Crow的安装与构建 前言 项目地址: https://github.com/crowcpp/crow 官方网站及文档说明: https://crowcpp.org/master/ 缘由: 前几天一直在寻找一款C++的Web框架,通过不断的在Github、StackOverFlow以及搜索引擎上搜索,最终我还是选择了Crow这一框架,其他相关框架还有,restbed,served,nrgest,微软的C++ REST SDK等,Github相关搜索C++ REST framework…
PySCF联网在线安装只需pip install pyscf一行命令即可,能联网的建议通过联网安装。本文介绍的是离线安装步骤,适合不允许联网或很难联网的内部节点。读者在开始编译前需确认自己机子上有gcc和g++编译器,有MKL数学库,以及cmake软件。运行如下命令可查看自己机子上是否存在
注:本篇LANMP安装中遇到的问题不代表大家都有 本次安装:1.Apache 2.PHP 3.MySQl 4.Zend 5.PureFTPd 6.phpMyAdmin 如果大家只对其中某个环境需求安装,可参考我的下一篇文章(强烈推荐)
《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》一书的“12.1.2 交叉编译Android需要的so库”介绍了如何在Windows环境交叉编译Android所需FFmpeg的so库,前文又介绍了如何在Linux环境交叉编译Android所需FFmpeg的so库,接下来介绍如何在Linux环境交叉编译Android所需x265的so库。
缘起:之前给别人提供的SDK都是在Linux下使用Qt搭建的,但是最近有客户不使用Qt,而是需要在Linux下使用cmake进行进行文件组织。于是我就进行谷歌,现在将可用的程序记录下来。
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记录一下 可行的树莓派 3B+ python3.5+opencv3.4.1下载安装及配置
首先,不管是Windows还是Linux版本CoreCLR的编译,都是在Windows10上进行的。
https://pan.baidu.com/s/1fhiX86L8iL8tsLbsiVa6Wg 密码: e64s
项目最近有需求在windows下面运行,我花了几周时间将linux的服务器移植到windows下面,目前已经能够正常运行服务器,目前又有了新需求,两边的代码结构和组织是分开的,因此为了两边能够同步维护,需要一个能够跨平台的项目编译解决方案,经过调研之后,选择了使用cmake这个工具,本文主要讲述,使用cmake的生产项目的一些基础知识。
Memcached的安装比较简单,支持Memcached的平台常见的有Linux、Windows 、FreeBSD、Mac等。
从本节开始之后的几节将介绍关于Android NDK和OpenCV整合开发的内容,本节介绍Android NDK 和 OpenCV 整合开发的环境搭建以及人脸检测项目的运行测试。
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
---- 安装opencv有很多种方式,我列出了两种方式。并针对第二种方式进行了详细的安装解释。 从Ubuntu源安装opencv sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv 从opencv官方源代码安装 1.安装opencv所依赖的包 # KEEP UBUNTU OR DEBIAN UP TO DATE sudo apt-get -y update sudo apt-get -y upgrade sudo apt-get -y dist-upgrad
大家好,我是道哥,今天我为大伙儿解说的技术知识点是:【使用 cmake 来构建跨平台的动态库和应用程序】。
这一章我们介绍如何安装新版本的PaddlePaddle,这里说的新版本主要是说Fluid版本。Fluid 是设计用来让用户像Pytorch和Tensorflow Eager Execution一样执行程序。在这些系统中,不再有模型这个概念,应用也不再包含一个用于描述Operator图或者一系列层的符号描述,而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。也就是说PaddlePaddle从Fluid版本开始使用动态图机制,所以我们这个系列也是使用Fluid版本编写的教程。
一、安装ubuntu 1、下载ubuntu镜像文件 Download Ubuntu Desktop 2、制作启动光盘 如果是windows操作系统:插入空白dvd光盘,在iso文件上右键,选择“刻录光盘映像” 参考windows7中把ISO文件轻松刻录成光盘的方法(图文教程) 如果是ubuntu系统:Ubuntu14.04系统下,如何将.iso文件刻录到CD/DVD光盘 3、安装 二、搜狗输入法安装 1、参考Ubuntu 16.04 LTS安装sogou输入法详解 注意:fcitx configure未出现
概述 由于需要在Ubuntu 16.04安装多个深度学习框架所以通过博客记录一下安装过程中的坑以及一些关键步骤。这个时候我们需要安装自己需要包装。下面我们通过一步一步开始安装自己数据。记录安装了如下软件和支持: * Cuda 9.1 * cuDnn 9.0 * OpenCV 3.4 Support Python2.7 Python3.4 Cuda OpenGL OpenBLAS * Mxnet Pytorch Tensorflow 安装 安装预编译包 我们先来安装cuda,首先通过官网下载你所需要
Opencv大家很熟悉了,经典的图像处理库,Opencv在Windows下安装是很简单的,只需要配置DLL即可。但是在Linux下,因为Linux各种发行版本多种多样,所以我们只有自己通过编译源码的方式来安装Opencv了,源码安装会自动根据你当前的Ubuntu系统中安装的组件来编译Opencv源码,所以说你编译好的这份Opencv库是独一无二的,移到别的地方就不行了哦。
本公众号之前已发过《离线安装PySCF程序》一文,可在“文章分类->软件教程->PySCF”中查看。当时的安装教程适用于PySCF 1.5之前的版本,而在1.5及之后,由于需要版本更高的xcfun库,若仍按前文安装会出现XC_PARTIAL_DERIVATIVES变量未定义等问题。现更新适用于PySCF 1.5及之后版本的安装教程。
前面我们已经介绍了如何在Windows系统中安装OpenCV 4。虽然本书中程序代码主要在Windows运行,但是相信有一些读者使用Ubuntu系统进行计算机视觉的学习,因此本小节将介绍如何在Ubuntu系统中安装OpenCV 4.1。如果你仅仅是在Windows系统中使用OpenCV 4.1,可以跳过本小节内容。对于Ubuntu版本的介绍这里不做过多的说明,感兴趣读者可以自行查询相关内容,笔者使用的是Ubuntu 16.04,因此将会介绍如何在该系统中安装OpenCV 4.1。可能有读者使用Ubuntu 14.04或者Ubuntu 18.04,不过安装OpenCV 4.0的方法和步骤都是相似的。
下载anaconda的安装包,后缀名为.sh,然后在root用户下执行bash XXX.sh
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今天的深度学习应用程序包括复杂的多阶段预处理数据流水线,其中包括主要在 CPU 上执行的计算密集型步骤。例如,在 CPU 上执行诸如从磁盘加载数据、解码、剪裁、随机调整大小、颜色和空间增强以及格式转换等步骤,限制了训练和推理任务的性能和可扩展性。此外,今天的深度学习框架有多个数据预处理实现,这导致诸如训练和推理工作流的可移植性以及代码可维护性等挑战。
在直接源码安装gdal2.3时报错,大概意思是说没有安装SFCGAL。 1、centos更新cmake到3.5版本: wget https://cmake.org/files/v3.5/cmake-3.5.2.tar.gz tar xvf cmake-3.5.2.tar.gz cd cmake-3.5.2 ./bootstrap --prefix=/usr (这一步很关键,如果没有指定prefix,后面使用时会报错Could not find CMAKE_ROOT) gmake sudo gmake ins
I . ROS 1(代表indigo/kinetic):http://wiki.ros.org/
之前为了测试easyswoole的memcache组件,特意安装了下memcache,现在就开始教程吧:
最近因为一些学习的原因,需要使用一款跨平台的轻量级的GUI+图像绘制 C/C++库。经过一番调研以后,最终从GTK+、FLTK中选出了FLTK,跨平台、够轻量。本文将在Windows、macOS以及Linux Debian三套操作系统环境,对FLTK进行编译,并搭建简单Demo。这其中也有少许的坑,也在此文进行记录。
由于PySCF程序更新较为频繁,不少小伙伴反映按照本公众号之前发过的离线安装教程《离线安装PySCF程序(1.5及更高版本)》经常会出现编译无法通过等问题,因此再次更新一下安装教程。作为一款量子化学软件,PySCF现在十分强大,支持的功能非常多,此处随意列举几个:
文章目录 下载marvell 编译 命令 示例cmake项目 arm设备上运行编译结果 下载marvell marvell是交叉编译工具 解压到容器,cpoy到容器.我采用的容器是libtorch的容器 导入路径 $ export -p # 显示当下所有的环境变量 $ export PATH=$PATH:/marvell-tools-265.0/bin $ export -p # 确认是环境变量是否导入成功 编译 命令 $ mkdir build && cd build $ cmake cmake -DC
GitHub上有大牛奉献了自己的配置方案,这里我做个推广,希望能帮助到需要使用VIM的童鞋。 作者是使用YCM(YouCompleteMe)自动补全插件,但是里面包含了30+个其它插件,可能中间编译时间会比较长! GitHub网址:https://github.com/wklken/k-vim
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。
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CMake是开源、跨平台的构建工具,可以让我们通过编写简单的配置文件去生成本地的Makefile,这个配置文件是独立于运行平台和编译器的,这样就不用亲自去编写Makefile了,而且配置文件可以直接拿到其它平台上使用,无需修改,非常方便。
本周我们在社区问答中精选出开发者在使用Linux安装时遇到的技术难题,可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏上寻求解决方案,更好的帮助新用户在安装过程中答疑解惑。
该文介绍了如何使用CMake和Python进行交叉编译,并使用gdb调试C++代码。主要包括了以下步骤:安装Python、安装CMake、编写CMakeLists.txt、编译C++代码、使用gdb调试C++代码、使用numpy数组作为参数调用Python函数。
直接运行build_win.cmd文件即可,在执行之前可以先检查一下python的版本,Caffe-windows只支持python2.7与python3.5两个python版本,其它都不支持!我的执行如下:
这次除了编译器使用yum安装,其他全部手动编译。看似就Nginx、PHP、MySql三个东东,但是它们依赖别人了。没办法,想用它们就得老老实实给它们提供想要的东西。
Apache TVM is an effort undergoing incubation at The Apache Software Foundation (ASF), sponsored by the Apache Incubator. Incubation is required of all newly accepted projects until a further review indicates that the infrastructure, communications, and decision making process have stabilized in a manner consistent with other successful ASF projects. While incubation status is not necessarily a reflection of the completeness or stability of the code, it does indicate that the project has yet to be fully endorsed by the ASF.
安装 dlib 库的时候需要用到 CMake 进行本地编译,而Cmake又是基于Visual Studio运行的,我在装这个库的时候,各种找不到教程,就想着分享一下自己的经验。
CMake是一个主要用于CPP的构建工具。CMake语言是平台无关的中间编译工具。同一个CMake编译规则在不同系统平台构建出不同的可执行构建文件。在Linux产生MakeFile,在Windows平台产生Visual Studio工程等。CMake旨在解决各平台的不同Make工具的产生的差异(比如GNU Make, QT的qmake,微软的nmake, BSD的pmake)。
具体成果参考github项目:https://github.com/ecjtuseclab/SmartRobotControlPlateform
(4)更为健壮的复制功能:复制带来了数据完全不丢失的方案,传统金融客户也可以选择使用MySQL数据库。
OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库。CUDA是由NVIDIA所推出的一种集成技术,透过这个技术,用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的QuadroGPU进行计算。本文将不涉及OpenCV或者CUDA的更多介绍和使用,主要是提供了对特定版本编译时遇到问题的解决方案。
很早之前在CentOS7下编译安装过陈硕的muduo库并且成功运行示例程序muduo-tutorial,但是今天从github上面下载muduo源代码确报错了,提示Boost库找不到,但是我明明安装过Boost1.69.0的 陈硕老师的Github为:https://github.com/chenshuo
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