lib文件

一、环境 操作系统:windows x64 编译器:VS2012 https://blog.csdn.net/flyfish1986/article/details/46806893 二、准备下Boost 编译需要Boost库支持，因此先将Boost库编译为64位版本 1.下载好了Boost库，解压boost文件到本地目录（如D:\Program Files\boost_1_58_0\） 2.双击运行目录里的bootstrap.bat，会生成几个可执行文件，包括bjam.exe 3.cmd下切换到boost本地根目录执行下面命令，耐心等待。 https://jingyan.baidu.com/article/dca1fa6f768d76f1a4405289.html 三、导入文件 本文使用的leveldb源码下载地址： https://github.com/google/leveldb/tree/windows 1文件-》新建-》从现有代码文件创建新项目 打开 从现有代码文件创建新项目 向导窗口 2要创建什么类型的项目？ 选择Visual C++ 这里源码文件在E:\LIB\leveldb-windows目录中，所以使用的是E:\LIB\leveldb-windows 4项目名称填写 LevelDB 5使用Visual Studio 项目类型选择 静态库(LIB)项目 如果静态库

由于/var/lib目录权限导致SSH不能用 上午一同事说一台服务器SSH登录不了了。 一开始以为是ssh服务没启动，执行service sshd status. 显示是启动的，那就重启下，执行service sshd restart. 问题出来了，报错 后来上网查了发现可能是文件权限设置问题。 于是将权限修改为755 然后再重启下，这下重启成功了。 最后用SecureCRT登录，OK，问题解决！ 文章来源: SUSE由于/var/lib目录权限导致SSH不能用

参考博客： jmeter导入jmx文件报错：missing class com.thoughtworks.xstream.converters.ConversionException 如果还不行，就把jpgc-json-2.6.zip里的文件放到lib\ext下。 文章来源: jmeter导入jmx文件报错：missing class com.thoughtworks.xstream.converters.ConversionException

例： gcc -o hello hello.c -I /home/hello/include -L /home/hello/lib -lworld 上面这句表示在编译hello.c时： -I /home/hello/include表示将/home/hello/include目录作为第一个寻找头文件的目录，寻找的顺序是：/home/hello/include-->/usr/include-->/usr/local/include -L /home/hello/lib表示将/home/hello/lib目录作为第一个寻找库文件的目录，寻找的顺序是：/home/hello/lib-->/lib-->/usr/lib-->/usr/local/lib 文章来源: Makefile中 -I -L -l

1.将编译出来的APP和so文件拷贝出来放入新建的目录下 # mkdir test # cp Test.apk test //创建库so目录 # mkdir -p lib/armeabi # cp test1.so test2.so test3.so lib/armeabi 2.Android.mk include $(CLEAR_VARS) LOCAL_MODULE_TAGS := optional LOCAL_MODULE := Test LOCAL_SRC_FILES := $(LOCAL_MODULE).apk LOCAL_MODULE_CLASS := APPS LOCAL_MODULE_SUFFIX := $(COMMON_ANDROID_PACKAGE_SUFFIX) LOCAL_PREBUILT_JNI_LIBS:= \ lib/armeabi/test1.so\ lib/armeabi/test2.so \ lib/armeabi/test3.so \ LOCAL_PACKAGE_NAME := Test LOCAL_CERTIFICATE := platform LOCAL_PRIVILEGED_MODULE := false include $(BUILD_PREBUILT) 3.编译 # mm 注意：编译出来是lib、oat和Test.apk 文章来源:

问题 解决方案 最近在捣鼓用Qt框架下的OpenGL，所以想要在Qt中使用Assimp库。Assimp库作为著名的模型开源库，支持大量的格式的3D模型，还有骨骼动画等格式。一开始我直接使用在vs2015用过的assimp的lib，然后出现了链接未定义，Qt编译结果如下： 这看起来就是非常普通的 未链接相应的库的错误提示 ，但是我已经在.pro文件加入响应的库连接，而且我也知道对应相应的32位（我mingw为32位的）。但无论如何，都是未定义错误，接着我仔细观察发现，所有错误都是位置Assimp::Importer的， 但是在程序中我不仅用了Assimp的Importer，而且也用了Assimp的scene，只有Importer报了未定义 。 这说明很有可能是lib自身的问题，mingw与该lib不兼容，所有有格式解析的错误！我要用的lib应该要mingw编译的才行，然后我在网上找到了一个用mingw编译assimp的博文，虽然该文章有点远了，但是还有点参考价值，链接如下： https://blog.csdn.net/gamesdev/article/details/26969559 最后还是用cmake和mingw自己编译了一个Assimp的lib，问题才得已解决。 首先安装cmake，前往官网 https://cmake.org/ 下载一个适合自己系统的版本。

学习网址记录一下： Python安装和环境配置 Python数据结构 C++教程 Python安装和环境配置 Git基础概念 https://www.youtube.com/watch?v=qWl9idsCuLQ ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images https://www.youtube.com/watch?v=rB1BmBOkKTw&feature=youtu.be Pyramid Scene Parsing Network (CVPR 2017) https://www.youtube.com/watch?v=BNE1hAP6Qho CASENet: Deep Category-Aware Semantic Edge Detection RefineNet Results on the CityScapes Dataset https://www.youtube.com/watch?v=L0V6zmGP_oQ DeepLab v2 https://bitbucket.org/aquariusjay/deeplab-public-ver2 Introduction DeepLab is a state-of-art deep learning system for semantic

gcc -pthread -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -Wstrict-prototypes -fPIC -I/home/zhangshoug/anaconda2/envs/rqalpha/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/include -I/usr/include -I/usr/local/include -I/opt/include -I/opt/local/include -I/home/zhangshoug/anaconda2/envs/rqalpha/include/python3.6m -c talib/_ta_lib.c -o build/temp.linux-x86_64-3.6/talib/_ta_lib.o 解决方法： http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-src.tar.gz Download ta-lib-0.4.0-src.tar.gz and: $ untar and cd $ ./configure --prefix=/usr $ make $ sudo make install 文章来源: talib/_ta_lib.c:526:28: fatal error: ta

Win10+vs2013+Caffe静态库配置自己的工程 转载请注明原出处：http://blog.csdn.net/ouyangfushu/article/details/79450501 作者：SyGoing 写在前面 通常我们训练好caffe模型后需要根据自己的需求添加基于caffe前向过程的新算法、模型测试和调试，再到最后的工程部署，当然如果仅仅是测试，我们也可以用caffe官方给的classification.cpp工程（该工程在编译工程中）进行改写，但是对于部署不利。为了方便我们需要将caffe第三方库作为依赖配置自己的项目。 配置过程 首先在vs2013中编译caffe的GPU版本（包含CUDA8.0和CUDNN5.1），编译过程不再赘述，个人认为比较好的编译教程： http://blog.csdn.net/yj3254/article/details/52290401 。 重点在于三方库的配置，过程繁琐但是并不复杂，我们开始吧！ （1）新建文件夹caffe和caffe3rdpaty，caffe中的子文件夹为include和lib,其中include内是caffe的头文件，lib中为libcaffe.lib。文件结构图1-3 ͼ1 ͼ2 ͼ3 （2）vs2013中新建Win32控制台程序（空项目），Releasex64配置如下，右键工程属性： 再贴一下以供参考

首先cmaklist必须包括以下几个部分: #工程名 project (study_case) #cmake最低版本需求 cmake_minimum_required (VERSION 2.8 . 3 ) #添加添加需要的库 set (CMAKE_PREFIX_PATH ${CMAKE_PREFIX_PATH} "/usr/local/share/OpenCV" ) find_package (OpenCV 3.2 . 0 REQUIRED) #确定需要的头文件 include_directories ( include ) #确定编译语言 #1 set (CMAKE_CXX_STANDARD 11 ) #2. or add_definitions (-std=c++ 11 ) #设置二进制文件目录 SET (BIN_DESTINATION ${PROJECT_SOURCE_DIR} /bin) SET (CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${BIN_DESTINATION} ) #如果多个文件相关，则添加源代码（可选） set (SRC ${PROJECT_SOURCE_DIR} /src/detector.cpp ${PROJECT_SOURCE_DIR} /src/demo.cpp ${PROJECT_SOURCE_DIR} /src/test