看到这个标题,大家可能会认为就是Android运行python脚本,或者用python写app,这些用QPython和P4A就可以实现了。我在想既然C可以调用Python,那么Android能不能通过JNI去调用C里的方法,C再去调用Python方法,实现Android与Python交互呢?用最近很热的一个概念来说JNI就是个壳。(本文假设大家有JNI开发基础)
6.4 交叉编译程序:以freetype为例 使用buildroot来给ARM板编译程序、编译库会很简单, 以后系统讲解buildroot时再使用buildroot。 现在我们还是手工交叉编译freetype,这种方法在编译、安装一些小程序时很有用。
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,它提供了很多函数,这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法。OpenCV 的应用领域非常广泛,包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。本篇介绍ARM Linux下OpenCV的移植和简单使用。
跟着v8的编译指南一轮操作下来,只知道哗啦啦的下载东西,刷刷的编译,也不知道背后干了啥,于是想了解下。搜索gn的介绍,发现中文文章大多数都是在chrome工程的基础上,添加些文件编译。而gn的quick start,也不是从零开始搭建一个gn工程,更像是如何定制chrome(v8)编译的介绍。
系统层面上有.和…硬链接指向目录。假设我们是超级用户,允许给目录建立硬链接,给根目录建立硬链接,从根目录开始查找,当查找硬链接的时候就是根目录,这时候递归式查找,形成了环路查找,最后导致软件无法正常进行查找工作!所以不允许普通用户给目录建立硬链接。
2. 软链接文件soft_file.link有自己独立的inode,可以被当作独立文件看待。 而硬链接文件没有自己独立的inode,无论改变myfile.txt什么内容,hard_file.link都会随着一起改变,所以建立硬链接,实际上根本没有创建新文件,因为没有给硬链接分配独立的inode。
库分为 静态库(.a)和动态库(.so) 库的命名 以c++的库为例 输入 ls /lib64/libstdc++* 以lib开头要去除 库的真实名字为 stdc++
我们交叉编译Linux的时候可能需要添加新的头文件,这个头文件放在哪里。编译应用程序和内核程序不太一样,分别说。
我们了解了动态库和静态库的相关概念,但是我们还是不理解库是个什么东西。 假设,我们做了一个小程序,只希望提供给用户小程序的功能,不希望暴露我们的源码。我们可以选择给用户提供我们的.o可重定位目标二进制文件(gcc -c 文件)与头文件。让用户使用我们提供的.o文件和.h文件进行链接即可。(在编译时,只需要把源文件编译成.o文件,再将其链接即可形成一个可执行程序,因此我们可以直接提供,o文件)。 文件add.c
之前遇到一个同学问一个问题,他在c源文件中使用bool变量,然后编译的时候提示bool没有定义。不知道怎么办。其实对于初学者来说,遇到的编译错误最多的就是某某变量或函数没有定义,或者有的时候函数有定义,编译过了但是在链接的时候提示找不到函数符号。这类错误其实都是非常好解决的。下面介绍一种在linux下编程如何更好更快的解决此类问题。 对linux稍微有点了解的同学估计都知道linux下有一个man命令,但是会用的人估计并不多。man分为很多部分: 1 用户命令, 可由任何人启动的。 2 系统调用, 即由内核
在C、C++中我们使用过标准库,比如在使用strerror、vector、string等时,都只是调用了这些函数接口,这些都是需要具体的实现。
#运算符 #运算符将宏的一个参数转换为字符串字面量。它仅允许出现在带参数的宏的替换列表中。 #运算符所执行的操作可以理解为”字符串化“。 当我们有一个变量 int a = 10; 的时候,我们想打印出: the value of a is 10 . 就可以写:
错误原因: 可能是因为没有正确配置CMake,即没有写CMakeLists.txt相关指令。 解决方法: 将CMakeLists.txt的大致内容补全即可,如下图所示: 📷 其他补充: 配置CLion与Linux服务器——Clion拉取linux文件。 其他相关方法——clion remote模式无代码补全(找不到Linux头文件)
2、pkg-config软件官网:http://www.freedesktop.org/wiki/Software/pkg-config/
大家好,今天趁着有空,玩一个板子测评,这个板子功能非常强大,外设资源也是非常的丰富,给大家看一下这个板子的外设接口:
这里重点在与-I和-L参数。在前面gcc编译参数中我们讲到-I指的是头文件的搜索目录,-L是动态库的搜索目录。 这里我们就成功的进行了编译。 然后运行./main发现报错
之所以在愉快二字上加引号,相信编译过FFMPEG的同学会深有体会,根本不存在愉快二字,编译FFMPEG是痛苦,尤其是在Windows环境下面。打开搜索引擎随手搜索一把编译FFMPEG,就会有很多文章,我相信即使你老老实实按照文章的步骤来编译,也会心里骂娘的。
本篇重点是讲LVGL的开发辅助工具,以及利用这些工具将LVGL制作UI之后移植到嵌入式Linux开发板上显示。
****uuid是什么**** UUID含义是通用唯一识别码 (Universally Unique Identifier),这 是一个软件建构的标准。 ---- 今天编译源码竟然出现这样的问题:g++: error: /usr/lib/libuuid.a: 没有那个文件或目录。 使用sudo apt-get install uuid-dev安装uuid开发接口后, 头文件/usr/include/uuid/uuid.h存在,但是libuuid.so.1.*和libuuid.a找不到 ---- ****
今天我们来学习动静态库。我们之前有没有使用过库呢??? 当然了: strerror strstr strcpy memset...等函数都要有具体的实现,那这个具体的实现在哪里呢???就是在我们的库中!
所以,一般情况下我们引用标准函数库中的头文件时,用#include<>能有更高的效率,但是其实它的查找顺序非常严格:
重装系统后安装VS2015时卡住了,于是试试看VS2017怎样,听说还支持调Linux。发现VS2017跟12/13/15又有了新的飞跃,竟然支持模块化下载,对于我这种主要写C++简直是个福音,勾了Linux C++和MFC后,C盘+D盘也才6G,比起VS2015只额外勾MFC就有10G来说轻了这么多!
1. 准备下载相关的交叉编译器gcc (1)、aarch32架构的交叉编译器 因为系统是ubuntu 14-04的版本,可以直接使用安装的方式去安装aarch32架构的交叉编译器。也可以按照aarch64架构的方式去下载aarch32的交叉编译器,建议g++版本低一点,4.8.4左右。 sudo apt-get install g++-arm-linux-gnueabihf 执行命令成功后,使用 命令 arm-linux-gnueabihf-g++ -v 查看到安装的版本值,安装成功! 版本值显示如下图:
Samba是在Linux和UNIX系统上实现SMB协议的一个免费软件,由服务器及客户端程序构成。SMB(Server Messages Block,信息服务块)是一种在局域网上共享文件和打印机的一种通信协议,它为局域网内的不同计算机之间提供文件及打印机等资源的共享服务。
CoM-iMX6UL(L) 是一款兼容 i.MX6UL(L)-x(X=Y0/1/2 三个版本)的高性能、低功耗工业级核心板,主要用于各种工业级、商业级的应用控制终端数据采集和处理、智能物流数据终端、数据中继器、新能源充电桩控制器和计费系统、车载终端数据采集和处理,是 NXF的 i.MX6UL(L)系列产品的一员。
注意动态库中生成 .o 文件时gcc 要带选项 -fPIC ,表示生成位置无关码。
Fedora 23安装 NS2 网络仿真器(Network Simulator 2)
Cython是用来加速Python程序性能的一个工具,其基本使用逻辑就是将类Python代码(*.pyx扩展格式)编译成
-E:只进行预处理,不编译 -S:只编译,不汇编 -c:只编译、汇编,不链接 -g:编译器在编译的时候产生调试信息。 -I:指定include包含文件的搜索目录 -o:输出成指定文件名,如果缺省则输出位a.out -L:搜索库的路径 -l:指定程序要链接的库 -w:忽略所有警告 -shared:指定生成动态链接库。 -static:指定生成静态链接库。 -fPIC:表示编译为位置独立的代码,用于编译共享库。目标文件需要创建成位置无关码,概念上就是在可执行程序装载它们的时候,它们可以放在可执行程序的内存里的任何地方。
mqtt是一种工业物联网协议,可以用来连接阿里云、百度云、onenet等云端,应用广泛。
在CodeBlocks下,有时候需要自己定义类,当然就要添加相应的头文件,但添加进去的头文件明明包含在项目中了, 但编译时还是会报错:no such file or directory;这
一般来讲函数和宏的使用语法很相似,所以语言本身没法帮我们区分二者,那我们平时的一个习惯是:
这两天看老师发的FFMpeg的示例(先用的是Qt4),爆了一串找不到第三方库的文件,于是我决定找找原因。 然后让Qt4气的要死。。。。。 其中还有不少门路还没理清楚,水很深啊。
他这个编译器安装比较简单,直接运行这个脚本即可:默认安装到opt下面,我这个是安装过一次了,所以会提示是否覆盖。
这些宏定义不仅可以帮助我们完成跨平台的源码编写,灵活使用也可以巧妙地帮我们输出非常有用的调试信息
「上一篇教程:」 https://godweiyang.com/2021/03/18/torch-cpp-cuda
1、静态库的命名格式 lib + 库的名字 + .a 例:libMyTest.a (MyTest为静态库的名字)
一套新的Linux环境,需要部署个python写的程序,逻辑就是读取EDB数据库,进行一些数据的操作。由于连接的是EDB,需要pg的库psycopg2,当然能从官网进行下载(https://pypi.org/project/psycopg2/),但是本地安装,可能会碰见一些问题,其实主要是一堆依赖包的问题。
libHaru是一个用来生成PDF文件的C语言、跨平台开发开源包,能再Windows、Linux、FreeBSD等等下使用。它支持线条、文本、图片、轮廓、文本注释、链接注释、文档压缩、图片嵌入、TrueType字体、加密PDF、支持多种字符集。libHaru目前的稳定版本是V2.3版。 编译libHaru这个开源库,需要其它的开源作为依赖,下面我们在Windows下编译libHaru。 1,下载zlib库,这个在官方网站上有最新的windows版本bin,不需要编译。 2,下载libpng,这个没有wi
http://www.cnblogs.com/oloroso/p/4688426.html
代码很简单,native来声明该方法非java方法。static代码块来加载动态库。
大家好,我是道哥,今天我为大伙儿解说的技术知识点是:【使用 cmake 来构建跨平台的动态库和应用程序】。
建立一个STM32工程 前期准备:版本说明:MDK5.15,如果有更高的版本可使用高版本。 版本号可从 MDK软件的“Help–>About uVision”选项中查询到。
三、改变出生的static和extern 1.程序是怎样炼成的?IDE的发展带来的一个好处就是在写程序更多的可以关注在写这件事情上了,比如在vc里面,当你酣畅淋漓的写完一段程序之后,点击一下debug就可以享受到程序运行起来的好感,但是IDE带来的一个负面影响就是对ASCII码写成的代码如何转换成二进制的计算机程序掩盖的越来越多,虽然说不懂这些在绝大多数情况下对写程序也没什么影响,但是面试的时候如果你能有这方面的知识那绝对是加很多分的,而且现在来说很多时候面试这也成了一个基础的内容,特别是面试linux下开
在Xcode上运行腾讯云Demo或者开发者自己的项目,编译过程中有时会报错。最常见的是两种:
想给python3装一个opencv的库,结果捣鼓半天,倒给python2.x装上cv2了,而python3里import cv2则一直失败。
动态链接库(又简称动态库)是很多工程项目中不可缺少的一部分。俗称.so文件(姑且就以linux系统为例,在windows中称为dll,在mac中为的dylib),在平时的使用中我们对其察觉可能并不是很深,但其实我们玩电脑的时候无时不刻在使用动态链接库。
前面我提到过,凡是前面带有#符号的,都是编译预处理指令,也就是在编译阶段就执行的语句。
我在路径/root/host/my_program/asoc/include下创建四个文件
前面一篇文件 https://blog.csdn.net/zhanggqianglovec/article/details/103344658 讲述了如果将多个影像拼接为一个大的影像,本文将讲述 一些上面工具在使用过程中的问题及其优化 1. 问题出现: 首先直接说一下工具上的缺陷: 1.1 该工具依赖的是 x86库,包括opencv 2.4.3 ,cholmod 1.6.0 都是32位的,32和64都会影响工具在处理影像时的性能,比如在处理索尼相机的照片时,分辨率是 6000*4000,20多张照片,在处理到一半时会爆出 申请内存失败的情况。(本地环境为 i5处理器四核,16G内存),处理索尼相机时每张照片都会申请 6000*4000 字节内存块,直接内存爆出内存申请失败。 1.2 该工具迁移到其他机子上会出现不兼容的问题,应为opencv 底层设计到 GPU,CPU等指令,所以在其他机子上 运行,稍微大一点的图片 都会爆出 内存申请失败的问题。 2. 问题定位: 接下来说一下问题的定位 刚开始一直以为是内存的问题,因为在处理小一点的图片时,是没有问题的。在处理所以相机时才会出现;但是当迁移到其他机子上的时候,当地环境是 200G的内存,任然会报出 内存问题,这个就不是内存问题了。然后网上查询,大部分的解决思路 都是 32与64的不兼容。知其然不知其所以然,最后通过仔细的查看爆出来的原因,才豁然大悟,opencv底层调用到了cpu、gpu的指令,然后opencv对底层32/64的支持并不是很好,也就是说 在64环境下调用32 的指令,会出现不兼容的问题,从而导致频繁的爆出内存问题,到此为止,已经定位的差不多了,爆出内存问题只是表象,底层是msvcp.dll/msvcr.dll的执行。 3. 解决之道: 既然问题已经定位到,那么解决之道又是什么,毫无疑问:从底层实现对64的支持,不依赖32位的相关东西。说白了就一句话:重新编译mosaic的所有依赖库,全部换为 64版本 应该就能解决问题。 4. OpenCV 2.4.9 64位的编译 4.1 OpenCV下载: Opencv库的编译相对来说简单,通过Cmake直接可编译,问题是Opencv的源码获取比较麻烦,通过github获取,在git下载过程中时常会出现git下载失败,原因是github连接到了外网,会有网路断开等情况,所以通过github上查找 opencv来下载 还是比较麻烦的,需要多试几次。好在opencv2.4.9 有可执行程序,直接安装 opencv2.4.9 即可安装 他的源码,这个比较好,一下子全部搞定。 4.2 OpenCV工程生成: 在选择 Visual Studio 编译版本的时候需要注意下,Opencv 有区分 X86,X64 和 IA及RAM的编译,这个需要根据自己的情况进行选择,64位环境下一定选择 X64,因为我用的时候 Visual Studio 2010,所以我选择的是 Visual Studio 2010 X64版本,然后点集 Configure,Generate,OpenProject 即可在 Visual Studio 2010中 打开 Opencv 的工程。 4.3 OpenCV 工程编译: OpenCV 工程打开后,找到 ALL_BUILD工程,选择Debug/Release版本,右键build,这个工程只会生成对应的lib库和dll库,并不会生成头文件。 INSTALL工程,该工程首先会执行ALL_BUILD工程,然后复制相关库(lib/dll)到install下的 lib目录和bin目录,复制指定头文件到 include目录,这个工程满足要求,右键 build ,工程执行完毕后会在install目录下生成include目录,bin目录和lib目录。 4.4 Opencv编译完成 5. Cholmod 3.1.0 64位的编译 5.1 Cholmod的获取 网上关于Cholmod的讲解很少,在网上找了很久,找到了SuiteSparse这个产品,SuiteSparse是一个产品套件,里面包含了很多图像相关的处理库,Cholmod只是其中的一部分,而且SuiteSparse目前代码都是针对Linux下的开发,没有针对Windows做 相关的操作,源码目录下不存在cmaketext.txt 文件,不能在windows下直接编译。难道要全部
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