cmake

前面的话 最近决定要好好地学习一下OpenCV，Ubuntu系统上简单地搭建了OpenCV环境， （Windows的搭建方法移步到 window10的搭建方法 ） ，千里之行始于足下，不积跬步无以至千里，在这里记录一下搭建过程，顺便整理了自动安装的脚本，以备下次环境自动化搭建，有部分依赖可能没有涵盖，有需要的可以直接坐飞机到文件结尾下载脚本，在此与各位看官共勉。以下是本文的大致流程。 Start安装依赖下载源码编译安装编写测试代码End 安装依赖 opencv源码配置构建需要cmake，通过cmake生成makefile，同样，也需要安装GNU make工具，当然如果要使用别的构建工具也是同样可行的。 sudo apt-get update sudo apt-get install -y build-essential sudo apt-get install -y cmake sudo apt-get install -y cmake-qt-gui sudo apt-get install -y libgtk2.0-dev pkg-config sudo apt-get install -y libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install -y libjpeg-dev libpng-dev

星期五, 14. 九月 2018 02:18上午 - BEAUTIFULZZZZ <iframe frameborder="no" border="0" marginwidth="0" marginheight="0" width=298 height=52 src="//music.163.com/outchain/player?type=2&id=488675744&auto=0&height=32"></iframe> [TOC] 0) 前言 Zephyr™项目是一个采用Apache 2.0协议许可，Linux基金会托管的协作项目。为所有资源受限设备，构建了针对低功耗、小型内存微处理器设备而进行优化的物联网嵌入式小型、可扩展的实时操作系统（RTOS），支持多种硬件架构及多种开发板，可以在小至8 kB内存的系统上运行。 采用深入的安全开发生命周期：安全验证，模糊和渗透测试，频繁的代码审查，静态代码分析，威胁建模和审查，以防止代码中的后门 。 支持Bluetooth, Bluetooth Low Energy, Wi-Fi, 802.15.4，6Lowpan, CoAP, IPv4, IPv6, 和 NFC 等标准，通过社区驱动的发展来改进和增强功能 。 这里作为入门篇，将介绍在linux上安装Zephyr，并基于模拟器和实体开发板进行DEMO编译运行。 1）下载、克隆到本地

SQLAdvisor是由美团点评公司技术工程部DBA团队（北京）开发维护的一个分析SQL给出索引优化建议的工具。它基于MySQL原生态词法解析，结合分析SQL中的where条件、聚合条件、多表Join关系 给出索引优化建议。目前SQLAdvisor在美团点评广泛应用，包括美团支付、酒店旅游、外卖、团购等产品线，公司内部对SQLAdvisor的开发全面转到github上，开源和内部使用保持一致。 主要功能：输出SQL索引优化建议 下载安装包：SQLAdvisor-2.0.tar.gz rpm -q cmake libaio-devel libffi-devel glib2 glib2-devel yum install cmake libaio-devel libffi-devel glib2 glib2-devel #在SQLAdvisor编译时需要这个 rpm -ivh percona-release-0.1-3.noarch.rpm tar -xvf Percona-Server-5.6.29-76.2-rddf26fe-el6-x86_64-bundle.tar rpm -ivh Percona-Server-server-56-5.6.29-rel76.2.el6.x86_64.rpm --nodeps rpm -ivh Percona-Server-client-56-5

基于ODBC开发 odbc接口环境部署好后，就可以开始进行开发了，微软官网有详细的接口操作说明，但odbc接口还是太底层，操作起来比较麻烦，这里采用数据库的封装类soci来实现快速开发。 soci是一个用C++封装的数据库访问库，通过“前端（应用程序）/核心/后端（数据库适配）”模式支持firebird,mysql,sqlite3,oracle,postgresql,odbc多种数据库 安装soci git clone https://github.com/SOCI/soci.git cd soci mkdir build cd build cmake .. make sudo make install 注： 一般来说采用默认项就可以了，也可以为cmake附带一些参数： 1、设置自定义的安装目录： -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$HOME/local 2、指定自定义编译程序： -DCMAKE_C_COMPILER=gcc 3、如果你用的较高版本的编译器，默认是开启c++11的，如果cmake得到的SOCI_CXX11为OFF，你可以自行开启 -DSOCI_CXX11=ON， 否则后续使用时将会出现不一致的情况。 执行cmake 你会得到以下信息： 编码 这里有两种方案 1、使用dsn文件进行连接 2、指定连接字符串进行连接 soci是基于odbc进行封装的

点击上方“ Python编程与实战 ”，选择“置顶公众号” 第一时间获取 Python 技术干货！ 阅读文本大概需要 11分钟。 今天给大家介绍一个世界上最简洁的人脸识别库 face_recognition，你可以使用 Python 和命令行工具进行提取、识别、操作人脸。 基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，用 Labeled Faces in the Wild 人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。 1.安装 最好是使用 Linux 或 Mac 环境来安装，Windows 下安装会有很多问题。在安装 face_recognition 之前你需要先安装以下几个库，注意顺序! 1.1 先安装 cmake 和 boost pip install cmake pip install boost 1.2 安装 dlib pip install dlib 此处安装可能要几分钟。如安装出错，建议使用 whl 文件来安装 下载地址：https://pypi.org/simple/dlib/ 1.3 安装 face_recognition face_recongnition 一般要配合 opencv 一起使用 pip install face_recognition pip install opencv-python 2. 人脸识别 比如这里总共有三张图片