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。
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
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。
具体怎么开始和API，参考文档：https://zhaoqize.github.io/puppeteer-api-zh_CN/
https://www.rsyslog.com/news-releases/，我使用的是最新的8.1910版本
" 本地编译 " 指的是 在 目标系统 上进行编译的过程 , 生成的 可执行文件 和 函数库 只能在 目标系统 中使用 ;
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。
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。
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 ;
Palace是一款开源的大规模计算电磁学软件包，由亚马逊云端业务实验室（AWS Lab）支持。功能丰富，同时能够在不同的高性能硬件上运行，软件上支持OpenMP, MPI和GPU并行计算。Apache的开源协议也是极为友好。详情参见《使用WELSIM生成电磁计算软件Palace的求解器文件》一文。
1 . 最小兼容版本 : 在 Ubuntu 中编译 FFMPEG 时 , 需要指定头文件 与 NDK 的依赖库 , 这个 NDK 依赖库与头文件的 版本 , 是我们的最小兼容版本 ;
将golang编译的二进制文件 opena 拷贝到容器的 /usr1 下面，执行显示：
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。
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。
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。
在使用Linux系统搭建MySQL数据库的过程中，我们往往会遇到各种依赖库的问题，尤其是在安装较旧版本的MySQL时。最近，在RedHat 9（rocky linux 9）系统上安装MySQL 5.7版本时，我遇到了一个典型的依赖库缺失错误，导致无法启动MySQL服务。具体的错误信息如下：
Conda是目前为止，最流行的Python软件包与管理环境。Conda分为 miniconda 与 anaconda 两种。前者从名字上就能猜出是精简版，后者预装了很多常用的功能，但比较臃肿。实际工程中，一般都使用 miniconda，按需安装软件包，本文的下面篇幅也以 miniconda 为例进行说明。
创建一个新的Go模块可以使用go mod init命令。该命令会生成一个go.mod文件，记录模块的元数据和依赖信息。
掐指一算，没想到已经三个月没有更新了，看了一下后台，发现关注的人数到时又多了。感谢大家的关注。而且是持续的关注。
前言 今天给大家推荐的是『巴掌』的投稿，讲解了一个Gradle插件的实现方法和原理，对于想深入了解Android打包编译，gradle插件实现的开发者来说，绝对是一篇不错的案例。 Mess介绍
当我们在使用Python的pip工具安装xgboost时，有时会遇到类似以下的错误信息：
一般来说，如果我们在研发过程中需要对代码进行修改，是不需要通过打补丁的方式的，因为我们可以直接改动文件即可。但是如果针对一款要上线的产品，我们总不能在研发的电脑上编译通过后直接发布到线上的。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）因为这样做有很多缺陷：
Linux下我们习惯了使用软件包管理器来安装我们需要的软件，比如Red Hat公司的Fedora、RHEL（Red Hat Enterprise Linux）和后来加入红帽的CentOS，使用rpm和yum来安装软件，Ubuntu使用apt-get来安装。 使用软件包管理器确实很方便，在联网的环境下，从下载到安装，以及自动关联软件的依赖项，并且一次安装所有依赖的软体包，为我们省去了很多繁琐的操作。这样确实很好，但是我们却失去了了解软件有哪些组成模块和依赖项的机会。下面我就要折腾一下，手动下载安装C++环境，摆托yum install gcc-c++ 这种傻瓜式操作。手动下载安装还有一个好处就是为不能联网的机器安装软件。有时候，确实要这样做。
（下载地址：https://www.python.org/ftp/python/2.7.6/Python-2.7.6.tgz） Centos6.5系统自带python2.6.6，需要升级到Python2.7 安装库文件：yum install zlib-devel openssl-devel sqlite-devel 下载：wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.6/Python-2.7.6.tgz 解压：tar zxvf Python-2.7.6.tgz 安装：
下载Linux版本Xware1.0.31_x86_32_glibc 下载地址： Xware1.0.31_x86_32_glibc.zip ftp工具上传到centos系统中，或者： wget http
在上期，小E学习了如何利用namespace机制，拆散了鹿晗和吴亦凡早恋 (划掉) 实现进程之间CPU、RAM、网络、用户、文件系统挂载点和进程IPC的隔离，还学习了利用CGroups机制，为鹿晗和吴亦凡在课桌上划好三八线 (划掉)，来限制进程对资源的使用，如将进程占用的CPU时间片限制为100mCore (100毫核，相当于0.1核)。
Go与C/C++消耗的CPU差距不大，但由于Go是垃圾回收型语言，耗费的内存会多一些。 拿Go与同为垃圾回收型语言的Java简单比较一下。
我们建议选择主要的几家云主机平台的VPS服务，运行比原链节点对算力没有要求，但是请配置尽可能大的磁盘空间以适应区块链数据未来增长的需要。
本文从一个示例开始：我们将创建一个使用cJSON应用程序来说明如何基于CMake 作为构建系统使用Conan无平台差异的引入依赖库。
Mac OS X是基于Unix的，它可以使用非常多Linux平台上开源的优秀工具，比如wget，比如dos2unix脚本工具等。 但是OS X系统本身却缺少Linux下得包管理器。比如Fedora的yum与dnf，比如Ubuntu的apt-get，比如ArchLinux的Pacman等。 于是这些优秀的开源软件在Mac上的安装只能通过下载源码，编译，安装，配置环境变量的步骤来完成安装。对于大部分的软件，在安装过程中是需要很多的依赖库的，手动去解决这些依赖库是十分痛苦的事情。包管理器干的就是这样的事情：解决软件安装过程中的依赖关系。 有一个开源的项目叫Homebrew，完美解决了Mac OS X上没有包管理器的尴尬。 Homebrew的安装与使用
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
本篇概览 作为《DL4J实战》的第四篇，今天咱们不写代码，而是为今后的实战做些准备：在DL4J框架下用GPU加速深度学习的训练过程； 如果您电脑上有NVIDIA显卡，并且成功的安装了CUDA，那么就随本文一起实际操作吧，全文由以下内容构成： 软硬件环境参考信息 DL4J的依赖库和版本 使用GPU的具体操作步骤 GPU训练和CPU训练对比 软硬件环境参考信息 众所周知，欣宸是个穷人，因此带NVIDIA显卡的电脑就是一台破旧的联想笔记本，相关信息如下： 操作系统：Ubuntu16桌面版 显卡型号：GTX950M
思路： 1、安装jdk 2、安装tomcat 3、安装nginx依赖库 4、安装nginx 5、nginx+2个tomcat集群 一：网络拓扑 二：jdk、tomcat安装 请参考：linux下的
/usr/X11R6/bin/xauth: timeout in locking authority file /home/oracle/.Xauthority查看/home/ubuntu权限
优化Android Studio/Gradle构建 使用Android Studio进行开，随着项目的增大，依赖库的增多，构建速度越来越慢，现在最慢要6分钟才能build一个release的安装包，在网上查找资料，发现可以通过一些配置可以加快速度，这里跟大家分享一下。 开启gradle单独的守护进程 在下面的目录下面创建gradle.properties文件： /home/<username>/.gradle/ (Linux) /Users/<username>/.gradle/ (Mac)
skynet是一款基于C跟lua的开源服务端并发框架，这个框架是单进程多线程模型，主要应用于游戏服务端领域，是lua大神云风所写的。本文不涉及框架过多的理论知识，只是简单的介绍一下如何编译以及运行skynet。
copylib.sh（类似ldd命令）：用于将.so库文件的依赖项复制并放入自动生成的 “lib文件” 中。
有一个这样的问题：现要用 setuptools 把一个项目打包成 whl 文件，然后 pip install 在 Windows/Linux 两种操作系统上，但是该项目中有一些依赖库只有 Windows 上才有（例如 pywinauto、pywingui、pywinrm），那么问题是，如何实现打包文件的可兼容性安装？
各路安装方法参见https://github.com/strawlab/python-pcl,在此仅记录linux下的安装: 1.安装依赖库:
无论安装以下哪种库，强烈建议在新环境下安装，之前在base环境下安装各种报错！！！如何在新环境下安装可参见我之前的总结或网上其他文章。
Note： 在Ubuntu下才需要事先安装这些依赖库。 其他Linux系统不需要，可直接跳至工具安装。
为了解决上面的问题，更好地管理Python库，让其扬长避短，就必须使用环境管理工具，例如本文介绍的Anaconda。
依赖库分组为 androidx.appcompat , 依赖库名称为 appcompat , 依赖库版本号为 1.3.1 , 三者由冒号隔开 ;
在撸胳膊挽袖子准备大干一场之前，我们得对Python以及Python的编码规则要有一定了解，这样才不至于让我们写出不正确或者不够高效的Python代码来。
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。
可能是疫情的原因，GCC好久没发布啦。最近总于又Release了，还是大版本。并且三大编译器对C++20的支持也都七七八八了。所以特意立贴庆祝一下，顺带更新一波构建脚本把这两年的一些改动列举一下。
在平时的工作中，经常会有某些进程突然 CPU 飙升，导致系统卡顿。那如何才能监控某个进程的 CPU 利用率呢？我们今天就一起用 Python 来实现下。
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