Linux离线编译编译Python需要gcc编译器编译,如果没有安装直接编译会出现以下错误
在上一篇文章中,Linux安装Nginx1-基于yum安装 只是基于yum安装的。本篇,咱们就来讲讲基于源码编译安装nginx.
自微软开始宣布拥抱开源以来,我认为微软发布的最棒的两大功能是:Visual Studio Code(VS Code)和Windows子系统Linux(WSL),有了这两者的结合,它为软件开发人员开辟了一条新的编写代码的途径。
默认iBus(非常难用),前面我们说过了,安装完fcixt后你尽可以如意地在 键盘输入方式系统 处把它替换为fcitx(如下图)。Ubuntu 18.04,预言支持配置Fcitx, 后重启Ubuntu。
1、$ sudo dpkg-reconfigure dash 2、在弹出的界面选择“否”,禁用dash 3、$ sudo ls -al /bin/sh 如果看到lrwxrwxrwx 1 root root 5 Jun 9 14:59 /bin/sh -> /bin/bash表示修改完成。 二、更换更新源 第一步 打开终端,输入sudo gedit /etc/apt/sources.list,将自己找到的源替换到该文件底部,将其他内容使用#注释。可以使用阿里源,清华源等等。 我在这使用的是西电源(可能大家外网进不来,在网上找个其他开源的就行) 版本号为:
如果想要在深度学习中训练我们自己的模型,就得对图片进行标注。labelImg是一个超级方便的目标检测图片标注工具,打开图片后,只需用鼠标框出图片中的目标,并选择该目标的类别,便可以自动生成voc格式的xml文件。 安装环境 win10 python3.6 下载安装包 github:https://github.com/tzutalin/labelImg [在这里插入图片描述] 百度:https://pan.baidu.com/s/1pZo4Cn2mGPz-Z-zgIMVfaQundefined
前言:这是2018年push的一篇文章,但是最近有很多人在群里或者私我咨询说linux安装python(较多)django(较少)问题,这里就再次整理一下推送出来,一切的开始都是友谊的开始。
本篇文章我们来看一下强大的Python爬虫框架Scrapy。Scrapy是一个使用简单,功能强大的异步爬虫框架,我们先来看看他的安装。
大家好,本篇文章我们来看一下强大的Python爬虫框架Scrapy。Scrapy是一个使用简单,功能强大的异步爬虫框架,我们先来看看他的安装。
FCN-4是一个应用于音频自动标注的全卷积神经网络。使用该网络完成音频标注任务时,首先需要使用python的音频处理工具包Librosa提取音频的时频特征,针对mp3格式的音频文件,Librosa读取音频文件的工作依赖音频处理后端ffmpeg完成,因此要求使用该网络进行mp3音频自动标注任务的环境具备Librosa依赖库和ffmpeg。
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。
卸载一个软件,倒腾了半天,说出来连我自己都不信。下面记录下卸载软件流程,以及遇到的问题解决办法,希望对遇到问题的同仁有帮助和建议参考。
我个人在尝试在我的Linux和Windows机器上安装Python时曾遇到过各种各样的问题。一般在出问题之前安装总是很顺利。出了问题之后要么是兼容性问题,要么是关于某种依赖性缺失的问题。
最近,在公司经常会进行项目的部署,但是服务器环境都是导师已经搭建好了的,我就是将项目文件放到特定目录。于是,周末在家就进行了 Nginx 的安装学习。之前,在 Windows 上使用过 Nginx,但是在 Linux 环境下 Ngnix 的安装和在 Windows 环境下安装是有一定区别的。这次进行在 Linux 环境下使用源码包的方式安装 Nginx 遇到了不少的问题,但查阅了一些资料也解决了。希望以下的笔记能帮助你们避开这些问题。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/139829.html原文链接:https://javaforall.cn
https://www.rsyslog.com/news-releases/,我使用的是最新的8.1910版本
最近研究了一下ARM的交叉编译环境搭建,太麻烦了必须作一下记录啊。 前两个方法比较简单一点,关键是淫家Google帮你弄好了大部分功能
云函数 SCF 各个运行时已内置部分常用依赖库,您可前往各运行时代码开发中查询:Node.js、Python 、PHP。但仅有内置依赖库是不足以满足用户的代码运行诉求的,在此基础上,云函数 SCF 提供了丰富的依赖安装方式。我们将分为上下两篇进行讲解,本文将介绍对 Node.js 和 Python 运行时的依赖安装方法,下篇将为大家介绍 PHP、Java、Go 的依赖安装方法。 Node.js 说明:https://cloud.tencent.com/document/product/583/11060
下载anaconda的安装包,后缀名为.sh,然后在root用户下执行bash XXX.sh
🎬 鸽芷咕:个人主页 🔥 个人专栏:《C语言初阶篇》 《C语言进阶篇》
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。
本文介绍了如何将OpenCV库移植到ARM平台上,包括编译工具链、依赖库、配置方法以及运行时注意事项。
注:bower下载安装依赖库实际上是使用git进行下载。对于linux系统,由于默认都有安装git,所以一般没问题。但是windows系统一般没有git。在windows系统下需要确定安装了git客户端,建议使用同捆的git bash命令行来执行bower install命令。或者把git目录加入windows的环境变量中,再在命令行中执行bower install命令。()
前面五个章节,我们学习了CodeWave的页面布局,数据模型的构建以及使用,逻辑功能的实现等,通过前面章节的学习,我们基本上可以独立构建简单的业务逻辑了。但是对于一些负责的业务逻辑,单纯的使用前端页面是无法处理的,只能借助后端服务来处理业务。幸运的是,CodeWave也为我们提供了这样的能力,从本节开始,我们将学习扩展开发能力,用于处理我们的复杂业务。
参考 【错误记录】编译 Linux 内核报错 ( fatal error: openssl/opensslv.h: No such file or directory ) 博客 , 编译内核时 , 由于没有安装 OpenSSL 报错 ;
在 Google I/O ’17 上,Google 向我们介绍了 Flutter —— 一款新的用于创建移动应用的开源库。
在上一篇文章中,州的先生介绍了一个 Windows 下部署 Django 应用的面板,通过这个面板可以全程鼠标点击完成 Django 应用在 Windows 下的部署。
ffmpeg调用SDL相关问题解决 简介 最近在做一些关于视频的工作,ffmpeg编译一些相关的事情,说一下碰到的问题。 编译: SDL2版本:SDL2.0.8 (注意:SDL 依赖与X11,Xorg库,检查是否存在,不存在,安装) 1)./configure –prefix=/usr/local/ 2)chmod 777 configure 3)make 4)make install 相关问题: 1.Could not initialize SDL - No available vi
具体怎么开始和API,参考文档:https://zhaoqize.github.io/puppeteer-api-zh_CN/
在《一文读懂云函数 SCF 如何进行依赖安装》一文中为大家介绍了对 Node.js 和 Python 运行时的依赖安装方法,本文将继续为大家讲解 PHP、Java、Go 的依赖安装方法。 03. PHP 运行时 1. 安装自定义库 通过依赖管理工具,例如 composer,在本地安装依赖后同函数代码一同打包上传。 依赖库同代码一起打包上传 通过依赖管理工具,例如 composer,在本地安装依赖后同函数代码一同打包上传。 打包时函数入口文件需要在 zip 包的根目录下。如果打包整个文件夹并上传 zip 包
在传统的软件部署方式中,程序员需要把要发布的应用程序打成包发给运维人员,然后由运维人员在生产环境进行部署。当随着应用的版本迭代越来越多,应用的依赖库版本错综复杂,往往会出现开发环境和生产环境不一致的情况发生,而且由于多数情况下采用微服务的架构,每个团队都有可能使用不同版本的依赖库,并有可能在升级的时候替换掉他们,因而同一个应用程序采用相同版本的依赖库是多么的重要。
一、问题描述 平时喜欢边听歌边敲代码(有种拯救世界的感觉),windows时一直用网易云,换了linux非常不方便,所以想给我的ubuntu(16.04)装一个。去官网找了一下,还真有linux版的,还特别标明是ubuntu 16.04(64位),良心软件啊,接下来就是载下来按部就班安装了。 载下来是.deb格式的,需要用以下命令:
前面一篇文件 https://blog.csdn.net/zhanggqianglovec/article/details/103344658 讲述了如果将多个影像拼接为一个大的影像,本文将讲述 一些上面工具在使用过程中的问题及其优化 1. 问题出现: 首先直接说一下工具上的缺陷: 1.1 该工具依赖的是 x86库,包括opencv 2.4.3 ,cholmod 1.6.0 都是32位的,32和64都会影响工具在处理影像时的性能,比如在处理索尼相机的照片时,分辨率是 6000*4000,20多张照片,在处理到一半时会爆出 申请内存失败的情况。(本地环境为 i5处理器四核,16G内存),处理索尼相机时每张照片都会申请 6000*4000 字节内存块,直接内存爆出内存申请失败。 1.2 该工具迁移到其他机子上会出现不兼容的问题,应为opencv 底层设计到 GPU,CPU等指令,所以在其他机子上 运行,稍微大一点的图片 都会爆出 内存申请失败的问题。 2. 问题定位: 接下来说一下问题的定位 刚开始一直以为是内存的问题,因为在处理小一点的图片时,是没有问题的。在处理所以相机时才会出现;但是当迁移到其他机子上的时候,当地环境是 200G的内存,任然会报出 内存问题,这个就不是内存问题了。然后网上查询,大部分的解决思路 都是 32与64的不兼容。知其然不知其所以然,最后通过仔细的查看爆出来的原因,才豁然大悟,opencv底层调用到了cpu、gpu的指令,然后opencv对底层32/64的支持并不是很好,也就是说 在64环境下调用32 的指令,会出现不兼容的问题,从而导致频繁的爆出内存问题,到此为止,已经定位的差不多了,爆出内存问题只是表象,底层是msvcp.dll/msvcr.dll的执行。 3. 解决之道: 既然问题已经定位到,那么解决之道又是什么,毫无疑问:从底层实现对64的支持,不依赖32位的相关东西。说白了就一句话:重新编译mosaic的所有依赖库,全部换为 64版本 应该就能解决问题。 4. OpenCV 2.4.9 64位的编译 4.1 OpenCV下载: Opencv库的编译相对来说简单,通过Cmake直接可编译,问题是Opencv的源码获取比较麻烦,通过github获取,在git下载过程中时常会出现git下载失败,原因是github连接到了外网,会有网路断开等情况,所以通过github上查找 opencv来下载 还是比较麻烦的,需要多试几次。好在opencv2.4.9 有可执行程序,直接安装 opencv2.4.9 即可安装 他的源码,这个比较好,一下子全部搞定。 4.2 OpenCV工程生成: 在选择 Visual Studio 编译版本的时候需要注意下,Opencv 有区分 X86,X64 和 IA及RAM的编译,这个需要根据自己的情况进行选择,64位环境下一定选择 X64,因为我用的时候 Visual Studio 2010,所以我选择的是 Visual Studio 2010 X64版本,然后点集 Configure,Generate,OpenProject 即可在 Visual Studio 2010中 打开 Opencv 的工程。 4.3 OpenCV 工程编译: OpenCV 工程打开后,找到 ALL_BUILD工程,选择Debug/Release版本,右键build,这个工程只会生成对应的lib库和dll库,并不会生成头文件。 INSTALL工程,该工程首先会执行ALL_BUILD工程,然后复制相关库(lib/dll)到install下的 lib目录和bin目录,复制指定头文件到 include目录,这个工程满足要求,右键 build ,工程执行完毕后会在install目录下生成include目录,bin目录和lib目录。 4.4 Opencv编译完成 5. Cholmod 3.1.0 64位的编译 5.1 Cholmod的获取 网上关于Cholmod的讲解很少,在网上找了很久,找到了SuiteSparse这个产品,SuiteSparse是一个产品套件,里面包含了很多图像相关的处理库,Cholmod只是其中的一部分,而且SuiteSparse目前代码都是针对Linux下的开发,没有针对Windows做 相关的操作,源码目录下不存在cmaketext.txt 文件,不能在windows下直接编译。难道要全部
前言 由于ISP替代了易受攻击的路由器,供渗透测试人员选择的诸如Reaver这样的工具越来越少,对于特定的目标,哪些工具有用与否能够确定的也很少。而如果采用暴力破解WPA密码,可能会需要大量的时间。幸运的是,几乎所有的系统都有一个常见的漏洞,那就是用户。 挑选最弱的一环攻击 用户几乎总是系统中最薄弱的环节,所以对他们的攻击往往是首选,因为他们成本低而又有效。尤其是对于那些网络安全经验比较匮乏的用户或者是非专业技术型的中小型企业来说,他们的电脑或者系统存在许多易受攻击和未修复的漏洞,比如默认的路由管理密码
如果您使用过Windows计划任务或Linux的crontab,那么对“定时任务”这个名词可能并不陌生。简言之就是在设定好的时间去执行一个任务或者根据条件循环的执行一个或多个任务。Linux下的crontab需要通过命令行操作,有了jiacrontab就可以通过WEB界面来创建计划任务,比直接使用crontab简单很多。
CocoaPods是一个用来帮助我们管理第三方依赖库的工具。它可以解决库与库之间的依赖关系,下载库的源代码,同时通过创建一个Xcode的workspace来将这些第三方库和我们的工程连接起来,供我们开发使用。这么说可能还不是很理解,当我们开发iOS应用时,会经常使用到很多第三方开源类库,比如JSONKit,AFNetWorking等等。可能某个类库又用到其他类库,所以要使用它,必须得另外下载其他类库,而其他类库又用到其他类库,A依赖B,B又依赖C......。总之笔者的意思,手动一个个去下载所需类库十分麻烦。另外一种常见情况是,你项目中用到的类库有更新,你必须得重新下载新版本依赖库,然后一个个重新加入到项目中,费时费力,操作繁琐且容易出错。如果能有什么工具能代替我们手工去解决这些依赖和更新问题,那我们开发效率将如有神助。这就是CocoaPods的作用。 总而言之,使用CocoaPods的目的是让我们能自动化的、集中的、直观的管理第三方开源库。
虽然笔者写过 ARM 比 Intel CPU 要有低功耗、高性能等优势,但是目前来说 Intel 芯片仍然是主流,毕竟大部分实验室所使用的服务器、工作站以及个人普通 PC 基本上都是 Intel 芯片。在 Intel 平台我们可能对于软件和依赖库的支持不需要太担心,正常来说不管 Linux 或者 Unix 系统都会有。这里笔者采用 Ubuntu Server 20.04 来举例介绍 Intel 平台下 CONQUEST 的编译安装。
疫情除了火了电商直播、短视频也火了视频会议,其中看zoom和声网市值就能窥探实时音视频的目前发展情况。其中视频会议相关的技术栈基本都是建立在WebRTC基础上,为了了解学习WebRTC,首先需要搭建一个能测试和抓包的环境,然后调用WebAPI写写DEMO熟悉下相应接口和抓抓包看看基本交互流程。最后再逐渐深入到协议和相关的源代码中。本文就是帮助大家一步步搭建一个DEMO的运行环境,只要严格按照教程,基本都能搭建出来,后续再讲解接口调用和WebRTC一些源码编译和内部情况。
最近这段时间,Google和jCenter的事情把开源库作者给搞懵了,jCenter还能使用一段时间,最近都是说迁移到mavenCentral上去,但是mavenCentral确实不太好迁移,所以退而求其次,选择JitPack。
在没网的环境下linux开发真的好痛苦,最近在配置Ubuntu下qt编译环境,最先开始,用虚拟机,在家做好虚拟机镜像文件然后到公司安装开发。 最近要用整机开发,一些库文件下载真的很是痛苦,依赖库。
要说使用Python中最让人头疼的过程,不是程序崩溃代码报错,而是卡在安装某个依赖库上,因为报错的代码千篇一律但安装失败的情况千奇百怪,因此本文将介绍我在安装第三方库遇到问题时的一般操作。
Ubuntu / Debian Linux 1. 更新软件列表 sudo apt-get update 2. 安装依赖库 sudo apt-get install python-pip python-lxml python-crypto python-cssselect python-openssl python-w3lib python-twisted python-dev libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev 3. 安装Scr
在进行单细胞的数据分析之前,相信每个小伙伴都经历过在Linux服务器或者自己本地化的电脑上装包到抓狂的过程,我就是其中的一个。
相比于windows系统,Linux安装程序就比较复杂了,很多需要root用户才能安装。常见的有以下几种安装方法
本篇内容主要讲解“linux安装php并测试的方法是什么”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“linux安装php并测试的方法是什么”吧!
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云