/configure[root@localhost fdk-aac]# make -j4[root@localhost fdk-aac]# make install```!...目录下```bash[root@localhost linux]# pwd/home/source/x265_git/build/linux[root@localhost linux]#..../configure[root@localhost linux]# make -j4[root@localhost linux]# make install```***生成/usr/local/lib/.../configure[root@localhost x264]# make -j4[root@localhost x264]# make install```***生成/usr/local/lib/pkgconfig...enable-libx265 --enable-libfdk_aac --enable-openssl --enable-nonfree --enable-protocols[root@localhost]# make -j4
libxcb-xfixes0-dev \ pkg-config \ texinfo \ wget \ zlib1g-dev 如果出现类似下面的报错 无法下载 http://dl.google.com/linux...comment out this entry, but any other modifications may be lost. # deb [arch=amd64] http://dl.google.com/linux.../configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --bindir="$HOME/bin" && \ make -j4 && \ make install Yasm cd.../configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --bindir="$HOME/bin" && \ make -j4 && \ make install libx264...& hg update && cd ..; else hg clone https://bitbucket.org/multicoreware/x265; fi && \ cd x265/build/linux
include /usr/include/hdf5/serial LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/aarch64-linux-gnu.../hdf5/serial c)编译 make all -j4 make runtest -j4 make pycaffe -j4 在make runtest的时候，时间有些久，需要耐心等待： ?...opencv_consumer_lib 2.检查Makefile，确保以下两行的内容正确 CUDA_DIR:=/usr/local/cuda CAFFE_DIR:=$HOME/caffe/caffe-master 3.编译 make -j4...编译并运行实例 1.使用如下指令添加环境变量 sudo vim ~/.bashrc 在~/.bashrc最后一行如下内容，保存并退出(wq)： export TEGRA_ARMABI=aarch64-linux-gnu...source ~/.bashrc 2.编译Caffe目标识别实例 cd ~/tegra_multimedia_api/samples/11_camera_object_identification make -j4
make clean make -j4 make install echo "完成ffmpeg $ARCH 编译..." # build armv8a build arm64 aarch64-linux-android make clean make -j4 make install echo "完成ffmpeg...make clean make -j4 make install # build armv8a build arm64 aarch64-linux-android make clean make -...make clean make -j4 make install echo "完成ffmpeg $ARCH 编译..." # build armv8a build arm64 aarch64-linux-android make clean make -j4 make install echo "完成ffmpeg
/configure --prefix=/usr/local/python27 --with-cxx-main=/usr/bin/g++ make -j4 > make.log make install.../zlib --static make -j4 && make install cd ...../zlib/include -fPIC make -j4 && make install cd ...../ncurses make -j4 && make install cd ...../readline --disable-shared make -j4 && make install cd .. cd ../..
/configure --host=arm-unknown-linux-gnueabi --enable-static --disable-opencl --enable-shared make -j4...sudo make install 【增加选项 –enable-shared可避免安装 ffmpeg 时出现错误 ERROR: libx264 not found】 树莓派是4核CPU，编译时加上 -j4.../configure --arch=armv7l --target-os=linux \ --enable-gpl --enable-libx264 \ --enable-nonfree \ \ --enable-omx...-j2 sudo make install ---- 报错及解决方案 报错——internal compiler error: Segmentation fault【出现该错误时我使用的是make -j4
Linux从源码编译安装大体就是 配置 ， 编译 ， 安装 三步，下面看看OpenCV的编译安装过程.../source make -j4 sudo make install 注意：cmake的语句格式为cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=.../modules ，在cmake的过程中如果自动下载文件但是速度较慢的话参考这篇文章【OpenCV】使用cmake生成MakeFile时下载文件，-j4选项表示使用4个线程编译，如果你的CPU有4个物理核心... http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132884.htm Ubuntu 16.04上用CMake图形界面交叉编译树莓派的OpenCV3.0 http.../Linux/2017-01/139503.htm Ubuntu 16.04 编译安装OpenCV 3.1及OpenCV多版本切换 http://www.linuxidc.com/Linux
1.5 - Android 2.2.x Ubuntu - Java JDK 5 官网推荐使用Ubuntu 14.04（64位）编译Android源代码，没有限制Linux...source build/envsetup.sh lunch （选择1） time make -j4 // 说明：根据实际CPU情况设置启动的job个数，参考链接原文中的说明...G2030 3.00GHz * 2 内存 8G 8G 硬盘 976G 488G 编译命令 make -j4...exceeded Try increasing heap size with java option ‘-Xmx’ 解决方法： http://www.linuxidc.com/Linux...TMPDIR $JACK_SERVER_VM_ARGUMENTS -Xmx4096m -cp $LAUNCHER_JAR $LAUNCHER_NAME" 然后再执行：time make -j4
include /usr/include/hdf5/serial LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu.../usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial e.还要更改 USE_OPENCV: = 1 USE_LEVELDB: = 1 USE_LMDB: = 1 5....7.执行编译和测试命令 在~/ caffe/目录下 $ make all -j4 $ make test -j4 $ make runtest -j4 问题： Makefile:532: recipe...重新clean再编译一边 $ make clean $ make all -j4 $ make test -j4 $ make runtest -j4 [----------] 2 tests
/local/cuda/version.txt CUDA Version 8.0.44 确认是否安装成功： $ cd ~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux...现在查看是否安装成功： $ python Python 2.7.14 |Anaconda, Inc.| (default, Oct 16 2017, 17:29:19) [GCC 7.2.0] on linux2.../usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial 8.1.2修改 makefile 文件 打开 Makefile 文件,在 415 行,将: NVCCFLAGS +=-ccbin...替换为: NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS) 8.2 编译 $ make all -j4...$ make test -j4 $ make runtest -j4 9. pycaffe配置 9.1 安装依赖 $ sudo apt-get install python-numpy python-scipy
/toolchains/aarch64-linux-gnu.toolchain.cmake .. $ make -j4 $ make install # copy output to dirs $ sudo.../toolchains/pi3.toolchain.cmake .. $ make -j4 $ make install # copy output to dirs $ sudo mkdir /usr/...-DMNN_BUILD_CONVERTER=true -DMNN_SEP_BUILD=false make -j4 sudo make install sudo /sbin/ldconfig
enable-checking=release -enable-languages=c,c++ -disable-multilib 编译（注意：此步骤非常耗时，我在虚机里用了203分钟） make -j4...-j4选项是make对多核处理器的优化，如果失败尝试去掉该参数。...COLLECT_GCC=gcc COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/local/libexec/gcc/x86_64-pc-linux-gnu/8.1.0/lto-wrapper Target...: x86_64-pc-linux-gnu Configured with: ..
/configure configure之后就可以编译了，输入make -j4，编译速度取决于电脑性能，一般至少十几分钟。...# 4是电脑的线程数量，如果电脑是8线程的就输入make -j8 make -j4 编译完了之后输入 sudo make install 设置环境变量 sudo vim /etc/profile 在文件的最末尾处追加以下内容...PATH export MANPATH=$QTDIR/man:$MANPATH 最后修改qt的default设置，将里面内容更改为qt的安装路径 # step1 cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu..._64-4.15.1.run 安装步骤 # step 1 chmod +x qt-creator-opensource-linux-x86_64-4.15.1.run # step 2 sudo ..../qt-creator-opensource-linux-x86_64-4.15.1.run 设置Version和kits 在Tools→Options中增加一个Qt Version，路径如下 最后在
第一个错误 首先说明一下，我用的 R 版本是 4.3.0，Linux 系统是 Red Hat 6.5。...sf 包依赖与解决 在sf包的 https://github.com/r-spatial/sf#linux 中明确提到了这个包需要依赖 GDAL/GEOS/Proj.4，具体版本要求如下。.../configure --prefix=/Bioinfo/Pipeline/SoftWare/geos-3.4.0 make -j4 && make install Proj.4 要求 Proj.4.../configure --prefix=/Bioinfo/Pipeline/SoftWare/proj-4.8.0 make -j4 && make install GDAL 要求 GDAL version...Bioinfo/Pipeline/SoftWare/gdal-2.2.0 --with-static-proj4=/Bioinfo/Pipeline/SoftWare/proj-4.8.0/ make -j4
/usr/include/hdf5/serial/ LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu.../hdf5/serial/ 注意：最后面的斜杠/不能去掉，否则编译会报错 进入目录，并打开终端 cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu/ ubuntu 16.04.4自带python3.5.../libboost_mpi_python-py35.so 该so库的版本号为1.58.0，软链到/usr/local/lib/ sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu...libboost_python-py35.so.1.58.0 /usr/local/lib/libboost_python3.so 至此，caffe CPU版配置完毕，下面开始编译caffe sudo make all -j4...sudo make test sudo make runtest -j4 注：如何编译报错，去掉后面的-j4再试试 4.安装python库 进入python目录 cd python
今天主体是Linux 环境下配置opencv环境，如有不妥的地方，恳请大家指正。...opencv 库 官方网站：https://opencv.org/releases/ 下载好压缩文件后，解压，进入opencv-3.4.10文件内： cmake 指令 (注意，之后会用make -j4...进行测试) 官方网站：https://opencv.org/releases/ 下载好压缩文件后，解压，进入opencv-3.4.10文件内： cmake 指令 (注意，之后会用make -j4进行测试.../lib/inc # LIBS += -L$$PWD/3rd/opencv/linux_x64/lib -opencv_* #faild LIBS += $$PWD.../opencv/linux_x64/lib/inc") } }else{ contains(QT_ARCH, i386){ #32bit python
Raspberry Pi 内核Linux代码存储在 GitHub 中，可以在github.com/raspberrypi/linux上查看。...一、下载linux内核源码 git clone --depth=1 https://github.com/raspberrypi/linux 上面的命令将下载当前的活动分支。...二、在本地编译linux内核 在本地编译就是在树莓派上编译linux内核 2.1、安装 Git 和构建依赖项 sudo apt install git bc bison flex libssl-dev...对于 32 位内核： make -j4 zImage modules dtbs sudo make modules_install sudo cp arch/arm/boot/dts/*.dtb /boot.../overlays/README /boot/overlays/ sudo cp arch/arm/boot/zImage /boot/$KERNEL.img 对于 64 位内核： make -j4
该工具目前支持Linux、macOS、Android、iOS和Windows操作系统，支持的架构有x86、x86-64、ARM和AArch64架构。...QBDI包含了一个基于LD_PRELOAD的小型Linux以及一个动态可执行的macOS注入器（QBDIPreload），它们是QBDI的Python绑定基础，即pyQBDI。...Linux x86-64 在项目结构的根路径创建一个新的目录，并执行Linux配置脚本： mkdir buildcd build...../cmake/config-linux-X86_64.sh make -j4 ARM编译 针对ARM架构，用户可以使用config-linux-ARM.sh配置脚本来完成环境配置，不过这个脚本需要大家针对自己的跨架构编译工具链来进行定制修改.../cmake/config-linux-X86_64.shmake -j4 Windows 在Windows上构建项目需要安装Python 3，以及最新版本的CMake。
Deepin UOS Linux源代码编译安装Nginx 下载并编译安装 wget http://nginx.org/download/nginx-1.22.0.tar.gz tar -zxvf nginx...sudo make -j4 echo $?...sudo make -j4 install sudo /usr/local/nginx/sbin/nginx -v sudo /usr/local/nginx/sbin/nginx -t # 启动
在一台系统环境较好的linux机器上可以很容易的安装caffe，但是如果系统本身很旧，又没有GPU的话，安装就太麻烦了，所有都得从头做起，本文档旨在尽可能覆盖安装所要采的坑 步骤 01 caffe是主要是...INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE)和LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) 上述配置文件修改好后，回到caffe的根目录，执行make all -j4...，注意此处进程不要过多，否则会出现诡异的错误； make test -j4 make runtest -j4 至此caffe主程序编译完毕。
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