4.在Python-3.6.2目录下新建mylib文件夹,用于存放生成的可移植文件:
网上关于python的交叉编译的文章很多,但是关于python第三库的交叉编译的文章就比较少了,而且很多标题是第三方库的交叉编译,但是实际上用到的都是不需要交叉编译就能用的库,可参考性不强,最近关于python及其第三方库的交叉编译也踩了不少坑,记录一下!
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
笔者长期在ARM-LINUX嵌入式平台使用C语言开发。硬件IO操作只能用C确实没办法,但是应用程序用C简直就苦逼了,程序复杂一点,各种越界、指针错误、诡异死机、segment fault、内存泄漏、core dump、编译找不到头文件、依赖库,解析个字符费老劲,轮子太少纯靠白手起家。自从把Python移植到嵌入式平台,用C写完IO的Python扩展库然后用Python写应用程序完全就是摧枯拉朽般存在。
在交叉编译python3之前需要在ubuntu主机上安装对应的x86版本,因为交叉编译时需要用到python解释器。ubuntu16.04下安装python3.10.5
工作中需要自行编译一个Python二进制程序,并尽量减少该程序依赖的库文件,使之在相同CPU架构上有更良好的可移植性。先找了下网上的资料,都不太详尽,经过探索最终还是成功了,这里记录一下过程以备忘。
最近抢了一个小米路由器,研究了一下,总的来说现在看起来功能还很少。现在比较有用的功能就是,远程下载功能,支持迅雷,电驴等,不过现在看电影啥的都是直接在线看的,基本上也很少用。检测连接的智能设备,这个功能可以随时查看是否有人曾网,当然也可以用来在远程监控家里都有谁在用路由器。以后应该会有更多的功能扩展,不过这应该是一个漫长的过程,我先自己弄点东西上去玩玩,首先把常用的python移植上去。
为了学习使用Faster R-CNN,需要安装OpenCV +Python环境,之前已经在CentOS下安装好了python2.7。yum安装的opencv是2.0版本,安装了opencv-python,但python中import cv2仍会报错,无法满足需要。所以决定用编译方式安装opencv。
最近项目使用c++操作python脚本,选用boost.python库。在window下编译安装很顺利,但是在linux下一直编译不通过,总是提示找不到头文件。linux版本为rhel5.7。后来询问同事,原来是同事将原来系统自带的python2.4删除掉了,然后手动编译安装了python3.3。
在日常工作学习生活中,我们常见的系统有三种:Windows、Mac、Linux。而Linux常见的有Redhat、Ubuntu、Centos。
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。
OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库,可以运行在Windows、Linux、MacOS等操作系统上。OpenCV提供了众多语言的接口,其中就包含了Python,Python是一门上手容易、使用起来十分让人愉悦的语言,利用Python学习OpenCV,相信能更快的获得效果。
notice:我是使用的 腾讯云服务器(CentOS 7.5 版本的) 记录一下云服务器搭建 Python3 环境的采坑记录
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
解决: 五花八门,如果是Ubuntu自带Python3都版本,可以直接链接Python3 到Python指令解决
1. build-essential 软件包,为编译程序提供必需软件包的列表信息,这样软件包才知道头文件、库函数在哪里。
在很多情况下,编程人员是在Linux环境下完成的编程任务,但是更多的使用人员是在Windows环境下的,比方说,在参考链接1的文章中提到:
就算所有人都不支持你。这条路会很曲折,你也会一度认为是不是自己选错了,但只要坚持,就算最后没有成功,但努力了就不会有遗憾。
板子做工精致很有份量,拿在手里沉甸甸的,各种接口一应俱全——USB、TF 卡座、SIM卡座、4G模块卡座、网口、RGB LCD接口、LVDS、RS485、CAN、各种音频口、TV-in/TV-Out,板上还自带一个RTL8723du wifi/蓝牙二合一模块,作为一块主打工业控制的主控板这些接口实属绰绰有余了。手里的板子是256MB内存+256MB nand flash版本(这个是低配版本,还有个512MB+8GB emmc的高配版本),飞凌开发文档中提到已经移植好了Qt5开发环境,所以这个内存跑跑Qt的UI程序是再合适不过了,可惜手里没有匹配的开箱即用的LCD显示屏不然接上直接能试试出厂自带的Qt测试程序了。
但是先别着急,假设我们的python应用需要做一些科学计算,并且将数据以图形的方式展示出来,这时候就需要matplotlib和pandas这两个库的帮助了,先用ubuntu来安装这俩个库,编写Dockerfile.ubuntu
如果说 Python 能够让你就此起飞的话,那么使用 f2py 能让你在一定程度上飞的更高更远。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,具有丰富和强大的库,使用其开发产品快速高效。
dmPython 是 DM 提供的依据 Python DB API version 2.0 中 API 使用规定而开发的数据库访问接口。
RHEL以及他的衍生发行版如CentOS、Scientific Linux为了稳定,官方的rpm repository提供的rpm包往往是很滞后的,当然了,这样做这是无可厚非的,毕竟这是服务器版本,安全稳定是重点,官方的rpm repository提供的rpm包也不够丰富,很多时候需要自己编译那太辛苦了,而EPEL恰恰可以解决这两方面的问题。
之前在linux上安装python3的时候,为了让不影响linux环境原有的python2的环境,选择的方法都是下载对应的linux环境的python包,不过
1、安装依赖包 1)首先安装gcc编译器,gcc有些系统版本已经默认安装,通过 gcc --version 查看,没安装的先安装gcc,yum -y install gcc,由于本人的linux系统中已经安装了,出现了下面界面。
Linux系统中默认的python版本为Python 2,而根据Python的官方邮件消息,Python 2即将于2020年终止所有的支持。简单的将Python由2升级至3则会有很大的技术风险隐患,因为Linux的一些常用指令,如yum指令,会对python存在依赖。所以我们需要找到一种对linux系统无影响的python3环境搭建过程,而本文即是对此的记录和思考。
2018/3/5更新 在另一台电脑上通过编译源代码的方法无法成功安装,网上找到了更简单的方法
在CentOS7上默认安装的是python2.7版本,而使用yum install python34安装的是3.4版本,这个版本在安装一些软件包如pip的时候会提示:
python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)。1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承。
分布式软总线是多种终端设备的统一基座,为设备之间的互联互通提供了统一的分布式通信能力,能够快速发现并连接设备,高效地分发任务和传输数据。分布式软总线示意图见。
python 支持在多平台上安装与运行,我们一般从 python 的官方网站下载其安装包,比如 Windows 下是 exe 文件,Linux 下则是二进制文件。这里我们安装的是python3.6 版本的,安装完如下图所示:
在使用 Python 的早些年,为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来,随着 Python 3 的普及,virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配,优点是显而易见的。而这几年,应用场景的的复杂性越来与高,无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列,用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来,就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子:
本文原链接见 Godot-GDExtension C++ 环境搭建 (Docker+MinGW/跨平台) | Convexwf's Kirakira Blog。
yum install openssl-devel bzip2-devel expat-devel gdbm-devel readline-devel sqlite-devel
趁着放假,还没什么活,抓紧学,娘的,怎么越学越菜 可以收藏,CSDN要我43积分,有点贵了。来源于CSDN哦 代码阅读IDE 集成开发环境(IDE、Integrated Development Environment)主要用于提供应用程序开发的环境、通常包括编辑器、编译器、调试器等。 Chocolat C++、PHP、Ruby、Haskell https://chocolatapp.com/ Mac OS X Mac系统上一款强大的文本编辑器 Eclipse-aptana PHP、
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我们对Pytorch的debug一般都是在python端进行,这对于一般搭建模型的任务来说足够了。但如果我们需要对Pytorch进行一些修改或者研究一下机器或深度学习系统是如何搭建的,想要深入探索就必须涉及到C++的源码层面。
引言:由于我是在新的虚拟机上测试学习,正好听到同事讲一个朋友在gcc升级安装导致系统出问题,所以在安装gcc的时候一定要小心。
Linux操作系统在作为服务器的场景下应用最为广泛,但是在使用过程中也会遇到莫名崩溃的情况.这时我们就希望能对崩溃前一刻内存中的数据进行分析,从而找到崩溃的原因.本文将对整个过程所涉及到的技术做一个简单但是全面的介绍,包括:如何安装kdump,如何设置系统参数来捕获崩溃前的内存;如何使用crash做简单的分析;并且介绍如何使用更加简便的工具PyKdump来做crash文件的分析.通过了解这些知识, 可以帮助Linux运维人员更快更方便地排查问题.
最近一段时间shell脚本写得很溜,很有成就感,一想到被自己落下的Python就感到十分心虚。开始坚持学习Python!先将自己的测试机器的Python升级到Python 3.6.6。简单整理、记录一下!
sudo apt-get install Python-dev python-numpy
Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年底发明,第一个公开发行版发行于 1991年。
本文讲述了如何编译uboot并进行配置,对编译过程中遇到的问题进行解决,此外还对uboot的结构进行了简介
本着尽可能快完成编译和能用则用的原则, 谈谈编译目前最新的OpenCV 4.5.2编译过程.
该文介绍了如何使用Faster R-CNN在CPU上进行目标检测,并总结了在实践过程中需要注意的一些关键点。包括使用预训练模型、修改训练脚本、设置合适的训练参数和优化模型等方面。同时,文章还提供了在CPU上运行Faster R-CNN的示例代码和具体操作流程。
有时候我们的项目需要在linux下运行,Linux自带的是python2,所以要重新安装python3环境,切记不能动原有的python2环境(linux系统运行依赖该环境)。
什么是TensorFlow? TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU)、服务器、移动设备等等。TensorFlow 最初由Google Brain 小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深
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