上一篇博客《conan入门(十六):profile template功能实现不同平台下profile的统一》以Android NDK交叉编译为例介绍了jinja模板在conan profile中的应用。如果针对不同的Android目标平台(armv7,armv8,x86,x86_64)都要维护一个profile也是挺麻烦的。本文在此基础上,更进一步改进将android NDK 对不同平台armv7,armv8,x86,x86_64交叉编译的profile基本于同一个模板统一实现
今天在Windows平台如下正常执行conan NDK交叉编译Boost库时报了个错
之前我写过的两篇博客《conan入门(十):Windows下Android NDK交叉编译Boost》,.《conan入门(十一):Linux下Android NDK交叉编译Boost》中介绍了在Linux和Windows下NDK交叉编译boost的过程
由于CASCI/CASSCF计算量随活性空间呈指数增长,超过(16,16)的计算在高配机器上几乎不可能。近似求解大活性空间的方法通常有DMRG, selected CI等等。Block-1.5是做DMRG计算的经典程序,由Sandeep Sharma和Garnet Chan开发,虽然早在5年前就不更新了,但其计算速度仍高于很多同类程序。Block-1.5一般结合PySCF使用,可以进行DMRG-CASCI,DMRG-CASSCF和DMRG-SC-NEVPT2等计算。笔者之前在公众号上将该程序的安装拆分为几篇短文
我今天真的是被这个boost库搞到头炸,怎么在linux下安装boost库,及后续使用。一开始用sudo apt-get install libboost-dev倒是能解决代码中头文件引用不存在问题,但是编译不成功,总是会出现什么未定义引用错误,之后remove掉,重新下载源码编译还是会存在一些问题。
OpenMolcas是收费软件Molcas的开源免费版本,前两年在GitLab上开源;QCMaquis前几个月在GitHub上开源,二者结合可以做DMRG、DMRG-NEVPT2和DMRG-PDFT等方法的计算。软件的详细介绍请阅读公众号前期教程《OpenMolcas 与 QCMaquis 的安装》,文中也讲了如何联网安装。QCMaquis的详细使用请阅读官方手册
conan是个包管理工具,不仅仅支持cmake编译,还支持很多常用的构建工具如configure/make,msbuild,VisualStudo,meson,本文以NXP的Embedded RPC为例说明conan中如何使用make来构建项目。
E:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.10.25017\include; C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Include\10.0.14393.0\ucrt;
源文件tar包的下载地址:http://code.google.com/p/muduo/downloads/list ,此处以
不知道为什么python3.7版本安装dlib不能直接用pip,真的超级麻烦。然后看了其他一些博客感觉挺复杂的,boost居然也要设置环境变量,而且问题很多。
MySQL 安装方式分为: 源码安装,相应系统发行包安装(如 rpm, yum, apt-get 等)。生产中比较推荐使用二进制安装。 这里给大家推荐一篇源码安装,大家可以了解一下,这个可以用到学习源码之路。
之前看到说有vina1.2需要编译安装,我嫌麻烦找到了别的方法,使用apt安装,但运行到两个ligand时发现无论如何也无法执行,查看版本才发现我安装的是旧旧版本,故在此记录下安装新版本的过程。
Dockerfile 是用来 构建 Docker 镜像 的文本文件,是由一条条构建镜像所需的指令和参数构成的脚本。
前言:服务器上没有root权限,不能使用sudo和apt-get无脑安装caffe需要的各种依赖,因此需要手动安装这些依赖库。核心就是将原来apt-get安装在/usr/include,/usr/lib等位置的库,手动安装在我们自己的路径下,即自定义路径安装依赖。 0.根目录下,终端依次执行:
cmake 是一个跨平台、开源的构建系统。它是一个集软件构建、测试、打包于一身的软件。它使用与平台和编译器独立的配置文件来对软件编译过程进行控制。
0.导语1.Caffe源码编译1.0 NVIDIA与Anaconda31.1 GCC与G++降级1.2 cuda 9.01.3 cuDNN1.4 caffe-gpu源码编译1.5 python库安装1.6 编译1.7 环境变量1.8 导包测试2.caffe-cifar10测试2.1 获取数据集2.2 转换数据集格式2.3 训练及测试3.Caffe-C3D3.1 下载及配置3.2 安装库与编译4.C3D-cifar10测试4.1 获取数据集4.2 转换数据集格式4.3 训练及测试
一、准备工作 1、下载最新版本的boost库.所在地址:boost_1_53_0.zip.官方推荐7z压缩格式的,因为其压缩效率更好,相应包的大小也比较小。 2、解压缩到指定目录,如C:\boost_1_53.下面开始遵照官方页面的步骤进行编译。() 进入目录tools\build\v2\ 运行bootstrap.bat脚本文件 运行命令:b2 install --prefix=PREFIX。其中PREFIX是为Boost.Build指定的安装目录,生成的编译工具将会存放在该目录下。我指定为c:\boost
最近,在CentOS 6.8服务器上编译安装MySQL 8.0.18的源码,百度了许久,发现网上的安装方式没一个可用的。基本都是基于CentOS 7.x来安装MySQL8.0,并且安装过程中会出现各种问题,按照他们的文章进行安装根本解决不了问题。更重要的一点就是,很多文章的内容一模一样!!我就纳闷了,那些发表文章的人,自己真的安装并且验证过吗?还是只是一味的抄袭呢?!
网上已经有很多关于btc的源码分析了,由于eos主网上线还需时日,且网上关于eos的源码解析较少,斗胆尝试着做一个系列的文,学习eos的源码,也提升一下自己的阅读代码的能力和对新知识的了解能力。要阅读赏析源码首先运行起来,看看大概是个什么样子,这样心里有个底,也就踏实多了。本文为系列文的第一篇,Ubuntu下eos代码的编译,是依据官网文档的指导完成的。
此前我最后一次编译 MySQL 源码大概 10 年前了,再后来有人问我怎么编译源码安装,我一般都是建议直接下载二进制包安装,其实真挺方便的,性能上的损失也是微乎其微。
上一篇博客《conan入门(十):Windows下Android NDK交叉编译Boost》中已经说明了Windows下Android NDK交叉编译Boost的全过程。
安装dlib真是费劲,dlib下载地址:http://dlib.net/files/
本文介绍了如何使用Boost库在Visual Studio 2017中实现高精度数学常量的计算,包括圆周率π、自然对数e和根号2等。首先介绍了如何安装Boost库,然后讲解了如何使用Boost库中的高精度数学常量,并给出了一个示例代码。通过使用Boost库,可以在C++中方便地实现高精度数学运算,对于从事科学计算和数学建模等领域的人员来说,具有较高的实用价值。
上一篇博客《conan入门(九):NDK交叉编译自己的conan包项目塈profile的定义》中我们以jsonlib为例说明了如何NDK交叉编译自己封装成conan的模块及定义profile简化编译的方式。
MySQL Galera Clusters全解析 Part 1 Galera Cluster 简介
注意,–build-type=complete表示生成debug release static shared的各种版本
鉴于之前安装不带boost版本的mysql,由于boost头文件的问题,导致在编译boost的过程中出现各种各样的问题。在官网发现居然现在有在源码中带boost头文件的版本,那么现在就验证一下这个版本的安装过程。
相比二进制的 bcl2fastq2,基于 Perl 语言的 bcl2fastq-1.8.4 或许是从源码层面学习了解 Illumina 测序数据处理一个不错的选择。源码版本的 bcl2fastq-1.8.4.tar.bz2 目前没能安装成功,这是基于 bcl2fastq-1.8.4-Linux-x86_64.rpm 的一些折腾记录。
2、boost 编译的时候 相关python的编译变量填清楚了 如:./bootstrap.sh --with-icu --with-python=/usr/local/python/bin/python --with-python-root=/usr/local/python/ --with-python-version=2.5 --prefix=/usr/local/boost_143/ --exec-prefix=/usr/local/boost_143/
CGAL的编译以及在VS中的使用 在被CGAL长久的折磨了两三周 在学习过程中有好几次库都出现了问题 所以打算重新更换一下版本 CGAL可以说是学习这么久以来见过最离谱(ex)的环境配置,期间出了好几次问题,主要各个配置关联性太强了 稍有一步有问题 编译就很容易报错 所以想记录一下配置过程
在MySQL官网下载你需要的二进制包版本。 官网下载链接:https://downloads.mysql.com/archives/community/ 本文是以mysql-5.7.28版本为例,所以也可以直接下载我这个版本。 链接:https://cdn.mysql.com/archives/mysql-5.7/mysql-boost-5.7.28.tar.gz
CMake的全称是Cross-platform Make。我第一次参与Linux C++开发时使用的工具是Make,而后开始切换到CMake,一开始以为CMake是和C语言有关,原来开头的C表示它可以跨平台。
1.下载源码包 wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.36.tar.gz 2.创建mysql用户 useradd -M -s /sbin/nologin mysql 3.创建mysql数据目录及日志目录,并更改目录所有者 mkdir -p /usr/local/mysql/data mkdir -p /usr/local/mysql/log chown -R mysql:mysql /usr/local/mysql
不过,除了服务器,我也在自己的苹果电脑上面试了试,在Mac操作系统还是蛮简单的,本来应该是就一句话安装啦:
让工作变得有条理,不乱糟糟,即使存在大量的第三方,也有章可循。简而言之,就是要保持目录的干净(如/usr/local目录),保持文件的干净(如profile文件)
经历了将近半年多的时间boost终于发布了1.35.0版本(前版本1.34.1发布于2007/7), 其编译方法和原来的编译方法基本上是一致的,主要改变包括1.34.0以来bjam的toolset所 提供的参数名称的改变(具体参见《boost1.34.0编译日志》)外,还包括bjam的编译默认 选项的变化,在1.35.0之前的版本默认编译时会自动编译各种版本的库,包括静态库、 动态库、debug库和release库等全部的版本,但是到了1.35.0时默认的选择仅仅编译release 版本的库,这样一来在开发的时候就不能进行必要的调试了,为了能够使其编译全部的版本 需要在bjam的命令行参数中添加一个–build-type=complete类型的参数来指明需要编译全 部的版本,所需要编译同时为了使得regex库能够通过ICU库支持Unicode,在编译上需要有 一些特殊的选择。我在Visual Studio 2005 Pro + SP1环境下编译了该库,为了避免走弯路 所以将其编译的方法进行说明,以方便大家编译。 由于boost是采用其自己的bjam工具通过命令行进行编译的,所以必须在Windows下开启console窗口,同时必须将Visual Studio中C++目录下的环境vcvarsall.bat配置脚本运行一遍,以设置好VC的编译器环境变量。 1. 编译不带ICU支持的boost库 此种情况下的boost库编译起来比较的简单,在准备好的console窗口中输入:
本次LAMP架构搭建实验所需安装包: 链接:https://pan.baidu.com/s/1SlveRWBTil1nM5jy2euJlQ 提取码:3mpt
CMake是一个跨平台的安装编译工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装编译过程。
以后可以使用那些一键的脚本,但是要明白一些底层的操作,以后才能更得心应手。一味的用那些面板、一键安装脚本,并不是一个很好的选择。
在构建LAMP平台时,各组件的安装顺序依次为Linux,Apache,MySQL,PHP
主从复制要解决的问题,1)写操作锁表,影响读操作,影响业务。2)数据库备份。3)随着数据增加,I/O操作增多,单机出现瓶颈。
##在CentOS7中编译安装MySQL 5.7.21. 依赖和源码包 安装相关的依赖:
这是《2015年博客升级记》系列文章的第四篇,主要记录在Linux系统中如何编译安装MySql数据库。
GreatSQL 8.0.32-24已发布,配套的MySQL Shell也需要跟着升级一波,MySQL Shell版本从8.0.25升级到8.0.32后,也引入了一些不错的新特性。
相比TA-Lib在技术分析领域的地位,QuantLib在金融工程领域的地位可以说有过之而无不及。
C:\boost_1_60_0\tools\build\src\tools\mpi.jam,利用文本文件打开mpi.jam文件。做如下修改:
E:\Cgal\cmake\boost_1_55_0\boost_1_55_0;C:\Program Files\CGAL\include;%(AdditionalIncludeDirectories)
选择匹配的版本,dlib-18.17.100-cp35-none-win_amd64.whl(md5)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云