apollo代码下载
时间: 2023-08-13 16:00:17 浏览: 394
Apollo是一个由携程集团开源的分布式配置中心,可以帮助开发人员集中管理配置信息。想要下载Apollo的代码,可以按照以下步骤进行操作。
首先,访问Apollo的官方GitHub页面(https://github.com/ctripcorp/apollo),在页面右上方可以找到绿色的“Code”按钮,点击后会出现一个下拉菜单,选择“Download ZIP”选项。
接着,浏览器会下载一个名为“apollo-master.zip”的压缩文件,可以选择保存文件的位置和名称。
下载完成后,找到保存的压缩文件,并解压缩它。可以使用系统自带的解压缩工具或者第三方解压缩软件,将压缩文件解压到指定的文件夹中。
解压缩完成后,进入解压后的文件夹,可以看到其中包含了Apollo的所有源代码、配置文件、文档等。
至此,Apollo代码下载完成。接下来,可以根据需要对代码进行二次开发、配置和部署等操作。
总结起来,下载Apollo代码主要需要完成以下步骤:访问官方GitHub页面、点击“Code”按钮选择“Download ZIP”选项、保存并解压缩下载的压缩文件、进入解压后的文件夹查看下载的代码。希望以上回答能够对您有所帮助。
相关问题
apollo 源码下载
您可以通过以下步骤下载Apollo源码:
1. 访问Apollo的GitHub仓库:https://github.com/ApolloAuto/apollo
2. 点击绿色的 "Code" 按钮,然后选择 "Download ZIP" 选项。
3. 下载完成后,解压缩ZIP文件,您将得到Apollo的完整源代码。
请注意,由于Apollo是一个大型的自动驾驶平台,源代码非常庞大,并且具有复杂的依赖关系。在下载和使用Apollo源代码之前,建议您详细阅读官方文档,以了解如何正确地构建和配置Apollo平台。
apollo9源码下载
### 下载 Apollo 9 源码的方法
要下载 Apollo 9 的源码,可以遵循以下方法。通常情况下,Apollo 的版本会发布在 GitHub 官方仓库中,因此可以通过访问特定标签(tag)来获取所需的版本。
#### 方法一:通过 Git 克隆指定版本
可以直接从 Apollo 的官方 GitHub 仓库克隆代码并检出对应的版本号。以下是具体操作:
```bash
git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.git
cd apollo
git checkout tags/v9.0 -b v9.0
```
上述命令的作用如下:
- `git clone` 命令用于克隆整个 Apollo 项目到本地。
- 进入 Apollo 文件夹后,使用 `git checkout` 切换至目标版本分支,在这里是 Apollo 9.0 版本[^1]。
#### 方法二:下载 Release 包
如果不想通过 Git 来管理代码,还可以直接从 Apollo 的 Releases 页面下载压缩包形式的源码。步骤如下:
1. 访问 Apollo 的 GitHub Releases 页面:[https://github.com/ApolloAuto/apollo/releases](https://github.com/ApolloAuto/apollo/releases)。
2. 找到对应于 Apollo 9.0 的 release 链接,并点击下载按钮。
3. 将下载好的压缩包解压到目标路径下,例如 `/path/to/APOLLO_HOME`[^2]。
完成解压之后,进入解压后的目录即可继续配置开发环境或者构建工程。
#### 注意事项
当尝试编译 Apollo 时可能会遇到一些依赖项缺失的情况,比如 TensorRT 或其他 GPU 加速工具链的问题。在这种场景下,可能需要手动安装这些依赖项并将它们放置到系统的适当位置。例如对于 TensorRT 可能涉及的操作有:
```bash
tar -xzvf TensorRT-<version>.Linux.x86_64-gnu.cuda-<cuda_version>.tar.gz
sudo cp -r TensorRT-*/include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp -r TensorRT-*/lib/* /usr/local/cuda/lib64/
```
以上脚本能够帮助解决因缺少必要的头文件或动态链接库而导致的编译错误问题[^3]。
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