C++的版本管理简单粗暴,像libc这种基础库如果需要多版本,用起来非常不方便,但c/c++基础库都是向下兼容的,最好的方式就是用一套比较新的系统,带着新的libc,再安装一套和系统版本同年代的新一点的gcc编译器即可,可满足大部分的使用场景,避免一套环境上折腾多套libc、libstdc++,经验之谈:非常麻烦性价比很低!
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因为项目中使用了tcmalloc,而是用gcc 5.2.0编译的64位代码,所以项目中的so依赖libunwind,tcmalloc,以及gcc5.2.0的libstdc++.so
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。
机房一台centos6.9机器部署了jenkins发布系统,开发人员在用node编译js,发现依赖的gcc版本低了,故需要将gcc升级到高版本(至少5.0版本以上),这里选择升级到6.4.0版本,下面是升级的操作记录:
GCCGLibCC++ ABIlibstdc++.so3.1.0GLIBCPP_3.1CXXABI_1libstdc++.so.4.0.03.1.1GLIBCPP_3.1CXXABI_1libstdc++.so.4.0.13.2.0GLIBCPP_3.2CXXABI_1.2libstdc++.so.5.0.03.2.1GLIBCPP_3.2.1CXXABI_1.2libstdc++.so.5.0.13.2.2GLIBCPP_3.2.2CXXABI_1.2libstdc++.so.5.0.23.2.3GLIB
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。
背景就是上一篇文章提到的,部署gitbook这个文档中心的话,是需要先安装node,然后,如果你的node版本过高的话,一般会报错,此时,网上很多文章就是降node版本解决,但其实用高版本也是有办法的,只是麻烦点,要改改代码;但是,我下载了高版本的node安装时,发现在centos7上还装不了,可谓一波未平一波又起。
Rstudio Desktop for Windows/Mac 切换不同R版本非常简单,Tools→Global Options→General→Basic→R Sessions→R version→Change:
想着搭建一个 wiki,将自己本地的 md 都上传到服务器上,来实现远程办公,一切工作平板化,那自然是说干就干;
项目地址:https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 其中MDLT是两张图片的拼接,调试过程基本很简单,不再赘述; 对于BAMDLT多图拼接代码,现将出现的问题及解决办法整理如下:
最近在编译leveldb时,碰到一个问题:GLIBCXX_3.4.20 not found, 这个提示已经比较明显了,是本地缺少重要的二进制LIB库文件。
xxx.exe: /lib64/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.20' not found (required by xxx.exe)
在linux redhat 6.4环境下安装tensorflow的过程中,利用PIP直接安装是非常快的。 但是在调用测试的过程中,却发现报这样的错误。 /usr/lib64/libstdc++.so.6: version 'GLIBCXX_3.4.19' not found 导致总是出现 failed to load the native tensorflow runtime的信息。 根据这个问题,发现肯定是tensorflow的一些内部控件无法编译,主要原因还是版本太低。 在终端上输入如下命令:st
如果说目标检测落地最广的是哪个算法,yolo系列肯定有一席之地,本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理,据我所知,华为海思NNIE只支持caffe模型的转换,所以yolov5模型要想在海思芯片上部署,转换为caffe模型是有必要的(在我的1070显卡上,yolov5s 4.0 的模型inference做到了11ms一帧!)
现在github上面有3个版本的mask-rcnn, keras, caffe(Detectron), pytorch,这几个版本中,据说pytorch是性能最佳的一个,于是就开始使用它进行训练,然而实际跑通的过程中也遇到了不少问题,记录一下。
【GiantPandaCV导语】本文为大家介绍了一个caffe部署yolov5 模型的教程,并开源了全部代码。主要是教你如何搭建caffe推理环境,对yolov5模型做onnx格式转换,onnx模型转caffe模型,实测在1070显卡做到了11ms一帧!
在启动watchman报错,找不到GLIBCXX_3.4.14、GLIBCXX_3.4.15、GLIBCXX_3.4.18、CXXABI_1.3.5等
最近安装新版本MySQL(Percona Server)时发现所依赖的libstdc++.so.6、libc.so.6均较高(尤其在Centos 6版本上安装时),导致无法完成数据库安装。
现在如果要想使用c++20(c++2a)的话起码要gcc10以上的版本呢才支持,但是一般服务器yum install自带的都是4.多版本,如果要升级gcc和g++需要手动编译
在研发一个系统,主要给公司内部同事用,按理说,简单点的话,搞个使用文档就行了,但产品经理希望是做成一个文档中心,比如,你学习个新技术的时候,比如vue,一般有个在线的帮助文档,他的想法就是这种。
最近工作开发环境有Windows切换到了Ubuntu,以前在Windows环境下使用Genymotion搞Android开发还蛮好用的。那么在Ubuntu环境下桌面创建Genymotion虚拟机呢,今天搞搞试试看~!~!
Tips:如果不装libstdc++.so会报错:ImportError: /usr/lib64/libstdc++.so.6: version 'GLIBCXX_3.4.15' not found (required by /opt/calibre/lib/libQt5WebKit.so.5) GLIBC_2.18,GLIBCXX_3.4.19 # yum install libstdc++.so.6 -y --- 查看动态库版本有哪些 # strings /usr/lib64/libstdc++.
该脚本基于 UnblockNeteaseMusic 项目 https://github.com/nondanee/UnblockNeteaseMusic。
编译好的ARM版本OpenCV3.4.10文件:OpenCV3.4.10 ARM版
线上服务出现了重启告警,而且重启后继续。排查线上出现了一堆core,core信息显示如下:
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在Ubuntu 18下,试用了cutecom、picocom、putty,决定CuteCom最友好。 但是CentOS7没有提供CuteCom。根据CentOS7安装CuteCom提供的方法,在CentOS7.5.1804下安装cutecom成功。
众所周知从Xcode10起,苹果摒弃了对libstdc++库的支持转而支持libc++库了。这两个库在Xcode9甚至更早的版本就已经同时存在于系统中并且可供开发者选择,当然在Xcode9时代苹果就已经宣布了将要废弃libstdc++的信息了。
直接访问官方文档,中文的官方文档对于阅读是比较友好的,正常情况下直接对照文档建议的来基本上不会存在大问题。编译部分官方推荐使用官方提供的 Docker 镜像(Dockerfile),这样省去了编译环节中出现的各种环境问题。使用直接编译方式需要注意第三方包的下载一定要下载指定连接的包且务必完整,推荐使用 Docker 镜像方式进行编译,这样不仅可以省去环境的配置,同时编译的时候还省去了不太好下载的几十个三方包的下载。
centos的libstdc++版本太低,使用yum install libstdc++提示版本已经时最新版本
一个 C++ 程序,如果 throw 了 exception ,但是又没有 catch,那么一般会产生 coredump, 问题是,在 gcc 4.x 版本产生的 coredump 文件中,没有 throw 时候的堆栈信息,导致不知道是哪里 throw 的,没法查问题。
dwarf调试信息在是elf格式的一部分,编译提示dwarf版本问题,添加-gdwarf-2编译,指定dwarf版本 使用gdb启动文件后,提示dwarf问题导致文件无法调试,gdb和dwarf版本不兼容
error:Build input file cannot be found:‘/Users/.../Libraries/WebSocket/libfishhook.a’__
Elasticsearch入门笔记 1、安装Elasticsearch 下载elasticsearch7.8.0 ## 下载elasticsearch7.8.0安装包,推荐使用华为云镜像下载速度
rpm -qa | grep mysql 这里执行安装命令是无效的,因为centos-7默认是Mariadb,所以执行以下命令只是更新Mariadb数据库 yum install mysql 删除 yum remove mysql
这里建议下载的源码进行编译(下载二进制文件,虽然可以执行,但你并不知道会有什么动态链接库的报错,出现了问题也很难解决)
双向环状链表从节点值为3开始插入,红色框表示最后一个节点(end()指向的节点)。黄色线条表示指向前驱节点,黑色线条表示指向后继节点。
选择排序则是先假设一个为最小值,然后用这个值和后面所有的内容一一进行比较大小,每轮进行一次交换。选择排序是先确定位置,在找值。
这一篇我们一起来学习实践下选择排序和插入排序,然后再一起分析下CPP的STL中排序算法的实现,结束排序算法的阶段。
https://github.com/opencv/opencv/releases
askubuntu.com/questions/1113974/using-c17-with-clang-on-ubuntu-16-04
BUG1 在使用NLLLoss()激活函数时,NLLLoss用来做n类分类的,一般最后一层网络为LogSoftmax,如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为:loss(m(
报错 /root/miniconda3/envs/chipseq/lib/R/bin/exec/R: /root/miniconda3/envs/chipseq/lib/R/bin/exec/../../lib/../../libgomp.so.1: version `GOMP_4.0' not found (required by /root/miniconda3/envs/chipseq/lib/R/bin/exec/../../lib/libR.so) /root/miniconda3/envs/ch
上一篇大概介绍了istio引入了wasm以及wasm的简史介绍。虽然引入了一些知识引导读者了解一下它的简单特性,但是还有些欠缺,这里要打个补丁。详细阐述一下 wasm 构建及使用的相关知识。
1.Nodejs简介 Node.js是目前非常火热的技术(正式开启JavaScript的后端开发之旅),但是它的诞生经历却很奇特。
Milvus 代码库分为了 C++ 和 Go 两个部分,Go 部分负责系统主体架构、分布式系统、存储/查询链路等,C++ 部分负责查询、索引引擎专注于单机场景下的高性能,两者之间通过 cgo 接口调用。
这里的第一行,#include好理解,iostream是输入输出流,包含了输入流istream和输出流ostream。 第二行using namespace std; 这里的namespace是个关键字,表示它后面的std是一个命名空间。
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