cmake

源码编译安装mysql 一 准备工作 添加一块硬盘 用该硬盘创建逻辑卷 1检测新此盘 df -hT 2创建物理卷 pvcreate /dev/sd。。。 3创建卷组 vgcreate 卷组名 /dev/sd。。。 4创建逻辑卷 lvcreate -L 几G -n 逻辑卷名 卷组名 5查看一下创建的逻辑卷 lvscan 6格式化逻辑卷 mkfs.xfs /dev/卷组名/逻辑卷名 7挂在逻辑卷 vim /etc/fstab 8挂在所有 mount -a 二 安装mysql 1检测是否安装mariadb数据库 rpm -qa |grep mariadb 2如果有则卸载 rpm -e --nodeps mariadb-libs #rpm --nodeps选项为强制执行 3安装cmake yum install -y cmake 4创建mysql用户 useradd -M -s /sbin/nologin mysql 5创建mysql数据目录并修改文件的属主/组 mkdir /mydata/data -p chown -R mysql.mysql /mydata/data/ 6下载mysql的软件压缩包并解压 wget http://cdn.mysql.com//Downloads/MySQL-5.7/mysql-boost-5.7.17.tar.gz tar zxf mysql

0x01 环境 10节点CPU，GPU混合集群。其中四个GPU节点，使用Tesla P100。 基础操作系统为centos 7.4 x86_64。cuda 10.2，anaconda 4.3。 0x02 需求 在GPU节点上编译安装nvbio。 NVBIO是一款基于C++框架的GPU加速库，其能够对短和长读一致性进行>高吞吐量的序列分析，并且其模块库中包含数据结构、算法和使用的应用程序。通过NVBIO可以在CPU-GPU 和CPU-only上建立复杂的计算基因组学。 https://developer.nvidia.com/nvbio https://github.com/NVlabs/nvbio 0x03 问题 从github上clone最新代码。 nvbio使用cmake编译，开始按文档进行，出错。 ... identifier __float2half_rn" is undefined ... ... cuda - fatal error: cub/cub.cuh: No such file or directory ... mkdir build cd build cmake .. make -j8 0x04 原因 后来仔细检查了一下。 CentOS 上GCC版本太旧，4.8.3，不支持c++11规范。 缺少cub库。 其他cmake参数： -DGPU

打开wsl，进入文件夹，运行以下命令： code . 在 CMakeLists.txt 中设置 set ( CMAKE_BUILD_TYPE "Debug" ) 配置 lauch.json，该文件用于执行编译好的文件（该文件位于 .vscode 中） "version" : "0.2.0" , "configurations" : [ { "name" : "g++ - 生成和调试活动文件" , "type" : "cppdbg" , "request" : "launch" , //目标执行文件 "program" : "${workspaceFolder}/build/hello" , "args" : [], "stopAtEntry" : false , "cwd" : "${workspaceFolder}" , "environment" : [], "externalConsole" : false , "MIMode" : "gdb" , "setupCommands" : [ { "description" : "为 gdb 启用整齐打印" , "text" : "-enable-pretty-printing" , "ignoreFailures" : true } ], "preLaunchTask" : "make" , "miDebuggerPath" :

一、安装python3.5+(或使用已安装版) yum install -y python36 yum install -y python36-setuptools yum install -y python36-pip 二、安装numpy pip3 install numpy（==1.15.1,可选 ）-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 三、其他包根据错误提供安装即可 四、编译安装opencv-python(官方不支持pip方式安装arm版opencv) wget https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/3.4.10.zip wget https://github.com/opencv/opencv/archive/3.4.10.zip 解压以上目录到/root/opencv-build,解压后有两个目录： /root/opencv-build/opencv-3.4.10 /root/opencv-build/opencv_contrib-3.4.10 进入 /root/opencv-build/opencv-3.4.10目录开始编译： 1.mkdir build & cd build 2.cmake -D BUILD_opencv_python3=YES -D

optim c++优化库配置(windows环境，mingw) windows环境下做科学计算常用的库是blas,lapack,openblas等，这些和矩阵运算有关，代码也是经过高度优化，下面介绍一个轻量的c++版本优化库optim在win环境下的安装使用方法，如果是linux的话可以用包管理器安装依赖，方便很多，这里就不做介绍了。 预备软件: mingw 730(笔者将qt5自带的设置为系统全局gcc/g++环境),cmder/git bash(提供linux环境，方便执行),cmake(编译lapack使用)，armadillo编译安装(可以先编译安装openblas)，Eigen下载安装(其实只需要头文件即可); OpenBlas源码编译安装（https://www.openblas.net/） 下载openblas源码，解压，打开cmder终端，执行： mkdir build cd build cmake -G "MinGW Makefiles" .. cmake-gui .. #使用图形化命令查看编译选项，勾选DYNAMIC_ARCH,可以生成对芯片架构进行指令优化；天天Entry：BUILD_SHARED_LIBS，生成动态链接库 cmake --build . -j 4. #新版cmake已经支持编译命令了 cmake --install . #默认安装至"C: