更有利于团队协作，当然我之前用的是很老的版本，今天同事在安装的时候出现"0xc000007b"错误代码，然后整理里一下解决方案。...不过建议新手是没必要下这个版本的，毕竟这个版本的功能对于刚接触DW的人来说用处不是很大，用CS5足矣。 首先我们需要注册一个Adobe账号，在安装过程中需要用到。...6、登录操作完成后就进入安装内容界面了，由于系统为32位，下面的图则只有一个安装选项，若是64位系统的朋友则会有32位与64位两个安装内容，可选择都安装也可只安装一个。 ?...直接目前整个DW的安装已经完成，但是部分朋友可能会遇到64位系统下，运行Dreamweaver CS6有时会出现以下错误，提示软件无法运行： ?...解决方法：下载amtlib.dll文件，解压后得到 32 和 64 两个文件夹，根据自己的系统类型选择，复制里面的amtlib.dll文件，替换掉相应软件安装目录的同名文件即可。
安装 Linux 最小化安装时，是没有 tab 命令补全的，需要自己手动安装。...# 安装 $ yum -y install bash-completion # 重新登录生效 命令补全 默认情况下，在 Linux 中提供下列补全功能： 变量补全 用户名补全 可执行命令补全 文件名和目录补全...可执行命令补全 在执行命令时，如果找到单个匹配项的可执行文件，则一个 tab 就会将可执行命令自动补全。.../n 之后按一次 tab 将补全可执行命令：./nginx $ ./n[tab] 当找到多个匹配项时，则两个 tab 将会显示可用命令。 $ ....，找到单个匹配项时，一个 tab 自动补全，两个 tab 列出所有匹配项。
可在正式上线的时候却在编译OpenCV就一直出错，查到最后才发现生产机器的CUDA版本被人给「偷偷」升级到了CUDA9，也是因此踏上了一条填坑路，记录于下，以被自己所需和他人使用。...未知arch时的二次修改 需要注意的是，当我们根据上文进行更改之后，在cmake时需要通过-DCUDA_GENERATION=xxx来指定CUDA的generation信息（如"Fermi" "Kepler...如果不指定的话，在cmake时OpenCVDetectCUDA.cmake会基于上述所有已知架构完整编译，也是因此，会尝试编译Fermi架构并出现同样的Unsupported gpu architecture...所以，如果我们未知上述的CUDA GENERATION信息的话，需要对OpenCVDetectCUDA.cmake文件再做两处修改，去除关于compute_20 arch的编译信息，因为如上文所说：CUDA9...{OPENCV_CODE_PATH}/mybuild/，并重新进行一次完整的opencv编译操作（在cmake时不必再指定-DCUDA_GENERATION参数了），就可以完美通过了。
今天给大家介绍一个世界上最简洁的人脸识别库 face_recognition，你可以使用 Python 和命令行工具进行提取、识别、操作人脸。...1.1 先安装 cmake 和 boost pip install cmake pip install boost 1.2 安装 dlib pip install dlib 此处安装可能要几分钟...如安装出错，建议使用 whl 文件来安装 下载地址：https://pypi.org/simple/dlib/ 1.3 安装 face_recognition face_recongnition 一般要配合...人脸标注 仅仅识别图片中的人脸总是感觉差点什么，那么将识别出来的人脸进行姓名标注是不是更加有趣~ 已知图片的识别和前面代码基本是一样的，未知图片代码多了人脸位置的识别，并使用了face_locations...face_encodings = face_recognition.face_encodings(unknown_image, face_locations) 函数传入两个参数，返回以上，右，下，左固定顺序的脸部位置列表的作用是将已知脸部位置和未知面部编码进行比较
今天给大家介绍一个世界上最简洁的人脸识别库 face_recognition，你可以使用 Python 和命令行工具进行提取、识别、操作人脸。 ?...1.1 先安装 cmake 和 boost pip install cmake pip install boost 1.2 安装 dlib pip install dlib 此处安装可能要几分钟。...如安装出错，建议使用 whl 文件来安装 下载地址：https://pypi.org/simple/dlib/ 1.3 安装 face_recognition face_recongnition 一般要配合...人脸标注 仅仅识别图片中的人脸总是感觉差点什么，那么将识别出来的人脸进行姓名标注是不是更加有趣~ 已知图片的识别和前面代码基本是一样的，未知图片代码多了人脸位置的识别，并使用了face_locations...face_encodings = face_recognition.face_encodings(unknown_image, face_locations) 函数传入两个参数，返回以上，右，下，左固定顺序的脸部位置列表的作用是将已知脸部位置和未知面部编码进行比较
今天给大家介绍一个世界上最简洁的人脸识别库 face_recognition，你可以使用 Python 和命令行工具进行提取、识别、操作人脸。...1.1 先安装 cmake 和 boost pip install cmake pip install boost 1.2 安装 dlib pip install dlib 此处安装可能要几分钟。...如安装出错，建议使用 whl 文件来安装 下载地址：https://pypi.org/simple/dlib/ 1.3 安装 face_recognition face_recongnition 一般要配合...人脸标注 仅仅识别图片中的人脸总是感觉差点什么，那么将识别出来的人脸进行姓名标注是不是更加有趣~ 已知图片的识别和前面代码基本是一样的，未知图片代码多了人脸位置的识别，并使用了face_locations...face_encodings = face_recognition.face_encodings(unknown_image, face_locations) 函数传入两个参数，返回以上，右，下，左固定顺序的脸部位置列表的作用是将已知脸部位置和未知面部编码进行比较
转载请注明博客地址： https://blog.csdn.net/zy010101/article/details/76618820 windows下python使用pip命令安装...builtwith库时，遇到的utf-8问题 在读《用python写网络爬虫》这本书的时候，需要安装builtwith这个库，我使用了python3，而这个库是使用python2写成的，导致无法安装，...后来，我硬着头皮，根据安装提示的错误，改了Python\Python36-32\Lib\site-packages\pip\compat这个目录下的__init__文件，将代码里的所有utf-8改成了gbk....然后就安装成功了。
简介 在做Python开发时，安装需要的第三方库时，大多数人喜欢选择在命令行用pip进行安装。 然而有时敲入pip命令会提示‘pip’不是内部或外部命令。。如图： ?...3、在python安装目录中找得到script文件夹，查看文件夹内部，可以看到存在pip3.exe这个文件了。 ? 4、验证pip是否安装成功，出现如图界面，就是成功的安装了pip。 ?...附录 如果script文件夹内存在pip.exe，那么就是cmd的环境路径有问题 在命令行输入path c:\windows\system32\ ?....whl(我下载安装的是curses) 此外，安装的话 同时，在windows下确实很多package不好装。...可以下载python包到本地，命令行进入文件夹（有setup.py路径下），输入： $ python setup.py install 则可以将第三方库安装到python中。
2、 安装 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默认Python版本为2.7.14) 3、 安装 git 、cmake 、 python-pip # 安装 git$ sudo apt-get...install -y git# 安装 cmake$ sudo apt-get install -y cmake# 安装 python-pip$ sudo apt-get install -y python-pip...，其中韩红是机器不认识的 3、 然后你就可以运行 face_recognition 命令了，把刚刚准备的两个文件夹作为参数传入，命令就会返回需要识别的图片中都出现了谁： 识别成功！！！...，未知面孔known_faces阵列中的任何人相匹配的结果results = face_recognition.compare_faces(known_faces, unknown_face_encoding...{}".format(results[0]))print("这个未知面孔是 容祖儿 吗? {}".format(results[1]))print("这个未知面孔是 我们从未见过的新面孔吗?
依赖包安装 依赖包包括在编译的时候要用到一些软件，像gcc，cmake；还有一些是下载opencv需要的工具，像Git；还有一些编译opencv所必需的，像ffmpeg 或libav ；还有一些是可选的包等等...可以通过下面几条命令来安装这些依赖包： sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev...创建release目录，然后将进入该目录，下面编译都是针对Release版来进行编译的： mkdir release cd ~/release 执行cmake命令： cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE...执行make和install： make sudo make install 如果没有出错的话，OpenCV的整个编译过程就完成了！...在gcc/g++编译时使用opencv 在g++里面编译使用了opencv库的程序时，只需要在后面添加pkg-config opencv --cflags --libs即可，如下例子： g++ -o main
安装 git 、cmake 、 python-pip 1234567891011121314151617181920212223 # 安装 git$ sudo apt-get install -y git...# 安装 cmake$ sudo apt-get install -y cmake# 安装 python-pip$ sudo apt-get install -y python-pip``` #####...然后你就可以运行face_recognition命令了，把刚刚准备的两个文件夹作为参数传入，命令就会返回需要识别的图片中都出现了谁： ?...，未知面孔known_faces阵列中的任何人相匹配的结果results = face_recognition.compare_faces(known_faces, unknown_face_encoding...{}".format(results[0]))print("这个未知面孔是 容祖儿 吗? {}".format(results[1]))print("这个未知面孔是 我们从未见过的新面孔吗?
安装 git 、cmake 、 python-pip # 安装 git $ sudo apt-get install -y git # 安装 cmake $ sudo apt-get install -...y cmake # 安装 python-pip $ sudo apt-get install -y python-pip 4....然后你就可以运行face_recognition命令了，把刚刚准备的两个文件夹作为参数传入，命令就会返回需要识别的图片中都出现了谁： ? 识别成功！！！...示例二(识别图片中的所有人脸并显示出来)： # filename : find_faces_in_picture.py # -*- coding: utf-8 -*- # 导入pil模块 ，可用命令安装...{}".format(results[0])) print("这个未知面孔是 容祖儿 吗? {}".format(results[1])) print("这个未知面孔是 我们从未见过的新面孔吗?
你还列出了一些已知的问题和游戏的许可及来源信息。 对于这部分内容，我注意到以下几点： 依赖安装：你为openSUSE和MacOS提供了安装依赖的命令，这非常有用。...但是，你也提到了有一些音频、位图和字体的许可未知，这可能会引发一些问题或混淆。如果可能的话，最好是追踪并列出所有资源的许可和来源。...建议： 对于那些未知许可的资源，如果可能的话，你可能需要联系原始创作者或寻找其他替代资源，以确保你的项目在许可方面是清晰和合规的。...此外，我们还讨论了游戏的许可和来源问题，以确保用户在使用和重用游戏资源时能够遵守相应的许可规定。对于已知的问题，我们也进行了列举，以便用户了解游戏的当前限制和问题，并可能有助于社区找到解决方案。...基于上面提供的资料，以下是在Ubuntu环境下安装和使用“DungeonRush”游戏的详细流程： 安装依赖项： 打开终端，并输入以下命令来安装游戏所需的SDL库： sudo apt update
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 CUDA编程cmake基本模板 cmake版本与命令 cmake版本之间会有命令差异，高版本中会舍弃一些低版本中的命令。...而网上找到的大部分的cuda程序cmake文件都是基于低版本的，基本上都是有 add_cuda_executable 这个命令的版本。...而这个命令在高版本中丢弃了，所以要修改 win10预览版系统中cmake出错的问题 如果安装的是win10的预览版或者其他什么原因，如果出现报错： -- Selecting Windows SDK version...我用的3.20，可以解决 参考链接：https://gitlab.kitware.com/cmake/cmake/-/issues/22532 CMake 错误：No CUDA toolset found...使用新版本的命令设置cuda语言的时候，我出现了这个错误，使用这个链接中的方法解决了： No cuda toolset found 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
CMake是一个跨平台的安装（编译）工具，可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。...在项目初始阶段，java和c/c++代码可以分别用ant和cmake写脚本进行编译，但当项目越来越成形，越来越复杂的时候，再分别手工编译就非常容易出错。...如果能统一用一个工具(ant或cmake)进行编译，就可以提高工作效率减少编译环节出错的机率。...反过来，cmake也可以生成可以执行ant脚本的Makefile，以用cmake统一编译项目代码的需求。...cmake实现在Makefile中执行ant脚本是通过add_custom_command和add_custom_target命令来完成的。
c、解压源码包 $ tar xzvf cmake-3.3.2.tar.gz #同上，根据自己的cmake版本自行调整命令 $ tree -L 2 cmake-3.13.4-Linux-x86...f、配置环境变量 $ gedit ~/.bashrc 在末尾添加如下的内容： export PATH=/opt/cmake-3.13.4(此处的内容需要根据上一步骤创建连接的命令进行填写) 接着在终端source...除此之外，很有可能你的pytorch也用不了了， 千万别哭，没什么大不了的，使用命令卸载pytorch，然后重新安装一下就OK了，卸载和命令在附录内容中查找) (3)进入spconv文件夹下...虽然sudo可以使用了，但是使用source activate pytorch时爆出错误“-bash: activate: No such file or directory” 一句话，先别嚎，你经历的我都经历过...root权限下进行操作) 1、查看已经安装的程序。
如果用 g++ 编译的话，大概是这样 g++ hello.cpp -ltest -o hello -I include 引入库文件时，我们必须知道头文件的路径还有库文件的路径 如果我们工程引入的不止一个库文件...，而是 20 个的话，用最原始的 g++ 命令行方式就比较痛苦，也容易出错，所以我们大多会编写 Makefile 来利用 make 编译。...package 在 cmake 的编译体系中，package 用来指代一个依赖库，包括一些头文件、动态库、静态库等等，在 CMakeFileLists.txt 中通过 find_package()命令可以很轻易实现...前提条件，你的 PC 上已经完全安装好了 OpenCV DisplayImage.cpp #include #include using namespace...[NO_POLICY_SCOPE]) QUITE 参数指代，当查找出错时，屏蔽 message() 的输出。 REQUIRED 参数指代，当找不到 package 时，终止过程。
（为SD卡烧写程序） 安装步骤 首先用SDFormatter将插入的SD卡格式化。...cmake工具 安装cmake sudo apt-get install cmake 安装cmake-gui cmake-gui是可视化的cmake工具，便于配置。...numpy（命令行），第一次使用pip安装时可能会比较慢，耐心等待 $ sudo pip3 install numpy 查看numpy的安装目录并记录（后面编译时需要PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS...配置 解压后在opencv-3.4.0文件夹里创建build文件夹，然后在命令行里面cd到此文件夹，开始cmake，以下内容为一行 $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE...://github.com/Tencent/ncnn.github 需要安装的依赖库 protobuf opencv 编译 $ cd ncnn $ mkdir build $ cd build $ cmake
，具体取决于安装的Nsight计算版本。...了 尝试运行项目 构建这个项目，首先需要新建个cmake文件夹，然后进入该文件夹内，执行cmake命令，结果报错了，找不到Cuda（found 9.1），隐约感到这不是简单的路径问题，后来得到证实，这是在编译时没有指定版本导致的...解决方案：在cmake时添加编译参数（参见这里），如下所示： cmake -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-10.2 常规的配置修改 修改arch参数，改为...make系列错误 做完以上操作后，cmake命令就基本没问题了，这里我们需要继续make，但是make到[66%]左右时会出现错误如下，我以为又是什么难以解决的问题，结果在make之前clean一下就ok...注意make之前一定要make -clean，不然会出错，详见这里，修改玩上述报错后会有新错误： ? 链接时的recompile with -fPTC ?
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