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boost编译汇总

rem 编译64位boost rem 一直以来都是在Win32环境下Build和使用boost,但现在基本上每天都在64位Win7下工作, rem 所以很有必要把这几天的经验总结下来。和32位环境不同, rem x64环境下编译得先从开始菜单启动Visual Studio的Visual Studio 2008 x64 Win64 Command Prompt进入命令提示符, rem 而不是随便打开任意一个命令行窗口就行。然后转到boost根文件夹,运行bootstrap.bat生成x64版的bjam.exe。然后运行命令: rem bjam --build-type=complete toolset=msvc-9.0 threading=multi link=shared address-model=64 rem 即可生成DLL版平台库,如果要编译静态库版就把shared改为static。 rem 只生成一个库的话加上例如–with-python得编译选项,避免生成东西太多、时间太长。 rem 要有address-model=64属性,如果没有这个属性的话,会默认生成32位的平台库,加入这个选项才能生成64位的DLL。 rem 如果要生成Boost.Python库,需要先下载安装x64版的Python安装包,我用的版本是3.2.3。 rem 在使用这个库编写Python扩展DLL时,默认是使用动态库版的Boost.Python,要使用静态版的必须 rem 在C++项目中定义BOOST_PYTHON_STATIC_LIB宏,这样就不用在使用或发布扩展时带着boost_python-vc90-mt-1_50.dll一起了, rem 当然扩展DLL的尺寸会大些,如果做实验没必要这样,编译又慢生成的文件也大。 rem vs工具链版本:vs2003 : msvc-7.1,vs2005 : msvc-8.0,vs2008 : msvc-9.0,vs2010 : msvc-10.0

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    Hexo,使用bat脚本部署文章

    熟悉Hexo的朋友都知道,写好的Markdown文章应该放到hexo安装目录的source\_posts文件夹下,然后使用命令hexo g -d或者是hexo d -g进行部署。我在使用Hexo的时候,_post目录其实是关联了我的一个远程Github仓库,我习惯于用小书匠这款编辑器来写MD文章(主要是因为小书匠可以关联使用多个平台的图床服务),写好后也可以直接保存到这个远程仓库中。按以前那种方式,我首先需要在_post目录中pull最新的文章,然后再使用hexo g -d命令来部署。老实说,我承认自己是个懒人,之前也捣腾过用Travis CI来解决hexo自动化部署的问题,但就是一直卡在某一步,然后现在也就搁置了,下来如果弄成功了我会再写一篇文章。今天这篇文章是主角是使用bat脚本来部署文章,在那之前我们先了解一下bat。

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    第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-627 排列

    这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍,让大家方便去搜索,所有题目都会有几种语言的写法,帮助大家提供一个思路,当然,思路只是思路,千万别只看着答案就认为会了啊,这个方法基本上很难让你成长,成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路,并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练,如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢,这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来,所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式,说着听绕口,但是就是靠量来堆叠思维方式,刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始,稍微对数据结构有一定的理解,暴力、二分法等等,一步步的成长,数据结构很多,一般也就几种啊,线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表,当然栈,队列还有串都是属于线性表的,这个我就不在这里一一细分了,相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的,例如三分枚举、离散化,图,复杂数据结构还有统计都是不考的,我们找简单题刷个一两百,然后再进行中等题目的训练,当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠,慢慢的就会掌握各种规律,有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了,再次说明,刷题一定要循序渐进,千万别想着直接就能解决难题,那只是对自己进行劝退处理。加油,平常心,一步步前进。

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    Python-requests模块

    前言一、requests模块使用1.1 requests模块发送get请求1.2 response响应对象1.3 response.text与response.content的区别1.4 通过对response.content进行decode,来解决中文乱码1.5 response响应对象的其他常用的属性和方法二、requests模块发送请求2.1 发送带headers的请求2.1.1思考2.1.2 携带请求头发送请求的方法2.2 发送带参数的请求2.2.1 在url携带参数2.2.2 通过params携带参数字典2.3 在headers参数中携带cookie2.3.1 github登录抓包分析3.3.2 完成代码2.4 cookie参数的使用2.5 cookiejar对象转换为cookies字典的方法2.6 超时timeout的使用2.7 代理proxies的使用2.7.1 理解使用代理的过程2.7.2正向代理和反向代理2.7.3 代理IP(代理服务器)的分类2.7.4 proxies代理参数的使用2.8 使用verify参数忽略CA证书三、 requests模块发送post请求3.1 requests发送post请求的方法四、利用requests.session进行状态保持4.1 requests.session的作用及应用场景4.2 requests.session的使用方法4.3 实例:模拟登录github精彩链接最后

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    Python-requests模块学习笔记总结

    前言一、requests模块使用1.1 requests模块发送get请求1.2 response响应对象1.3 response.text与response.content的区别1.4 通过对response.content进行decode,来解决中文乱码1.5 response响应对象的其他常用的属性和方法二、requests模块发送请求2.1 发送带headers的请求2.1.1思考2.1.2 携带请求头发送请求的方法2.2 发送带参数的请求2.2.1 在url携带参数2.2.2 通过params携带参数字典2.3 在headers参数中携带cookie2.3.1 github登录抓包分析3.3.2 完成代码2.4 cookie参数的使用2.5 cookiejar对象转换为cookies字典的方法2.6 超时timeout的使用2.7 代理proxies的使用2.7.1 理解使用代理的过程2.7.2正向代理和反向代理2.7.3 代理IP(代理服务器)的分类2.7.4 proxies代理参数的使用2.8 使用verify参数忽略CA证书三、 requests模块发送post请求3.1 requests发送post请求的方法四、利用requests.session进行状态保持4.1 requests.session的作用及应用场景4.2 requests.session的使用方法4.3 实例:模拟登录github精彩链接最后

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    2018-06-18 自动化测试selenium在小公司的成功实践自动化测试selenium在小公司的成功实践前言背景相关知识正式实践github项目运行写在最后

    自动化测试selenium在小公司的成功实践 本文可能是目前最完整的一篇selenium(java版)实践文章,不是之一。 如果你是java开发人员,本文将帮助你快速搭建整套selenium自动化测试框架,你可以帮助公司升级为自动化测试架构; 如果你是测试人员,那你得按照本文多实践一下,遇到不懂的咨询下公司的java开发,同样你也可以完成自动化测试架构升级。 当然啦,如果目前公司已经是自动化测试了,那本文就当是再次梳理下相关知识吧。 前言 可能提到自动化测试selenium,大家都会想到用python语言

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    响应式设计布局要不要了解一下?

    我们正在跑步进入移动互联网时代,所以针对移动环境下web开发响应式设计成为发展的一个必然的趋势。所以这几天一直没更新文章,也是在准备怎么写关于这个响应式设计,毕竟用可以,但是想写的明白还是需要费点功夫的,有人说不会响应式布局不算一个合格的前端,也有人说响应式是css的高阶玩法,不管怎么说,我们还是要写一个教程的,今天我简单的解释一下什么是响应式布局设计,目前写的是怎么可以实现,和一些原则,然后具体的后期我会持续更新。正好也写一些有含金量的文章,之前写的文章太浅了,没什么技术含量,以后尽量不写太浅的东西,略略略,向着大神大步迈去...

    03
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