首先上Boost官网下载Boost 1.75的源代码boost_1_75_0.tar.gz，如下图所示：
https://www.boost.org/users/history/version_1_58_0.html
源文件tar包的下载地址:http://code.google.com/p/muduo/downloads/list ,此处以
由于我使用的 WSL ，cuda 一直没配置好，就不用GPU了，所以把 DWITH_CUDA_BACKEND设为NO。命令如下：
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。
之前尝试在CentOS7上部署ROOT集群，却发现无论是源码包安装，还是官方提供的二进制包，都缺少了关键的xproofd可执行文件，导致PoD不能运行。没有办法，只能尝试在其他OS上部署，这里我选择了Ubuntu 14.04。
1、去以下的站点去下载Assimp库； http://assimp.sourceforge.net/
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。
MySQL Test 是 MySQL 发行版本中集成 all-in-one 测试框架，用于做 mysql 服务的单元，回归和一致性测试，并提供了运行单元测试和创建新单元测试的工具。
http://blog.csdn.net/lanxuezaipiao/article/details/24845625
上边代码的编译 g++ test.cpp -lboost_system -lboost_filesystem -o testBoost
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官方说的相关依赖 Dependencies folly requires gcc 4.8+ and a version of boost compiled with C++11 support. Please download googletest fromhttps://googletest.googlecode.com/files/gtest-1.7.0.zip and unzip it in thefolly/test subdirectory. 开始编译 获取源码 git clone ht
前言: 前段时间由于工作需要,在Python的web开发框架Django中使用到了libtorrent这个C++扩展库来解析链接或种子数据.特了解和尝试了libtorrent库的安装.一般情况下,为了方便Python解释器版本和依赖库的管理,python项目都是工作在虚拟环境之下.在此情况下,便出现了一个挺严重的问题:C++编写的libtorrent库如何引入到虚拟环境之中.
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。
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文章目录 websocket for C++ #1 环境 #1 websocketpp 安装 #2 使用 websocket for C++ #1 环境 C++11 boost 1.58.0 Ubuntu 16.04 cmake 3.18.2 websocketpp #1 websocketpp 安装 websocketpp 依赖boost,需要先将boost装好 下载 git clone https://github.com/zaphoyd/websocketpp.git 编译安装 cd web
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
MySQL 是最为流行的开源关系型数据库之一，有关它的使用、优化和运维处理相关的文章汗牛充栋。我个人也写过《MySQL探秘》和《MySQL死锁》系列文章，详细介绍了诸如 MySQL 内存结构、持久化机制、锁和事务等多方面的知识。不过上述知识大多数都来自《高性能MysQL》、《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎》等书籍以及网上一些优秀博主的文章。
最近一直在想用C++封装一些在工作中常用的Python扩展模块，因为之前没有用C++写过类似的东西，因此一直在网上找一些文章，但是我发现好多文章都描述的不是很清晰，对于老鸟来说应该会很容易，但是像我这种初学者，肯定会造成很大的困扰，因为总是出现很多的报错，搞的头很大，因此我将成功的案例分享一下，并且详细的解释下让我产生疑惑的地方。
这篇文章主要是关于MySQL在编译安装时，可能出现的错误的解决方法。MySQL正确的编译安装操作见前文《2015博客升级记(四)：CentOS 7.1编译安装MySQL5.7.7rc》。
1系统约定 安装文件下载目录：/data/software Mysql目录安装位置：/usr/local/mysql 数据库保存位置：/data/mysql 日志保存位置：/data/log/mysql
ROS机器人程序设计（原书第2版）补充资料 教案1 ROS Kinetic系统入门
boostc++cmake Cmake cannot find Boost libraries 我是Cmake的新手，并增强了C ++中的库。 我正在做一个需要boost和Cmake的项目。 我正在使用Cmake版本2.8.11，MS Visual Studio 2013和Boost 1.54.0。 当我尝试从Cmake配置时，出现以下错误：
分布式计算以及高性能计算在机器学习、大数据学习与高级建模与模拟等新兴技术上都有使用。在航天航空、制造业、金融、医疗等多个领域也有着非常重要的作用。
因为要使用muduo库，需要先安装个boost。 boost的安装按照这篇教程就好：C++搭建集群聊天室（一）：安装boost库 问题不大，不过可能会花费半个小时时间，在 ./b2 的时候。
注意先安装iproute_3.12.0-2_all.deb之后再安装xl2tpd_1.2.5+zju-1_amd64.deb 安装好之后需要先配置sudo vpn-connect -c，然后输入学号@a和密码即可使用。
注：cuDNN在很多工程中兼容性较差，可能需要安装特定的历史版本，只需对如上命令中的版本进行修改. 查看caffe 是否成功使用cuDNN v5：
该文介绍了如何使用 muduo 库实现 C++ 多线程服务端，并总结了在多线程环境下使用 CountDownLatch 进行线程同步需要注意事项。
class MutexLockGuard : boost::noncopyable
文章目录 Civetweb++ #0 环境 #1 安装civetweb #2 demo #2.1 cmakelists.txt #2.2 main.cc 在这里插入图片描述 Civetweb++ 0 环境 Ubuntu 16.04 cmake 👉👉👉 github demo 1 安装civetweb git clone https://github.com/civetweb/civetweb.git mkdir buildx && cd buildx cmake -DCIVETWEB_ENABLE_CXX
ubuntu用户可以使用：sudo apt-get install valgrind进行安装
大多数研发人员使用 Mac 来调试代码，但我作为不懂研发的 DBA，并且作为 Windows 的粉丝，相信绝大多数运维同学也是使用 Win 的，那我必须使用 Win 了。从这篇文章开始，我尝试摸索 MySQL 源码的学习。
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…
本文介绍了如何使用一行代码实现人脸识别，包括环境要求、安装依赖、准备数据、训练模型、使用命令行工具进行识别等步骤。同时，还介绍了如何使用dlib库进行人脸识别，包括编译dlib、安装face_recognition库等步骤。通过示例，展示了如何使用face_recognition库进行人脸识别，包括识别出人脸特征、识别人脸鉴定等步骤。同时，还介绍了如何使用face_recognition库进行美颜处理。
CentOS7默认安装了和MySQL有兼容性的MariaDB数据库，在我们安装MySQL5.7之前为了避免发生冲突首先删除MariaDB。 # rpm -qa | grep maria
最近遇到了个问题，cv_bridge实现了opencv和ros中图像数据类型的转换，但ros-melodic默认python版本是python2。在配置yolact环境的时候，要求是python3。 这就导致在ros自带的cv_bridge是python2版本，想使用python3的话需要自己去编译cv_bridge。否则会报错：
对于caffe的安装过程，可以说是让我终身难忘。两个星期就为了一个caffe，这其中的心路历程只有自己懂。从实验室的低配置显卡开始装Ubuntu，到编译caffe，解决各种报错，这个过程花费了一周的时间。把cuda版本和N卡驱动版本一降再降，仍然不管用。因此手剁了一台8000的高配置主机。之后为了平衡实验室项目，首先花了半天时间将win10下的相关和其他杂七杂八的软件配置。只有以为只需Ubuntu安装好，caffe编译成功即可，不想安装完Ubuntu之后，却电脑没有引导启动项，把网上的方法试了个遍，却仍无法解决。因此听到一种说法是，win10的启动路径覆盖了Ubuntu启动路径。因此，决定重新再来，将自己的固态和机械全部初始化，首先在固态上安装Ubuntu16.04，在机械上安装Win10，对于双系统的安装请参照我的另一篇博客：Win10与Ubuntu16.04双系统安装教程。在这种情况下参加那个caffe安装成功。请注意，对于双系统建议先安装Ubuntu，并将caffe编译成功之后在去机械上安装Win10。Caffe的安装教程请参照如下安装教程。
OpenMVS是三维重建的一个成熟开源框架，综合重建效果和性能，该算法是目前MVS(Multi-View Stereo)相关的所有开源库中最好的一个。该算法的框架如下所示
自己总结的一个有关C++的一些第三方库，包括示例和链接，目前已经托管到Github上面：Cplus_libs_wrapper
Ubuntu 桌面在笔记本中的电池续航表现一直都不太好，同样一台笔记本运行 Windows 10 电池可维持 8 小时的情况下，使用 Ubuntu 可能只能坚持不过 4 小时。
MySQL 5.7.21二进制包下载地址：(https://downloads.mysql.com/archives/get/p/23/file/mysql-5.7.21-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz) MySQL 5.7.21源码仓库github地址：(https://github.com/mysql/mysql-server/tree/mysql-5.7.21) MySQL 5.7的手册中"根据源码安装MySQL：(https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/source-installation.html)"章节中有如下内容，可参考"docs/INFO_BIN"文件中的内容获取官方编译时的环境信息： If you are interested in building MySQL from a source distribution using build options the same as or similar to those use by Oracle to produce binary distributions on your platform, obtain a binary distribution, unpack it, and look in the docs/INFO_BIN file, which contains information about how that MySQL distribution was configured and compiled. 解压安装包查看"docs/INFO_BIN"文件，可看到一系列的编译相关信息，其中kernel和cmake版本信息如下： Build was done on Linux-3.8.13-16.2.1.el6uek.x86_64 using x86_64 Build was done using cmake 2.8.12 根据kernel命名，可确定MySQL官方用的是Oracle Linux操作系统，对应的版本是6.5。镜像及下载地址如下： (https://mirrors.kernel.org/oracle/OL6/U5/x86_64/OracleLinux-R6-U5-Server-x86_64-dvd.iso) 在virt-manager（基于kvm的虚拟化）创建的虚拟机上安装操作系统，安装期间提示hardwarre不受支持。忽略错误强制安装操作系统后，启动失败。
作者简介：黄权隆，Cloudera研发工程师，Apache Impala PMC & Comitter，毕业于北大计算机系网络所数据库实验室，曾就职于Hulu大数据基础架构团队，负责大数据系统的维护和二次开发，主要负责Impala和HBase方向。现就职于Cloudera，专注于Impala开发。
本文介绍了在Ubuntu 16.04上编译基于CUDA的OpenCL Caffe版本，并使用MNIST数据集进行训练和测试。首先介绍了硬件和软件环境的配置，然后说明了如何安装和编译Caffe。最后通过训练和测试展示了Caffe在MNIST数据集上的应用。
本篇文章将聊聊如何高效的将代码仓库中的提交记录和目录结构，快速转变为“酷炫的视频”。分享如何使用 Docker 在不同 CPU 架构的设备上运行 gource，以及如何基于最新的 M1 Pro 芯片的设备，让制作可视化视频的效率成倍提升。
可以从https://thrift.apache.org/download下载Thrift源文件：
安装依赖包 sudo yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-devel hdf5-devel sudo yum install gflags-devel glog-devel lmdb-devel sudo yum install openblas-devel 安装caffe wget -c https://github.com/BVLC/caffe/archive/1.0.tar.gz tar zx
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