这篇文章主要介绍了交叉编译的实现,包括环境部署,并简单测试交叉编译环境是否安装成功。
JDK(Java Development Kit)作为Java的核心开发工具包,其包含了许多Java开发者们日常所需的工具,比如编译器、运行时环境以及各种基础的类库。然而,对于大多数开发者来说,JDK可能只是一个黑盒工具。所有编写的Java代码最终都会被JDK转化为可执行的程序,但是JDK内部的工作原理可能对于大部分开发者来说仍然理解困难。更何况,如果想对JDK进行一些定制或者修改,那么不了解JDK的编译过程就无法开始。
M5Stack开发板内部采用的是ESP32的芯片,所以如果要建立相应的开发环境,可以在ubuntu上搭建ESP32的开发环境。接下来,整理一下M5Stack如何在ubuntu上进行开发编译工作。
FFmpeg是一套用于录制、转换和流化音视频的完整的跨平台解决方案,它的强大之处不用过多描述,本文主要介绍如何编译出so文件和在Android Studio工程中的引入
下载对应版本repo文件, 放入/etc/yum.repos.d/(操作前请做好相应备份),以下为下载链接
编译go源代码 Go1.5起Go的编译器完全使用Go重写,要源码安装Go需要有Go的编译环境,需要下载 1.4 版本使用C语言编写的Go编译器源码,通过 Linux自带的gcc先编译出 一个 Go 环境,然后拿这个Go环境编译新版本的Go环境 。 重要的环境变量 $GOROOT $GOROOT 是 Go 的安装根目录 。Linux 下的环境默认是/usr/local/go,如果$GOROOT位于上述位置,则不需要显式地设置$GO ROOT 环境变量;如果不是默认安装目录,则需要显式地设置$GOROOT 环境变量 $GOPATH $GOPATH 是 Go 语言编程的工作目录(workspace)如果没有设置 GOPATH 环境变量,则 Linux 下系统默认是 $HOME/go。
首先明白nginx是干什么的,首先它是一款服务器,亲身体验非常轻量。按照一些专业的说法。
因为一直做Linux有关的开发工作,所以不习惯在Windows平台编译和测试代码。在没有Docker之前,windows基本就是一个IDE平台。在windows上面写好代码之后,再sftp上传到Linux平台进行编译,运行和测试。 这样做虽然没有错,但带来的就是工作效率低下。 并且久而久之,Linux平台里面安装了各种各样的编译器和调试工具,就显得杂乱无章了。 自从有了Docker,这些工作变得简化了。 当需要写新代码时,我先使用Docker构建一个编译环境,每次写完代码后,直接通过Docke
本文介绍在最新的Ubuntu20.04环境中编译最新的GCC编译器的方法。使用这个环境可以学习C++20新特性。
安装python的时候出现如下的错误: [root@master ~]#./configure –prefix=/usr/local/python3.6 checking build system type… i686-pc-linux-gnu checking host system type… i686-pc-linux-gnu checking for –enable-universalsdk… no checking for –with-universal-archs… 32-bit checking MACHDEP… linux checking for –without-gcc… no checking for gcc… no checking for cc… no checking for cl.exe… no **configure: error: in /usr/local/src/pythonSoft/Python-3.3.4’: configure: error: no acceptable C compiler found in $PATH** See `config.log’ for more details
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:
root@ubuntu:/home/hfl/hflsamb/uboot/u-boot-2010.09#vi boards.cfg
所以就编辑而言,其实VsCode还是方便一点呢,一个窗口就能编辑多个项目了;而且vscode更轻量级,打开速度更快
在虚拟机中,以 root 身份登录客户机操作系统,打开终端窗口并运行ls /dev命令查看是否含有cdrom目录
Golang 语言安装(环境搭建)有三种方式,包括二进制方式安装、源码方式安装和 go 命令方式安装。Golang 语言支持多个平台和操作系统,比如 Windows,Mac 和 Linux。
⑥ 如果没有准备好 C 语言编译环境,make 会报错—Jemalloc/jemalloc.h:没有那个文件
本文地址:http://www.cnblogs.com/beer/archive/2011/05/05/2037449.html
nginx编译通过 ./configure 命令加指定参数来完成,对应的参数决定了应用程序的安装位置、日志文件位置、依赖库使用情况等。
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。
Nginx("engine x")是一款是由俄罗斯的程序设计师Igor Sysoev所开发高性能的 Web和 反向代理 服务器。也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。在高连接并发的情况下,Nginx是Apache服务器不错的替代品。 那么关于nginx在linux系统下如何安装,也是我们Java工程师的必备功课,接下来,我们直接上车,来看看,linux下是如何安装nginx的。 平台环境 虚拟机:VMware Workstation 系统:Linux:CentOS-7-x86_64 工具 安
最近公司换了电脑,系统也从 win7 升级到 win11,开发环境都重新安装了一遍,然后在 idea 用mvn 执行打包命令 mvn clean package 报错:
Zabbix 5.0 版本推出了使用 go 语言重写的 Agent2,也是 5.0 版本新特性,Agent2 有如下特性:
前一阵子把我曾经折腾的那套透明代理方案(细节可以看https://blog.kaaass.net/archives/1446)搬到了NAS上,不过由于众所周知的原因,文章就没在当时发出来。于是虽然都整了3个星期5个月了,现在才整理当时的各种操作。文章主要的操作是安装clash、supervisor、overture、ipt2socks、n2n、透明代理规则。如果不需要透明代理,那仅完成第1项或前2项就可以实现HTTP代理了。而后面配置的主要难点其实是iptables相关组件的安装,由于涉及到了内核组件编译,因此不建议没有编译经验的朋友尝试。另外,由于本篇文章只是记录了编译、配置的方法,所以大概会非常枯燥,还请见谅。
自己编译个JDK来提升对JVM的兴趣。本文分三部分来描述编译OpenJDK的过程,分别是编译前准备工作、构建编译环境、进行编译,在这三部分内容中顺带把趟的坑一起说明下。 一、编译前准备工作
本次测评板卡是创龙科技旗下的TL570x-EVM,它是一款基于TI Sitara系列AM5708ARM Cortex-A15+浮点DSPC66x处理器设计的异构多核SOC评估板,由核心板和评估底板组成。核心板经过专业的PCB Layout和高低温测试验证,稳定可靠,可满足各种工业应用环境。
Zabbix 5.0 版本推出了使用 go 语言重写的 Agent2,Agent2 有如下特性:
因为树莓派本身就相当于一台电脑,所以我们可以在树莓派上编译内核或者应用程序,但是树莓派相较于台式机或者笔记本电脑,资源和速度还是有区别的,所以就需要建立交叉编译环境在台式机或者笔记本上安装交叉编译工具链,如果在树莓派本机上编译一个内核得几个小时才能编译完。所以安装交叉编译环境相当重要,是我们后面学习开发的一切保证。假设你已经安装好虚拟机和Ubuntu系统,当然也可以用其他版本的Linux系统。树莓派官方推荐交叉编译用乌班图,所以我们安装了乌班图的16.04长期支持版本,发布于16年四月。 虚拟机Virtul
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!
推荐一个比较好用的流媒体服务开源代码: ZLMediaKit: 实现RTSP/RTMP/HLS/HTTP协议的轻量级流媒体框架,支持大并发连接请求 https://gitee.com/xiahcu/Z
这篇文章为@我不是格林师傅投稿,这个项目是他写的一个免杀工具,集成了C/C++ 、C# 、Nim 、PowerShell等多种语言的免杀加载器。
编写|shanyi 排版|wangp PaddlePaddle可以使用常用的Python包管理工具 pip 完成安装,并可以在大多数主流的Linux操作系统以及MacOS上执行 1 使用pip安装 执行下面的命令即可在当前机器上安装PaddlePaddle的运行时环境,并自动下载安装依赖软件,版本为cpu_avx_openblas pip install paddlepaddle 如果需要安装支持GPU的版本(cuda7.5_cudnn5_avx_openblas),需要执行: pip install
centos7 64位 搭建arm交叉编译环境 1、下载交叉编译工具链 wget http://kan.027cgb.com/587712/gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-4-9-2014-07_linux-tar.xz 2、解压 解压到/opt目录下 xz -d gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-4-9-2014-07_linux-tar.xz tar -xvf gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-4-9-20
出于内部(内部审计)或者外部因素(等保等合规要求),我们通常都要关注下服务器的漏洞情况,windows下有自动更新或者第三方的软件搜集。Linux下,我们可以用云厂商提供的安全服务(巡检免费,打补丁必然是收费的), 对于物理机或者不想交钱给云厂商的话,我们也可以找一些开源的解决方案。
他这个编译器安装比较简单,直接运行这个脚本即可:默认安装到opt下面,我这个是安装过一次了,所以会提示是否覆盖。
相比在 Linux 平台上安装 GCC 编译环境,在 Windows 平台上安装 MinGW 是比较简单的,只需经历以下几个过程。
参看:Getting Started Guide for DM368 DM365 LeopardBoard
摘要:本文是根据自己亲手编译源码过程所总结的一个开发笔记(包括编译流程,可能遇到的错误,以及错误解决的办法等),首先介绍了基于Ubuntu9.10的编译环境的建立,再次介绍了整个源码的获取方式,最后讲解了源码的编译过程(包括源码的打包处理,u-boot的编译,Linux的kernel的编译,android文件系统的编译)。本文各个操作的开发环境是基于VMware7.10虚拟机的Ubuntu9.10环境。当然不同的版本的Linux可能操作过程有点差异,所遇到的错误可能不同,但是各个操作思想是一致的。
很多linux初学者的首选书籍,linux学习先从基础的命令行入手,常用的命令大约20个,然后慢慢切入学习
最近隔壁部门接到一个微服务的项目,但是rpc框架采用的淘宝的hfs,做了几个demo,然后他们开始进行开发了。但是因为前端不好调试接口,所以又需要搭建一个nginx代理服务器(网关没有使用的原因是还在探索hfs的网关整合之道),那么这次文章主要记录一下,nginx搭建的过程。
接下来的说明以Ubuntu Desktop 19.10为例进行,18.04也没有问题。
这是因为缺少相应的依赖库导致的,在我们使用arm-none-linux-gnueabi时直接在命令行后面添加-static即可,但是使用arm-linux-androideabi则不行
1 . Android 版本目录 : platforms 中存储了各个 Android 版本编译时需要的动态库与静态库资源 , 如 android-29 中就是该版本对应的本地库资源 ;
作者 | 王鹤麟、于洋、王益 责编 | 何永灿 基于深度学习的AI系统是由深度学习框架、AI应用以及服务部署组成的一个闭环。在PaddlePaddle的开发与使用过程中,我们发现框架和AI应用的开发及服务部署,都可以基于Docker完成,让流程简化。 开发痛点 编译工具难配置 编译AI系统需要安装很多工具(PaddlePaddle需要40个工具,TensorFlow需要51个),编译环境很难配置。作为一个开源项目,PaddlePaddle的编译环境必须非常容易配置,这样才会有更多的开发者加入进来。 编译工具
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:
腾讯云C-SDK是一套能够帮助开发者快速对接腾讯云Iot Explorer平台的一套跨平台通讯架构,整体框架如下所示:
网上其实已经有很多的关于FFmpeg so库编译的分享,但是大部分都是直接把配置文件的内容贴出来。我想大部分取搜索 「如何编译FFmpeg so库」的人,对交叉编译这个东东都是比较陌生的。
因为最近做桌面端开发 ,要用到Windows,在Macbook上安装的Windows,环境好不容易全都配好的,用一段时间空间就不够了,又得重装,一些好用的软件老是忘记名字所以就写个博客记录一下。
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