，需要把⼿上⼏百台服务器同时安装kernel-debuginfo这个包，原有的⽅式采⽤⼀个源服务器，采⽤rsync或者scp之类的⽂件传输⽅式只能做到⼀个点往下分发这个⽂件，这个时候下发的速度就会⽐较的慢，基于以上原因，我写了⼀个基于bt协议传输⽂件的⼩⼯具，实际测试，传输到10个机房，70多台机器传输⼀个240M的这个内核⽂件，到所有的机器，源采⽤限速2m/s的上传速度，测试的结果⼤概只要140s，就可以全部传输完毕，这个效率是⾮常之⾼，如果不限速的情况下速度会更快，下⾯把这个程序开源出来。

#!/usr/bin/env pythonimport libtorrent as ltimport sysimport osimport timefrom optparse import OptionParserimport socketimport structimport fcntldef get_interface_ip(ifname):s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)return socket.inet_ntoa(fcntl.ioctl(s.fileno(), 0x8915, struct.pack('256s',ifname[:15]))[20:24])def ip2long(ip):return reduce(lambda a,b:(a<<8)+b,[int(i) for i in ip.split('.')])def get_wan_ip_address():interfaces = set(['eth0', 'eth1', 'eth2', 'eth3', 'em1', 'em2', 'em3', 'em4'])ip = ''for i in interfaces:try:ip = get_interface_ip(i)if (ip2long(ip) < ip2long('10.0.0.0') or ip2long(ip) > ip2long('10.255.255.255')) \and (ip2long(ip) < ip2long('172.16.0.0') or ip2long(ip) > ip2long('172.33.255.255')) \and (ip2long(ip) < ip2long('192.168.0.0') or ip2long(ip) > ip2long('192.168.255.255')):return ipexcept:passreturn ipdef make_torrent(path, save):fs = lt.file_storage()lt.add_files(fs, path)if fs.num_files() == 0:print 'no files added'sys.exit(1)input = os.path.abspath(path)basename = os.path.basename(path)t = lt.create_torrent(fs, 0, 4 * 1024 * 1024)t.add_tracker("http://10.0.1.5:8760/announce")t.set_creator('libtorrent %s' % lt.version)lt.set_piece_hashes(t, os.path.split(input)[0], lambda x: sys.stderr.write('.'))sys.stderr.write('\n')save = os.path.dirname(input)save = "%s/%s.torrent" % (save, basename)f=open(save, "wb")f.write(lt.bencode(t.generate()))f.close()print "the bt torrent file is store at %s" % savedef dl_status(handle):while not (handle.is_seed()):s = handle.status()state_str = ['queued', 'checking', 'downloading metadata', \'downloading', 'finished', 'seeding', 'allocating', 'checking fastresume']print '\ractive_time: %d, %.2f%% complete (down: %.1f kb/s up: %.1f kB/s peers: %d, seeds: %d) %s' % \ (s.active_time, s.progress * 100, s.download_rate / 1000, s.upload_rate / 1000, \s.num_peers, s.num_seeds, state_str[s.state]),sys.stdout.flush()time.sleep(1)def seed_status(handle, seedtime=100):seedtime = int(seedtime)if seedtime < 100:seedtime = 100while seedtime > 0:seedtime -= 1s = handle.status()state_str = ['queued', 'checking', 'downloading metadata', \'downloading', 'finished', 'seeding', 'allocating', 'checking fastresume']print '\rseed_time: %d, %.2f%% complete (down: %.1f kb/s up: %.1f kB/s peers: %d, seeds: %d) %s' % \ (s.active_time, s.progress * 100, s.download_rate / 1000, s.upload_rate / 1000, \s.num_peers, s.num_seeds, state_str[s.state]),sys.stdout.flush()time.sleep(1)def remove_torrents(torrent, session):session.remove_torrent(torrent)def read_alerts(session):alert = session.pop_alert()while alert:#print alert, alert.message()alert = session.pop_alert()def download(torrent, path, upload_rate_limit=0, seedtime=100):try:session = lt.session()session.set_alert_queue_size_limit(1024 * 1024)sts = lt.session_settings()sts.ssl_listen = Falseer_agent = "Thunder deploy system"sts.tracker_completion_timeout = 5sts.tracker_receive_timeout = 5sts.stop_tracker_timeout = 5sts.active_downloads = -1sts.active_seeds = -1sts.active_limit = -1sts.auto_scrape_min_interval = 5sts.udp_tracker_token_expiry = 120sts.min_announce_interval = 1sts.inactivity_timeout = 60sts.connection_speed = 10sts.allow_multiple_connections_per_ip = Truests.max_out_request_queue = 128sts.request_queue_size = 3e_read_cache = Falsesession.set_settings(sts)session.set_alert_mask(lt.alert.category_t.tracker_notification | lt.alert.category_t.status_notification)session.set_alert_mask(lt.alert.category_t.status_notification)ipaddr = get_wan_ip_address()#print ipaddrif ipaddr == "":session.listen_on(6881, 6881)else:session.listen_on(6881, 6881, ipaddr)limit = int(upload_rate_limit)if limit>=100:session.set_upload_rate_limit(limit*1024)session.set_local_upload_rate_limit(limit*1024)print session.upload_rate_limit()torrent_info = lt.torrent_info(torrent)add_params = {'save_path': path,'storage_mode': lt.storage_mode_t.storage_mode_sparse,'paused': False,'auto_managed': True,'ti': torrent_info,}handle = session.add_torrent(add_params)read_alerts(session)st = time.time()dl_status(handle)et = time.time() - stprint '\nall file download in %.2f\nstart to seeding\n' % etsys.stdout.write('\n')handle.super_seeding()seed_status(handle, seedtime)remove_torrents(handle, session)assert len(session.get_torrents()) == 0finally:print 'download finished'if __name__ == '__main__':usage = "usage: %prog [options] \n \%prog -d -f <torrent file=""> -s <file save="" path="">\n \or \n \%prog -m -p <file or="" dir=""> -s <torrent save="" path="">\n"parser = OptionParser(usage=usage)parser.add_option("-d", "--download", dest="download",help="start to download file", action="store_false", default=True)parser.add_option("-f", "--file", dest="file",help="torrent file")parser.add_option("-u", "--upload", dest="upload",help="set upload rate limit, default is not limit", default=0)parser.add_option("-t", "--time", dest="time",help="set seed time, default is 100s", default=100)parser.add_option("-p", "--path", dest="path",help="to make torrent with this path")parser.add_option("-m", "--make", dest="make",help="make torrent", action="store_false", default=True)parser.add_option("-s", "--save", dest="save",help="file save path, default is store to ./", default="./")(options, args) = parser.parse_args()#download(sys.argv[1])if len(sys.argv) != 6 and len(sys.argv) != 4 and len(sys.argv) != 8 and len(sys.argv) != 10:parser.print_help()sys.exit()if options.download == False and options.file !="":download(options.file, options.save, options.upload, options.time)elif options.make == False and options.path != "":make_torrent(options.path, options.save)</torrent></file></file></torrent>准备环境：需要在所有的os上⾯安装⼀个libtorrent的库，下载地址：记得编译的时候带上./configure –enable-python-binding，然后mak，make install，进⼊binding⽬录，make，make install就可以运⾏这个⼩的⼯具当然⼤规模部署不可能采⽤每⼀台都去编译安装的⽅式，只要把编译出来的libtorrent.so libtorrent-rasterbar.so.7的⽂件跟bt.py 这个⽂件放到同⼀个⽬录，另外写⼀个shell脚本复制代码代码如下:lib=`dirname $0`export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$libpython bt.py -d -f <种⼦⽂件> -s <⽂件保存路径> -t <做种时间> -u <限制上传速度>使⽤⽅法：⾸先在源服务器上⾯⽣成种⼦⽂件复制代码代码如下:python bt.py -m -p <要发布的⽂件或者⽂件夹> -s <种⼦保存地址>发布⽂件在源服务器上⾯，执⾏复制代码代码如下:python bt.py -d -f <种⼦⽂件> -s <⽂件保存路径> -t <做种时间> -u <限制上传速度>其中做种时间默认设置的是100s，上传速度默认不限制，限制的速度单位是KB下⾯的机器，直接可以复制代码代码如下:python bt.py -d -f <种⼦⽂件> -s <⽂件保存路径> -t <做种时间>只要有⼀台机器完成了，就⾃动作为种⼦，在下载的过程中也会上传，任何⼀台机器都可以作为源服务器，当然了这⾥⾯还有中⼼的tracker服务器，脚本当中，我搭建了⼀个tracker源服务器，放到10.0.1.5端⼝是8760上⾯，当然⼤家也可以采⽤opentracker这个软件⾃⼰搭建⼀个tracker服务器，修改其中的源代码对应部分，另外考虑到发布都是私有⽂件，代码当作已经禁⽌了dht，如果还想更安全，就⾃⼰搭建⼀个私有的tracker server，具体搭建⽅法就使⽤⼀下搜索引擎，查找⼀下搭建的⽅法！⽬前基本做到可以使⽤，后续考虑更简单⼀点，采⽤磁⼒链接的⽅式，这样就可以做到不⽤每台都要拷贝⼀个种⼦⽂件，采⽤⼀个单独的命令⾏就可以发布整个⽂件。

mozilla 源码编译简介2009年05月19日星期二 19:15首先必须使用GNU make来编译mozilla的代码，其他make程序可能会有问题。

编译最简单的方法就是make -f client.mk编译完成之后你可以直接运行编译后的结果，而不用打包。

方法是从${objbuild}/dist/bin中运行./mozilla或者./firefox，或者可能只有xulrunner。

这取决于代码的编译方式。

${objbuild}是指定的mozilla编译目录。

对于从mozilla trunk代码（firefox 3）编译的，可以直接在${objbuild}下运行make package来打包编译结果。

然后再来看看具体的过程：下载代码我推荐从mozilla cvs仓库中下载最新的代码，这样可以很方便的更新编译而不需要每次都下载最新的代码。

首先值得一提的是，不管你要编译那种工程（browser, mail, xulrunner, suite等），基本方法都是一样的。

mozilla的大部分基础代码对于所有的编译是一样的，所以不管checkout那种工程，其目录结构和代码很大程度是一样的。

以browser（其实就是firefox）方法是：第一步，checkout文件client.mk，这对所有工程都是一样的。

cvs -d :pserver:anonymous@:/cvsroot comozilla/client.mk然后，checkout如下文件，此文件包含编译firefox的一般配置项目。

cvs -d :pserver:anonymous@:/cvsroot comozilla/browser/config/mozconfig接下来就可以checkout整个工程相关的源码树。

$ cd mozilla$ make -f client.mk checkout MOZ_CO_PROJECT=browserMOZ_CO_PROJECT是一个用来告诉make如何下载工程代码的变量，你也可以在自定义的.mozconfig配置文件中设置，这样就不用在命令行指定了。

适逢七周岁生日之际，U BUNTU正式推出了第四个LTS长期支持版本，开发代号P RECISE P A NGOLIN的U BUNTU 12.04在2012年4月26日诞生。

这是一个令很多LINUX爱好者振奋的日子，U BUNTU 12.04LTS发布势必会掀起新的升级高潮，而这篇文章给大家介绍一下升级后的最新版U BUNTU的新特点及需要安装的软件，它们使的最新版本U BUNTU 12.04LST具有了更强的吸引力。

如何让Ubuntu更炫更具吸引力首先我们先来看简单介绍一下Ubuntu 12.04 LST版本的特点：在发布之前，Mark Shuttleworth就通过个人网站表示，Ubuntu 12.04将成为第四个LTS版本，任务艰巨，必须适合用于任务关键服务器和大规模桌面部署，这就意味着：●调整生命周期，用更多的时间解决问题。

●将基础架构和平台方面的变化降至最低。

●目标驱动和连续的性能基准测试项目。

●一流的可用性，满足特殊互动需要。

●硬件类型的增强和认证，便于在数据中心部署。

Mark Shuttleworth还宣称，Ubuntu是最为适合云计算的操作系统，12.04 LTS也将在这方面进行全方位的完善和增强。

从上面的介绍中我们可以看出Ubuntu 12.04 LST绝对是一个非常出色的版本，着眼云计算，密谋大数据可以说是新版本的最大特点，但是再好的版本如果没有适合的软件在上面支持也是徒劳的，下面给大家推荐30款非常有特色的软件及一些安装方法，他们涉及范围非常广，新版本的Ubuntu 12.04 LST安装这些软件后将变得更强更有新引力，具体请看下面介绍。

Ubuntu 12.04 LTS配置方面的软件1.Ubuntu TweakUbuntu Tweak是一款专门为Ubuntu(GNOME桌面)准备的配置、调整工具。

主要面向新手级的普通用户。

它可以设置很多并不能在系统首选项中设置的隐藏选项，以满足用户自定义的乐趣。

编译linux外部驱动模块时的基础知识为了清晰的编译Linux内核，内核编译系统使用Kbuild规则对编译的过程以及依赖进行规约。

在内核模块的编译中，为了保持与内核源码的兼容以及传递编译链接选项给GCC，也使用Kbuild规则。

内核模块的源代码可以在内核源码树中，也可以在内核源码树外，当使用Kbuild时，两种情况的编译方式也大致相似。

一般的内核模块在开发时，都是放在源码树外的。

本文主要是针对源码树外部的内核模块的编译。

为了屏蔽内核模块编译的复杂性，开发人员需要编写额外的Makefile，最终让编译内核模块就像编译普通的应用程序一样，敲入”make”就行了。

本文后面就给了一个实例。

编译外部模块在编译外部模块之前，需要首先准备好当前内核的配置以及内核头文件，同时，当前内核的modules enable选项应该开启(编译内核时指定)。

命令行选项使用如下命令编译外部模块：make CC kernerl_src_dir M=ext_module_path其中-C表明make要调用kernel_src_dir下的Makefile，该Makefile就是内核的Makefile，M为该Makefile的参数，指定外部模块源码的路径。

当Makefile接收到M参数时，就默认编译外部模块。

例如，当前目录下存放一个外部模块的源码，其编译命令如下：make CC /lib/modules/`uname -r`/build M=`pwd`其中uname Cr获取当前运行内核的版本，pwd为当前源码路径，将其展开之后为：make CC /lib/modules/ 2.6.42.9/build M=/home/user/hello其中/lib/modules/ 2.6.42.9/build是指向内核源码目录的符号链接。

编译完成之后，要安装驱动时，调用如下命令：make CC /lib/modules/`uname -r`/build M=`pwd` modules_install编译目标modules编译外部模块，默认目标就是modulesmodules_install安装编译成功了的外部模块，默认的安装目录为/lib/modules/kernel_release/extra/，前缀可以同过*****_MOD_PATH 指定。

libtorrent-开源代码P2P协议库（BitTorrent）-linux下编译，测试1.libtorrent 简介,下载和编译libtorrent简介libtorrent是功能齐全的p2p协议开源C ++ bittorrent源码实现，专注于效率和可伸缩性。

它可以在嵌⼊式设备和台式机上运⾏。

它拥有完善的⽂档库，易于使⽤。

它提供了client_test可以⽤于解析torrent种⼦和磁⼒链接，可根据磁⼒链接直接下载⽂件，对于正在下载的视频⽂件，⽤其他播放器可边播放边下载。

常见使⽤libtorrent库的项⽬有qBittorrent，deluge，Free download manager等。

有图有真相先放出编译出来的client_test图⽚，根据输⼊的磁⼒链接下载视频⽂件运⾏情况如下：使⽤client_test根据磁⼒链接下载视频进⾏中，视频还没有下载完成，进度在70%多左右，可以使⽤视频播放器播放视频，也就是可以边下载边播放视频，完全⽆压⼒~~~官⽅libtorrent 测试客户端运⾏如图Tracker简介在BT下载中，有⼀个⾮常重要的⾓⾊，那就是Tracker服务器。

Tracker会追踪有多少⼈在下载同⼀⽂件，并把这些名单发送到BT软件上。

BT软件再尝试连接这些⽤户，以此来给你提供下载速度，同时你也会给他们贡献速度。

简单来说，Tracker服务器起到的，就是牵线搭桥的作⽤，⽽这正是BT下载的核⼼。

越热门、越优质的Tracker，资源解析速度及下载速度就越快。

普通BT软件速度不稳定，就是因为内置的Tracker太少。

opentracker是⼀个linux中开源和免费的BitTorrent Tracker ，旨在实现⼀个最⼩化资源使⽤，并且可以在⽆线路由器中使⽤的轻量级tracker服务器。

P2P⽹络中peer和tracker的关系图(1).所有源码下载地址(2).安装gcc,g++编译器$ sudo apt install gcc g++ automake autoconf git以下所有操作都是在ubuntu命令⾏下进⾏的。

Iibevent编译
编译Iibevent库可以按照以下步骤进行：
下载Iibevent源代码：可以从IibeVem官方网站下载最新版本的源代码，也可以使用版本控制工具如Git从GitHub上获取源代码。

解压源代码：将下载的源代码压缩包解压到指定的目录中。

进入解压后的源代码目录：使用命令行终端进入解压后的Iibevent源代码目录。

配置编译选项：执行以下命令进行配置：
./configure
可以根据需要添加一些编译选项，如指定安装目录等。

编译代码：执行以下命令进行编译：
make
安装库文件：执行以下命令进行安装：
makeinsta11
默认情况下，库文件会安装到系统的默认路径中，如果需要指定安装路径，可以在配置时使用-PrefiX选项。

验证安装：可以编写一个简单的测试程序，包含IibeVent头文件并链接Iibevent库进行编译和运行，确保库文件安装正确。

注意：在编译IibeVent之前，需要确保系统已经安装了必要的依赖库，如Iibevent依赖的1ibevent-deve1>Iibevent-Openss1等。

具体依赖库的安装方法可以参考系统的文档或使用包管理工具进行安装。

libtorch推理例程关于libtorch推理例程Libtorch是PyTorch的C++前端库，它提供了C++接口，使得开发者能够在不使用Python的情况下仍然能够使用PyTorch强大的功能。

在本文中，我们将一步一步地讨论libtorch推理例程，以便帮助读者了解如何使用libtorch进行模型推理。

第一步：安装libtorch首先，我们需要下载和安装libtorch。

可以从PyTorch的官方网站第二步：加载模型在进行推理之前，我们首先需要加载预训练的模型。

PyTorch模型通常以.pth或者.pkl等格式保存。

我们可以使用torch::jit::load函数来加载模型，代码示例如下：cpp#include <torch/torch.h>Load the modeltorch::jit::script::Module module;module = torch::jit::load("path_to_your_model.pth");在这个例子中，path_to_your_model.pth是你预训练模型的文件路径。

加载模型后，我们就可以开始进行推理了。

第三步：数据预处理在进行推理之前，需要对输入数据进行预处理。

通常情况下，输入数据被存储在张量（Tensor）中，我们需要将其格式化成与模型输入要求相同的形式。

例如，如果模型要求输入是一个大小为[1, 3, 224, 224]的张量（表示一张RGB图像），我们需要将输入数据调整为相同的形状。

同时，我们还需要将输入数据转换成float类型。

cppPreprocess the input datatorch::Tensor input_data = torch::ones({1, 3, 224, 224});input_data = input_data.to(torch::kFloat32);在这个例子中，我们创建了一个大小为[1, 3, 224, 224]的张量，并将其设置为全1。

libtorch语法Libtorch是一个针对Pytorch的C++库，用于编写高性能、动态神经网络。

Pytorch 是一个广泛使用的动态神经网络库，有着强大的Python API，但其在性能方面有所欠缺。

因此，Libtorch应运而生，它让开发者能够用C++编写高性能的神经网络模型。

本文将向您介绍Libtorch的基本语法，以帮助您了解如何使用Libtorch创建神经网络。

TensorTensor是Libtorch的核心类，它表示了一个可以存储多维数据的数组。

在Libtorch 中，所有的数据都是通过Tensor来处理的。

使用从Python风格的函数转换的C++ API时，可以使用如下代码创建和初始化一个Tensor：```auto x = torch::tensor({{1, 2}, {3, 4}});```也可以使用如下方式初始化一个Tensor：其中x为Tensor对象，存储着由data中的数据构成的2x2数组。

ModuleModule是指在Libtorch中定义神经网络模型的基本单元。

一个神经网络模型可以由许多Module组成，这些Module可以互相连接起来，形成不同的层次结构。

例如，下面的代码定义了一个简单的、全连接的神经网络：```struct Net : torch::nn::Module {Net(int64_t N, int64_t M): linear(register_module("linear", torch::nn::Linear(N, M))) {}torch::Tensor forward(torch::Tensor input) {return linear(input);}torch::nn::Linear linear;};```上述代码中，Net是从Module类派生而来的一个自定义类，其中的成员linear是一个torch::nn::Linear对象，表示为几个输入的线性变换。