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最近的工作需要读写jpeg图像,网上找了半天，发现libjpeg-turbo是个不错的选择。 libjpeg-turbo是与libjpeg接口兼容的一个jpeg编/解码库，其主要的特点就是利用SIMD指令(如X86架构的MMX/SSE/SSE2，ARM架构的NEON)来加速jpeg图像的编/解码,相比被广泛使用的libjpeg，编码和解码性能提高2~4倍左右。
YouCompleteMe插件用来自动补全代码，但是使用vim打开文件时候提示： The ycmd server SHUT DOWN (restart with ...low the instructions in the documentation. 解决方法如下： 注意:需要使用bundle方式安装的插件才行 $ cd ~ $ cd .vim/bundle/YouCompleteMe/ $ ./install.py Searching Python 2.7 libraries... Found Py
Could NOT find Doxygen (missing: DOXYGEN_EXECUTABLE)
需要cmake / g++ 升级到对应新版cmake>=3.11，g++>=9.4！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、安装包准备 1、进入官网http://research.edm.uhasselt.be/~jori/page/index.php?n=CS.Jrtplib
第一步：sudo apt-get install build-essential cmake libgmp3-dev libpcap-dev gengetopt byacc flex git dwarfdump
本文介绍【米尔MYD-YG2LX开发板】在工控领域的应用，实现基于SOEM的EtherCAT主站。开发环境基于WSL2。
Ubuntu 18.04 使用命令“make -j”编译opencv-3.4.16，遇到错误“c++: internal compiler error: Killed (program cc1plus)”。系统中，有8个CPU，32GB内存，发现有83个cc1plus进程。检查make的帮助信息，“-j [N], --jobs[=N] Allow N jobs at once; infinite jobs with no arg.”，如果没有参数，会使用无限多的工作进程。之前命令“make -j”在有128GB的服务器上能编译成功。
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text("middle") | border | flex,
最近需要用到点云显示的代码。 在Ubuntu 18.04编译《视觉SLAM十四讲》（第二版）中第5.4.2节 RGB-D视觉中的点云拼接代码时遇到了多个错误。
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编译FFMpeg n4.2.5，OpenCV 4.5.4后，编译Pangolin v0.6成功。
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Pytorch我们都熟悉，是一个优秀的深度学习的运行库，但我们可能也知道Pytorch的前身torch。Torch也是一个优秀的深度学习库，运行语言是lua语言。既然我们有了Pytorch，为什么还要装torch呢？
遇到错误Pangolin X11: Unable to retrieve framebuffer options。操作系统是ubuntu 18.04，物理机，不是虚拟机.
最近一次开发人员提交代码有目录删除，CI的编译环节和单元测试都没有错误，但是单元测试覆盖率执行失败？ 提示如下： 开始时间:2017-09-11 17:03:22 结束时间:2017-09-11 17:03:43 耗时:21秒 【执行结果】 单元测试覆盖率执行失败! 【失败原因】 Do lcov failed…
因业务需要需要使用MQ，需要用到amqp，但现在所使用的PHP环境没有装这个扩展，参考segmentfault里的一篇教程进行安装，整理出了下面的教程。在这里，感谢@一个向往前端的后端工程师
本文介绍了如何通过修改配置文件、更换依赖库等方法解决在Ubuntu系统中安装OpenCV 4.5.12后，在Caffe中无法使用‘imencode’和‘imread’函数的问题。首先，介绍了问题的具体表现；然后，分析了问题原因，并给出了在Ubuntu系统中安装OpenCV 4.5.12的正确方法；最后，分享了如何解决与依赖关系相关的问题。
将tcmalloc作为动态库使用，非常方便，网上有很多资料介绍了。tcmalloc.a也可以以静态链接的方式加入应用程序中，大概因为使用太方便，网上关于这方面的介绍都是一笔带过，但是如果要在动态 库(so)中静态编译tcmalloc,却是有所不同的。 我的项目中有一个so动态库，需要在java中通过jni调用，因为涉及频繁的内存分配操作所以这个so希望用tcmalloc管理内存池以提高系统运行效率，如果使用以动态库方式使用tcmalloc。那么在应用服务器(tomcat)启动的时候，需要先设置LD_PRELOAD参数指向tcmalloc.so，然后执行startup.sh启动tomcat。这样以来，不仅是我的so库，整java程序在运行过程中的所有向操作系统申请释放内存的过程都交给了tcmalloc管理了，其实挺好的。使用这种方案，我的so库代码不需要在编译时链接tcmalloc,什么都不用改变，就能使用tcmalloc。 但是凡事有利就有弊，这个方案带的成本就是在系统安装、维护时稍显复杂：需要在服务器上安装tcmalloc和libunwind(应用系统运行在64位操作系统下)，还可能需要修改tomcat启动脚本以加入LD_PRELOAD参数，对工程实施人员的要求比较高。
最新的caffe2 已经移到pytorch中去了，直接下载其中的代码然后按照官方教程就可以了。
git clone https://gitcode.net/ZhangRelay/cpp_robotics.git
大家好，上次给大家分享了第一篇 cmake 文章:cmake学习总结（一），今天继续给大家分享cmake。那么废话就不多说，开始内容分享。
上面的例子只有单个源文件。现在假如把 power 函数单独写进一个名为 MathFunctions.c 的源文件里，使得这个工程变成如下的形式：
这里其实应该说CMake管理的项目，如何快速查看其Preprocess文件。因为Clion默认使用CMake管理文件，所以这里对Clion也适用。
说明：apt-get install opencc 安装的，在运行时提示下面的错误，所以不得不apt-get remove opencc 然后从git取源码安装。 运行时错误提示： OpenCC initialization error Configuration error Configuration file parse error 系统说明 本次操作基于tensorflow 官方的 tensorflow/tensorflow:1.3.0-rc2-py3 的docker 安装源已由官方源改为阿里源
github上比较火的rpc有grpc、brpc，腾讯内部比较牛逼的trpc等等，这些rpc支持不同的语言、不同平台。今天来聊聊如何使用grpc，从一个简单的demo入手，整个项目使用CMake构建，一个非常标准的rpc项目管理，所有代码已更新至星球，获取方式见最后的二维码。
大家好，我是道哥，今天我为大伙儿解说的技术知识点是：【使用 cmake 来构建跨平台的动态库和应用程序】。
CMakeList.txt 构建脚本如下 : 跟着该构建脚本 , 逐步向下排查 ;
本文介绍了在 PyTorch 中编译源代码时可能会遇到的一些问题和解决方法。包括安装依赖项、设置环境变量、编译 CUDA 版本以及使用 pip 安装 PyTorch。在编译过程中，可能会遇到缺少 libstdc++、version `GLIBCXX_3.4.21' not found、ModuleNotFoundError: No module named 'torch._C' 等错误。通过执行 export CC=gcc-4.9 和 export CXX=g++-4.9，可以解决缺少 libstdc++ 的问题。如果遇到其他问题，可以尝试通过设置环境变量、安装 libgcc 和修改 pytorch 目录来解决。
后来盯着 CMakeList，看到这些编译、link 优化项，心想也没有可能是这些的配置导致的：
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。
注：如果要重新初始化只要删除data目录库文件存储地或者新建一个库文件存储地，重新初始化，提示两个ok就是成功
参照官网安装教程即可，其他任何的个人安装攻略都只能是辅助参考。盲从有风险，安装需谨慎。
接上文:spring整合各种RPC框架(netty、dubbo、dubbox、gRPC、Motan)-续(Motan)
上一篇我们在一台 Win10 家庭版电脑上安装了 WSL 2 的 Ubuntu 16.04 LTS，这篇我们将安装一款开源的 Verilog 仿真器，EpicSim。
上期makefile终极奥义反响不错，有粉丝提出有没有cmake终极奥义，那么她来了。已构建项目，地址为:
最近因为一些学习的原因，需要使用一款跨平台的轻量级的GUI+图像绘制 C/C++库。经过一番调研以后，最终从GTK+、FLTK中选出了FLTK，跨平台、够轻量。本文将在Windows、macOS以及Linux Debian三套操作系统环境，对FLTK进行编译，并搭建简单Demo。这其中也有少许的坑，也在此文进行记录。
在蓝桥云课ROS中测试一下是否可行（kinetic/melodic/noetic）：
需求描述： 通过使用 C++ 中类模板的特性，实现一个能够存储任意类型的数组。可以通过在尾部追加的方式在数组中完成数据传入，且可以通过尾部操作删除数组最后一个元素。完整代码如下：
大家好，在上一篇文Cmake文章里面，我们同样在文章的最后面留了一个问题实现，就是把源文件放到src目录下，把头文件放到include目录下去，这样也比较符合别人和自己日后去配置工程（一看到这两个目就能知道啥意思了，清晰明了），同时在linux环境下生成的elf文件放到bin目录下；不过在文章发出去了几天，后面有网友又有提出了一些新的需求：
CMake Error at cmake/boost.cmake:81 (MESSAGE): You can download it with -DDOWNLOAD_BOOST=1 -DWITH_BOOST= This CMake script will look for boost in . If it is not there, it will download and unpack it (in that directory) for you.
将/usr/local/lib/libDBoW3.a改为/usr/local/lib/libDBoW3.so！！！
这一步非常重要，如果是缺少某个依赖文件，编译 过程也不会出错，但是在使用 opencv 函数的时候就是提示错误，只能删了重新编译，非常的坑。 所以一定要先下载依赖文件。
Luarocks是一个Lua包管理器，基于Lua语言开发，提供一个命令行的方式来管理Lua包依赖、安装第三方Lua包等，社区比较流行的包管理器之一，另还有一个LuaDist，Luarocks的包数量比LuaDist多。
在前文《使用CEF（四）— 在QT中集成CEF（1）：基本集成》中，我们使用VS+QT的插件搭建了一个基于QT+CEF的项目。时过境迁，笔者目前用的最多的就是CLion+CMake搭建C/C项目，并且CLion提供了对C/C强大的开发环境。此外，也想将CMake搭建QT项目作为一次实践，故由此文。
在Mac中安装OpenCV3时，如果需要安装--with-contrib，则会报错，OpenCV 3的安装命令为：
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。 CMake就是针对上面问题所设计的工具：它首先允许开发者编写一种平台无关的 CMakeList.txt 文件来定制整个编译流程，然后再根据目标用户的平台进一步生成所需的本地化 Makefile 和工程文件，如 Unix 的 Makefile 或 Windows 的 Visual Studio 工程。从而做到“Write once, run everywhere”。显然，CMake 是一个比上述几种 make 更高级的编译配置工具。一些使用 CMake 作为项目架构系统的知名开源项目有 VTK、ITK、KDE、OpenCV、OSG 等。 在 linux 平台下使用 CMake 生成 Makefile 并编译的流程如下：
CMake 是一个跨平台的编译构建工具，用来自动化生成 Makefile 之类的构建文件的。
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