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如何配置交叉编译环境
cmake_minimum_required(VERSION 3.5)
# 交叉编译工具链配置
set(TOOLCHAIN_PATH "${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/build/gcc-linaro-7.2.1-2017.11-x86_64_arm-linux-gnueabi")
set(CMAKE_C_COMPILER "${TOOLCHAIN_PATH}/bin/arm-linux-gnueabi-gcc")
set(CMAKE_CXX_COMPILER "${TOOLCHAIN_PATH}/bin/arm-linux-gnueabi-g++")
set(CMAKE_AR "${TOOLCHAIN_PATH}/bin/arm-linux-gnueabi-ar")
set(CMAKE_RANLIB "${TOOLCHAIN_PATH}/bin/arm-linux-gnueabi-ranlib")
# 目标平台设置
set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux)
set(CMAKE_SYSTEM_PROCESSOR ARM)
# 搜索路径配置
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH "${TOOLCHAIN_PATH}/arm-linux-gnueabi")
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PROGRAM NEVER)
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_LIBRARY ONLY)
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_INCLUDE ONLY)
# 项目目录配置
set(PROJECT_INCLUDE_DIR "${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/include")
set(PROJECT_LIB_DIR "${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/lib")
include_directories("${PROJECT_INCLUDE_DIR}")
link_directories("${PROJECT_LIB_DIR}")
project(WifMqtt LANGUAGES C)
set(CMAKE_BUILD_TYPE Release CACHE STRING "Choose the type of build, options are: Debug Release RelWithDebInfo MinSizeRel.")
if (${CMAKE_BUILD_TYPE} MATCHES "Debug")
add_definitions(-DDEBUG_BUILD)
endif()
ADD_EXECUTABLE(wif_mqtt main.c mqtt_sub.c mqtt_msg_build.c common_utils.c config_utils.c mqtt_msg_ota.c mqtt_msg_log.c mqtt_msg_app.c callback.h version.h)
# 添加链接标志以处理 GLIBC 版本差异
set(CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS "${CMAKE_EXE_LINKER_FLAGS} -Wl,--allow-shlib-undefined")
# 链接库:使用库搜索路径
TARGET_LINK_LIBRARIES(wif_mqtt -L${PROJECT_LIB_DIR} paho-mqtt3as curl cjson config ssl crypto sys_info gnutls nettle hogweed gmp tasn1 rtmp z pthread)
# set_target_properties(wif_mqtt PROPERTIES OUTPUT_NAME "wif_mqtt_${CMAKE_BUILD_TYPE}")
VS Code + AI
AI 大模型在 VS Code 上普遍适配,是因为 VS Code 开放、轻量、插件丰富,而且拥有 全球开发者用户群,技术实现简单、用户体验好、覆盖面广

VS Code 使用 codex
PoloAPI
国内的 AI 大模型聚合与中转服务平台,主要面向开发者和企业用户提供统一、大模型 API 的调用入口
通过 VS Code 使用 PoloAI
- 安装插件,比如 CodeGPT / LocalAI / CodeGeeX
- 在插件设置里,把 API Base URL 改成 PoloAI 提供的接口地址
- 例如 https://api.poloai.cn/v1
- 填写 PoloAI 提供的 API Key

CodeGPT 添加模型和 VS code直接添加模型区别
| 场景 | 插件添加模型 | 直接添加模型 |
|---|---|---|
| 多模型对比 | ✅ 可同时添加 OpenAI + Claude + LLaMA | ❌ 通常只支持官方提供的 |
| 企业内网使用 | ✅ 本地部署模型,API Key 可控 | ❌ 受官方网络限制,无法使用本地模型 |
| 快速个人测试 | ⚠️ 需配置插件 | ✅ 开箱即用 |
| 多 IDE 支持 | ✅ 可在 VS Code / Android Studio / JetBrains 同步 | ❌ 主要局限 VS Code / 官方支持 IDE |

PoloAPI 和 接口AI 区别
| 特性 / 平台 | PoloAPI | 接口AI (JieKou.AI) |
|---|---|---|
| 模型聚合 | 是,支持多家主流模型 | 是,同样支持多模型 |
| Target 用户 | 企业优先 + 企业级服务 | 企业 + 个人开发者均支持 |
| 企业级保障 | 强调 SLA / 7×24 支持 / 专属服务 | 有基础服务与管理 |
| 价格策略 | 主打降本和折扣(原厂 API 折扣) | 支持按量付费、透明计费 |
| 国内访问优化 | 提供国内加速和稳定通道 | 同样支持国内可访问模型 API |
| 支持协议 | 统一标准 API | 兼容 OpenAI API 标准 |
| 侧重场景 | 生产级稳定性、成本控制 | 通用聚合 + 模型体验 + 本地调用支持 |
聚合平台的透明度和可能的套利问题

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