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支持平台 | Supported Platforms
SupportedPlatforms Electron支持以下平台： MacOS macOS只提供64位二进制文件，支持的最低macOS版本是macOS10.9。
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Linux平台安装MongoDB
Linux平台安装MongoDB ---- 下载 MongoDB提供了linux平台上32位和64位的安装包，你可以在官网下载安装包。
- C++应用 | Utilitiesstd::error_code::value
std::error_code::value
STD：错误[医]代码：：Value [表格] 返回与平台相关的错误值。 参数 %280%29 返回值 与平台相关的错误值。
- C++应用 | Utilitiesstd::error_condition
std::error_condition
- CodeIgniter数据库 | Database自定义函数调用 | Custom Function Calls
自定义函数调用 | Custom Function Calls
自定义函数调用 $this->DB->call_function（）; 该函数使您能够以独立于平台的方式调用本地不包含在CodeIgniter中的PHP数据库函数。
- SQLite其他 | MiscellaneousSQLite: Single File Database
SQLite: Single File Database
此外，文件格式是跨平台的。在一台机器上创建的数据库可以在具有不同架构的不同机器上复制和使用。SQLite数据库可跨32位和64位机器以及大端和小端体系结构移植。 SQLite数据库文件格式也是稳定的。
- C++应用 | Utilitiesstd::numeric_limits::traps
std::numeric_limits::traps
标准专业化 [表格] 注记 在大多数平台上，整数除以零总是陷阱，std::numeric_limits<T>::traps是true对于所有支持值0的整数类型。
- SQLite其他 | MiscellaneousLong Term Support
Long Term Support
跨平台→SQLite可以在任何具有8位字节，2的补码32位和64位整数以及C编译器的平台上运行。它在所有当前流行的CPU和操作系统上都经过了积极的测试。
- SQLite其他 | MiscellaneousFeatures Of SQLite
Features Of SQLite
（略去功能） 完整的数据库存储在单个跨平台磁盘文件中。非常适合用作应用程序文件格式。 支持太字节大小的数据库和千兆字节大小的字符串和斑点。（请参阅limits.html。）
- C++应用 | Utilitiesstd::error_code::error_code
std::error_code::error_code
相当于error_code(0,std::system_category())... 2%29构造错误代码ec作为平台相关的错误代码和ecat作为相应的错误类别。 3%29从错误代码枚举构造错误代码。
- C++应用 | Utilitiesstd::max_align_t
std::max_align_t
- ReactNative指南 | GuidesPlatform Specific Code
Platform Specific Code
ReactNative提供了两种轻松组织代码并将其按平台分开的方法： 使用Platform模块。 使用平台特定的文件扩展名。 某些组件可能具有只能在一个平台上运行的属性。
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sysconfig
posix_user：用于通过Distutils安装组件并使用用户选项时使用的Posix平台的方案。该方案定义位于用户主目录下的路径。 nt：适用于Windows平台的NT平台。
- C++输入/输出 | Input/outputstd::fopen
std::fopen
在支持他们的平台上，filename可以包括绝对或相对的文件系统路径。 有关可移植目录和文件命名，请参见C++文件系统库或加油。文件系统...
- C++应用 | Utilitiesstd::error_code
std::error_code
STD：错误[医]代码 [表格] std::error_code是与平台相关的错误代码。各std::error_code对象保存来自操作系统或低级接口的错误代码和指向类型对象的指针。
- Python操作系统 | Operating Systemplatform
platform
平台-访问底层平台的识别数据 2.3版本的新功能。 源代码：Lib/platform.py 注意 具体的平台按照字母顺序列出，Unix部分包含Linux。
- TensorFlow表现 | PerformanceXLA Overview（XLA概述）
XLA Overview（XLA概述）
结果是在服务器和移动平台上的速度，内存使用率和可移植性得到了改善。最初，大多数用户不会从XLA中看到很大的好处，但是欢迎您通过使用即时（JIT）编译或提前编译（AOT）的XLA进行试验。
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