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cmake:使用find_package查找libjpeg静态库

https://blog.csdn.net/10km/article/details/82931978 我们知道简单使用命令find_package可以查找指定package....对于经常会用到 jpeg库turbojpeg,可以用find_package(JPEG REQUIRED)来查找。...默认查找是动态库,所以如果想查找libjpeg静态库,这样是不行。...其实FindJPEG.cmake脚本在设计时已经考虑到了这个问题,如下是FindJPEG.cmake脚本代码片段,可以看到调用者可以通过JPEG_NAMES这个变量指定优先查找库名字。...所以如果想要指定优先使用静态库,前面的cmake脚本可以稍改一下,如下,就是在调用find_package之前设置JPEG_NAMES为想要静态库名: # 查找libjpeg库,优先使用静态库 if(

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4️⃣ 核酸序列特征分析(8):重复序列查找

[序列比对和序列特征分析总目录](https://www.jianshu.com/p/878f2b2495ae 基因组序列主要构成成分是基因序列,重复序列和基因间序列。...基因组注释包括基因组结构注释和基因组功能注释 结构注释核心是基因识别,为了提高基因识别效率需要首先寻找并标记去除 重复和低复杂性序列。 什么是重复序列?...重复序列(repetitive sequence)是在基因组中不同位置出现相同或对称性序列片段,一般不编码多肽。组织形式有两种:串联重复序列和分散重复序列。...前者成蔟存在于染色体特定区域,后者分散于染色体各位点。 存在哪里? 一般在顺式调控元件如启动子,增强子,终止子等出大量发行,真核生物中广泛分布。...常用数据库 GIRIRepBase:常用真核生物DNA重复序列数据库 RepeatMasker:常用重复序列分析工具 ALU数据库:人和灵长类Alu重复片段 LINE-1数据库

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使结果不超过阈值最小除数(二分查找

请你找出能够使上述结果小于等于阈值 threshold 除数中 最小 那个。 每个数除以除数后都向上取整,比方说 7/3 = 3 , 10/2 = 5 。 题目保证一定有解。...分割数组最大值(极小极大化 二分查找) LeetCode 668. 乘法表中第k小数(二分查找) LeetCode 774....最小化去加油站最大距离(极小极大化 二分查找) LeetCode 875. 爱吃香蕉珂珂(二分查找) LeetCode LCP 12....小张刷题计划(二分查找) LeetCode 1011. 在 D 天内送达包裹能力(二分查找) LeetCode 1102....制作 m 束花所需最少天数(二分查找) LeetCode 5489. 两球之间磁力(极小极大化 二分查找) LeetCode 5548.

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ninja Compiling the C compiler identification source file CMakeCCompilerId.c fai

如果您系统上没有正确安装C编译器,CMake就无法找到合适编译器来完成此任务。 C编译器路径不正确CMake默认会在系统环境变量中查找C编译器。...如果C编译器路径没有正确设置,CMake将无法找到它。 编译器版本太旧:CMake对C编译器有一些最低要求,如果您安装C编译器版本过旧,它可能不符合CMake要求。...”错误时,这可能是由于未正确安装C编译器、编译器路径设置不正确或编译器版本过旧导致。...3.0) # 设置项目名称 project(MyProject) # 查找C编译器路径并设置 find_program(CMAKE_C_COMPILER NAMES gcc clang PATHS /...在这个示例代码中,我们使用了find_program命令来查找C编译器,并设置了搜索路径为/usr/bin和/usr/local/bin。如果找不到C编译器,则会输出一个错误消息并中止构建过程。

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程序员面试50题(2)—二元查找后序遍历结果

题目:输入一个整数数组,判断该数组是不是某二元查找后序遍历结果。如果是返回true,否则返回false。...例如输入5、7、6、9、11、10、8,由于这一整数序列是如下树后序遍历结果:          8        /  \       6    10     / \    / \    5   7...如果输入7、4、6、5,没有哪棵树后序遍历结果是这个序列,因此返回false。 分析:这是一道trilogy笔试题,主要考查对二元查找理解。...在后续遍历得到序列中,最后一个元素为树根结点。...根据这样划分,把序列划分为左右两部分,我们递归地确认序列左、右两部分是不是都是二元查找树。

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CMake结合Visual Studio中开发Qt应用程序注意事项

Qt工程管理 个人比较偏爱于使用CMake来管理C++工程,因为只要编写一个CMakeLists.txt文件,就可以在Windows和Mac上生成各自IDE工程。...这一行是为了包含UI生成头文件,否则在编译时候无法找到UI头文件会报错。 备注 使用CMake生成Qt工程,编译运行时候需要注意一些事情。...如果机器上装了多个版本Qt库的话,使用CMake生成Qt工程时候,最容易出错了。CMake在生成工程时候,会去搜索用户和系统Path路径,查找系统上安装Qt库。...像我碰到一些情况包括:(1)程序启动不起来或者报错“xxx找不到符号入口点”;(2)资源加载不到,典型特征是使用QRC路径(如“:/style/default.qss”)来加载资源会失败;(3)程序无故崩溃或执行结果不正常...但凡出现了这样一些情况,而恰好工程又是采用CMake管理,那么就要考虑下Qt库版本是不是混淆了。

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手把手教你用 1 行命令实现人脸识别

install -y git# 安装 cmake$ sudo apt-get install -y cmake# 安装 python-pip$ sudo apt-get install -y python-pip...face_recognitionimport face_recognition# 将jpg文件加载到numpy 数组中image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")#查找图像中所有面部所有面部特征...True/false数组,未知面孔known_faces阵列中任何人相匹配结果results = face_recognition.compare_faces(known_faces, unknown_face_encoding...{}".format(not True in results)) 显示结果如图 示例五(识别人脸特征并美颜): # filename : digital_makeup.py# -*- coding: utf...face_recognitionimport face_recognition#将jpg文件加载到numpy数组中image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")#查找图像中所有面部所有面部特征

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手把手教你用1行代码实现人脸识别 -- Python Face_recognition

安装 git 、cmake 、 python-pip # 安装 git $ sudo apt-get install -y git # 安装 cmake $ sudo apt-get install -...import face_recognition # 将jpg文件加载到numpy 数组中 image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg") #查找图像中所有面部所有面部特征...True/false数组,未知面孔known_faces阵列中任何人相匹配结果 results = face_recognition.compare_faces(known_faces, unknown_face_encoding...显示结果如图 示例五(识别人脸特征并美颜): # filename : digital_makeup.py # -*- coding: utf-8 -*- # 导入pil模块 ,可用命令安装 apt-get...import face_recognition #将jpg文件加载到numpy数组中 image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg") #查找图像中所有面部所有面部特征

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手把手教你用1行代码实现人脸识别 -- Python Face_recognition

# 安装 cmake$ sudo apt-get install -y cmake# 安装 python-pip$ sudo apt-get install -y python-pip``` #####...face_recognitionimport face_recognition# 将jpg文件加载到numpy 数组中image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")#查找图像中所有面部所有面部特征...photograph.".format(len(face_landmarks_list)))for face_landmarks in face_landmarks_list: #打印此图像中每个面部特征位置...True/false数组,未知面孔known_faces阵列中任何人相匹配结果results = face_recognition.compare_faces(known_faces, unknown_face_encoding...face_recognitionimport face_recognition#将jpg文件加载到numpy数组中image = face_recognition.load_image_file("biden.jpg")#查找图像中所有面部所有面部特征

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opencv recipe for target all failed解决

检查CMake配置当你使用CMake生成编译文件时,一个常见错误是由于配置文件错误引起。确保你使用CMake配置文件正确地指定了OpenCV安装路径和必要依赖项。...若路径不正确,将会导致编译过程中链接错误。3. 清理并重新编译如果上述步骤都没有解决问题,你可以尝试清理之前生成编译文件并重新编译。...它提供了一种简化并标准化跨平台构建过程方法,可以在多个操作系统上生成各种编译器和构建系统所需配置文件。 CMake配置是指在使用CMake生成构建文件时所需设置和参数。...指定要求最低CMake版本。...然后,使用​​find_package​​命令查找OpenCV库,并通过​​target_link_libraries​​将其链接到生成可执行文件上。

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