开发android ndk 的时候需要一个编译工具编译c程序,ndk需要linux下编译,所以win环境下提供Cygwin模拟linux编译C。下面介绍一下android-ndk-r14b下配置Cygwin的步骤:
1.到Cygwin的官方网站下载Cygwin的安装程序,地址是: X86、x64 2.运行下载的exe文件,选择包时,顶部选择“default”不变 3.搜索make,勾选make,cmake,emacs-cmake,libjepg 4. Shells这个二级目录选择“install” 5.下一步,开始安装 安装好后运行Cygwin,检查gcc,make工具是否安装 命令:gcc -v 命令:make -v 如果都可以正常云行那说明安装成功了
1. 下载基础包; 2. 配置vscode; 3. cmake 基础################### 软件下载 ###################vscode:官方: https://code.visualstudio.com/Download其他下载: http://work.eisc.cn/ruanjian/windows/c/ruanjian/VSCodeUserSetup-x64-1.75.1.execmake:官方: https://cmake.org/downlo
windows用久了,换下系统也挺好的。ubuntu20.04优化后,用起来蛮舒服的。
选自GitHub 机器之心编译 参与:蒋思源 AMD 最近宣布新的深度学习加速库 MIOpen 1.0 现已发布,该深度学习库支持加速卷积神经网络,并且构建和运行在 ROCm 软件栈的顶部。同时 MIOpen 还提供了卷积层、池化层、批量归一化层等众多使用参考,机器之心对这一机器智能库的特性和安装进行了介绍。 新发布的版本包含以下特性: 同时为前向和反向传播最优化的深度卷积求解器(Deep Convolution Solver) 包括 Winograd 和 FFT 转换的卷积优化 为深度学习优化了 GEMM
公司的tlinux2.2自带的是GCC4.8.5(基于CentOS7), 勉强支持C++11, 但目前C++主流社区已经广泛使用C++14, C++17, 老版本的GCC对于新的语言特性的使用是个比较大的障碍, 目前工作室打算在研未上线项目逐步向TencentOS3进行迁移, TencentOS3自带的GCC版本是8.3, 该版本已经比较完整的支持了C++17的特性, 而我们原来的代码大多是基于GCC4.8的, 存在GCC版本混用的情况. 本文主要是针对笔者当前遇到的情况, 介绍怎么升级GCC8.3并同时保留旧版本的GCC4.8.5, 这样可以更好的安排整个过渡阶段的开发节奏, 等所有代码适配GCC8.3后再统一编译环境到GCC8.3.
显然并不需要,作为一个经常需要被运行的指令,官方提供了一个命令install,只需要经过该命令的安装内容,不需要显示地定义install目标。此时,make install就是运行该命令的内容。
查看cuda11支持的vs版本:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html
本教程主要是通过多个例子讲述CMake在构建系统工程过程中遇到的问题,以及使用方法。每一个例子都会提供一套完整的使用demo。
现在已经进入到ch2文件夹下,开始编写一个简单的C++程序,首先创建一个C++文件,
CPP已经结课,我提交的项目是Qt的入门项目,局域网聊天室LanChatRoom。
由于之前整理的服务器框架已经完成了,就需要用各种静态分析工具跑一遍。原来的llvm+clang的编译脚本是从GCC那个脚本copy过来然后改的,使用的时候各种问题。所以干醋重新折腾一遍,重写了。
总第513篇 2022年 第030篇 减小应用安装包的体积,对提升用户体验和下载转化率都大有益处。本文将结合美团平台的实践经验,分享 so 体积优化的思路、收益,以及工程实践中的注意事项。本文将先从 so 文件格式讲起,结合文件格式分析哪些内容可以优化,然后再具体讲解每项优化手段以及注意事项,最后介绍相关的工程实践经验。希望能对从事包体积优化的同学有所帮助或启发。 1. 背景 2. so 文件格式分析 3. so 可优化内容分析 4. 优化方案介绍 4.1 精简动态符号表 4.2 移除无用代码 4.3 优
由于需要,最近得重新运行一个CUDA项目,但我苦于没有经验,只能从编译开始入门一下,不过还是不算难的,难的是原项目代码不保证质量,而且有若干无关文件,且运行环境未知、各模块的运行版本也不是很清楚,导致搞了一大堆操作(应该是正确的)最后却没跑起来,是的,这是一篇翻车笔记。
上一篇系列文章向大家介绍了 Hello AI World 在Jetson NANO 2GB 上运行Hello AI World。
本篇文章接上一篇,继续聊聊向量数据库领域,知名的开源技术项目:Milvus,在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
CMake 可能已经安装在你的 Linux 系统上。如果没有,你可以使用发行版的程序包管理器进行安装:
「上一篇教程:」 https://godweiyang.com/2021/03/18/torch-cpp-cuda
本篇文章接上一篇[1],继续聊聊向量数据库领域,知名的开源技术项目:Milvus,在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
CMake 是什么我就不用再多说什么了,相信大家都有接触才会看一篇文章。对于不太熟悉的开发人员可以把这篇文章当个查找手册。
你或许听过好几种 Make 工具,例如 GNU Make ,QT 的 qmake ,微软的 MS nmake,BSD Make(pmake),Makepp,等等。这些 Make 工具遵循着不同的规范和标准,所执行的 Makefile 格式也千差万别。这样就带来了一个严峻的问题:如果软件想跨平台,必须要保证能够在不同平台编译。而如果使用上面的 Make 工具,就得为每一种标准写一次 Makefile ,这将是一件让人抓狂的工作。
PySCF联网在线安装只需pip install pyscf一行命令即可,能联网的建议通过联网安装。本文介绍的是离线安装步骤,适合不允许联网或很难联网的内部节点。读者在开始编译前需确认自己机子上有gcc和g++编译器,有MKL数学库,以及cmake软件。运行如下命令可查看自己机子上是否存在
本文对CMake中库的打包,安装,导出以及支持find_package,使其能够很简单的应用到其他的项目中进行详细的总结。
今天讲的是纯干货,目的就是为了指导Android开发者如何根据JNI Crash日志顺藤摸瓜,最后直捣黄龙定位磨人的JNI Crash。所以废话不多,直接开干吧。
Android Studio将会为我们生成一个模板工程,我们可以直接运行,启动之后界面上会显示 Hello from C++。
1 . JNI 简介 : JNI 是一套框架 , 能够让开发者在 Java 中调用 C / C++ 代码 , JNI 范围较广 , 凡是可以运行 Java 代码的地方 ( 如 Linux , UNIX , Windows , Android 等平台 ) , 都可以通过 JNI 接口 调用 C/C++ 代码 ;
前面三篇文章搞了大致的处理流程,但是有个非常重要的问题还没解决——我们的人脸特征点(landmarks)是手动标定的。特征点在实际使用中自然是需要自动标定的,经过网上查找有个C++库称为Dlib可以解决自动标记68个landmark的问题,这就是我们要找的东西。
LLVM和Clang工具链的生成配置文件写得比较搓,所以略微麻烦,另外这个脚本没有经过多环境测试,不保证在其他Linux发行版里正常使用。
本篇文章主要描述CMake的基本用法。在之前的文件中我对Makefile,Autotools这两个构建工具。相关文章如下:
boostc++cmake Cmake cannot find Boost libraries 我是Cmake的新手,并增强了C ++中的库。 我正在做一个需要boost和Cmake的项目。 我正在使用Cmake版本2.8.11,MS Visual Studio 2013和Boost 1.54.0。 当我尝试从Cmake配置时,出现以下错误:
该系列博客的应用场景是 Android Studio 下 NDK 编程 , 使用 CMake 构建 C/C++ 工程 ;
Neuron 是一款开源的轻量级工业协议网关软件,支持数十种工业协议的一站式设备连接、数据接入、MQTT 协议转换,为工业设备赋予工业 4.0 时代关键的物联网连接能力。
当C语言工程很大,源码非常多时,如果还去使用GCC命令编译程序,几乎是不现实的。这时候,可以通过编写shell脚本去执行编译命令,当然这并不是一种好的方式。在Linux上我们可以写shell脚本,在Windows上则可以编写bat脚本
1.安装cmake MySQL从5.5版本开始,通过./configure进行编译配置方式已经被取消,取而代之的是cmake工具。 因此,我们首先要在系统中源码编译安装cmake工具。
在使用OpenCV进行图像处理或计算机视觉项目时,你可能会遇到"recipe for target 'all' failed"错误。这个错误通常是由于编译或依赖关系问题引起的。本文将帮助你解决这个问题并继续进行你的OpenCV项目。
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。
CGAL的编译以及在VS中的使用 在被CGAL长久的折磨了两三周 在学习过程中有好几次库都出现了问题 所以打算重新更换一下版本 CGAL可以说是学习这么久以来见过最离谱(ex)的环境配置,期间出了好几次问题,主要各个配置关联性太强了 稍有一步有问题 编译就很容易报错 所以想记录一下配置过程
在之前的一系列博客中使用 lib7zr.so 动态库处理压缩文件 , 本篇博客中使用静态库处理压缩文件 , 仅做参考 ;
本文主要针对Ubuntu 17.04版本下,opencv进行源码编译安装。开发环境主要针对python 对 openCV库的调用。下面话不多说了,来一起看看详细的介绍:
由于clickhouse的发布比较频繁,目前版本为20.7 尚未支持与mysql同步,故编译了git上最新的版本 20200909--版本号为20.9。
说是初探,其实已经折腾的很大了,这里说明,目标机器为win10 64位。 先打开如下网站,输入必要的信息,注意选择Windows版本, https://software.seek.intel.com/
本周我们精选出社区问答进行整理汇总,各位开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到技术难题,可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏(点击主菜单中”定制服务“后可见)上寻求解决方案,希望能帮助新用户在MacOS安装过程中解答疑惑。
大家晚上好,在这里祝大家端午安康。今天给大家分享的是工程管理工具cmake,没有先介绍makefile工程管理工具(坦白来说,这两者都差不多,cmake最终还是会生成Makefile的,只是说cmake语法稍微比较简单一些,没有Makefile那么复杂!)。就自己个人经历,现在一般公司去写Makefile和cmake的比较少(当然去招聘网站上,有的时候还是可以看到有这个技能要求会写的,所以说能够自己写出来是最为完美的!),一般都是直接使用厂家的Makefile或者Cmake;但作为学习,还是要认真学习里面的原理,比如出现了错误,你要能够定位到错误并把它解决掉,因为可能错误就出现在配置好的Makefile或者Cmake里面,所以你要看的懂里面代码的意思(也就是说,你知道这个工具是这样用,但是也要明白它的原理机制,做到之知其然,知其所以个然来!),这样才能把问题解决掉。
这个版本重点重构优化了下内部并行构建机制,实现多个target间源文件的并行编译,以及并行link的支持,同时优化了xmake的一些内部损耗,修复影响编译速度的一些bug。 通过测试对比,目前的整体构建速度基本跟ninja持平,相比cmake/make, meson/ninja都快了不少,因为它们还额外多了一步生成makefile/build.ninja的过程。
配置该环境主要是配合 Android 进行开发 , 目前 Android 中调用 C/C++ 代码使用的都是 CMake 构建项目 , 因此在次数 VS 中要使用 CMake 构建 FFMPEG 的开发环境 ;
有了Cmake以后,只需要编写一个CmakeLists文件就可以对应将一个C++工程不通操作系统
参考 【Android 安装包优化】使用 lib7zr.so 动态库处理压缩文件 ( 修改 7zr 交叉编译脚本 Android.mk | 交叉编译 lib7zr.so 动态库 ) 博客中的 p7zip 源码 , D:\develop\7zip\p7zip_16.02\CPP\ANDROID\7zr\jni\Android.mk 中的 -I 引入头文件参数中 , 涉及的头文件目录 ;
在Linux中安装MySQL,通常为RPM与源码方式安装。对于生产环境而言,由于需要自定义诸如安装路径、数据文件位置、字符集以及支持的存储引擎等多以源码方式来进行安装。之前有写过一篇关于源码安装的文章,Linux下基于源码方式安装MySQL 5.6,但不是很完整,因此该文可以作为其补充。以下为具体安装步骤,供大家参考。
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