使用apt-get工具安装的cmake版本是3.5.0的，版本比较低，在这里需要安装高版本的cmake工具，因此直接在cmake官网下载最新的工具(https://cmake.org/download/)。
Neuron 是一款开源的轻量级工业协议网关软件，支持数十种工业协议的一站式设备连接、数据接入、MQTT 协议转换，为工业设备赋予工业 4.0 时代关键的物联网连接能力。
本节将学习如何配置生成各种平台上的安装包，包括二进制安装包和源码安装包。为了完成这个任务，我们需要用到 CPack ，它同样也是由 CMake 提供的一个工具，专门用于打包。 首先在顶层的 CMakeLists.txt 文件尾部添加下面几行：
如果你有定义himix200的工具链文件也可以使用CMAKE_TOOLCHAIN_FILE指定工具链文件来完成交叉编译 参见 https://gitee.com/l0km/faceapi/blob/master/faceapi-rpc-cpp/dependencies/cmake/arm-himix200-linux.toolchain.cmake
curl是一个成熟的HTTP client库，可以使用cmake在命令行完成交叉编译。
Vcpkg 可帮助您在 Windows、 Linux 和 MacOS 上管理 C 和 C++ 库。 这个工具和生态链正在不断发展，我们一直期待您的贡献！
① 进入微软官网 : https://www.microsoft.com/zh-cn/
yml文件和yaml文件是目前比较常用的配置文件，Java中的SpringBoot的application.yml配置使用的就是这种格式，另外诸如nodejs和g欧登语法对于yaml文件都有很好的支持。 yaml-cpp是一个yaml配置文件的C++解析库，其下载地址为：https://github.com/jbeder/yaml-cpp 在Windows10中使用VS2017编译yaml-cpp库前，需要去Github上面下载对应的yaml-cpp源代码。目前的yaml-cpp最新版本是yaml-cpp-0.6.0。如下图所示：
该文章介绍了如何利用C++编写一个简单的CNN，用于图像分类。主要包括了网络架构、数据集准备、模型训练和测试等方面。同时，文章也提到了在遇到某些问题时，如何通过调整代码解决。最后，作者通过一个完整的静态编译脚本，使得CNN可以运行在Linux系统上。
依次展开org->gnome->desktop->remote-access，将 requre-encryption 设为 False
本文对OpenBLAS进行配置和编译，并总结介绍了如何将OpenBLAS库集成到Caffe中。
1系统约定 安装文件下载目录：/data/software Mysql目录安装位置：/usr/local/mysql 数据库保存位置：/data/mysql 日志保存位置：/data/log/mysql
项目最近有需求在windows下面运行，我花了几周时间将linux的服务器移植到windows下面，目前已经能够正常运行服务器，目前又有了新需求，两边的代码结构和组织是分开的，因此为了两边能够同步维护，需要一个能够跨平台的项目编译解决方案，经过调研之后，选择了使用cmake这个工具，本文主要讲述，使用cmake的生产项目的一些基础知识。
OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，可以运行在Windows、Linux、MacOS等操作系统上。OpenCV提供了众多语言的接口，其中就包含了Python，Python是一门上手容易、使用起来十分让人愉悦的语言，利用Python学习OpenCV，相信能更快的获得效果。
CMake 是什么我就不用再多说什么了，相信大家都有接触才会看一篇文章。对于不太熟悉的开发人员可以把这篇文章当个查找手册。
本文介绍了如何将OpenCV库移植到ARM平台上，包括编译工具链、依赖库、配置方法以及运行时注意事项。
最近做的项目使用CLION构建，而这个采用CMakeLists.txt管理，因此为了更好的学习，故找到了一篇大牛级别的入门文章，有文章有代码，本文是花了一点时间把这篇文章学习后的重要点记录吧，原作者github地址：https://github.com/wzpan/cmake-demo。
前些天在学习在 .NET Core下，跨平台使用串口通讯，有一篇文章说到在Linux/物联网下，实现通讯。
在前几章中，我们已经展示了如何使用 CMake 配置、构建和测试我们的项目。安装项目是开发者工具箱中同样重要的一部分，本章将展示如何实现这一点。本章的节涵盖了以下图中概述的安装时操作：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 JRTPLib的编译步骤 JRTPLib是RTP协议的开源版库，下面讲述在VS2008上面的编译步骤 JRTPLIB开源库包括两个jthread.l
开源界的图形图像处理项目openCV无疑是优秀的东西，无论对于专业的开发人员或是业余爱好者都非常具有魔力。网上很多教程都是VS2008下配置的，而我自打和VC6.0绝交后就再没怎么碰过Windows的相关开发平台了。本文是在CentOS6.0下OpenCV的安装配置手册，前段时间非了老半天劲儿，熬了N个不眠之夜，最终把所有问题均搞定了，最后运行出结果那一瞬间，那种心情是无法用语言形容的。今儿特此把过程写出来，为新人搭环境节约一些时间。好了，废话不多说。
安装ubuntu好多次了, 每次安装都有一些重复步骤要走, 但是这些步骤又比较细, 不用的时间一长就忘记了, 所以在这里单独记录一下, 省的每次都要google.
OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
上期makefile终极奥义反响不错，有粉丝提出有没有cmake终极奥义，那么她来了。已构建项目，地址为:
安装文件下载目录：/data/software Mysql目录安装位置：/usr/local/mysql 数据库保存位置：/data/mysql 日志保存位置：/data/log/mysql
cJSON是基于ANSI C的跨平台JSON解析开源库,支持cmake跨平台编译. 使用cmake也不复杂,以gcc编译为例以下是编译过程。
sudo apt-get install Python-dev python-numpy
首先说明的是本篇文章不从cmake的整个语法上去讲述，而是从一个实际项目的构建上入手，去了解如何优雅的去构建一个软件项目，搭建一个C/C++软件项目基本的依赖组件，最后形成一个构建C/C++软件项目的模板，方便后面新项目的重复使用。相信对我们日常的软件项目构建都会有很好的收获。废话不都说，开始。
为了学习使用Faster R-CNN,需要安装OpenCV +Python环境，之前已经在CentOS下安装好了python2.7。yum安装的opencv是2.0版本,安装了opencv-python，但python中import cv2仍会报错，无法满足需要。所以决定用编译方式安装opencv。
它的语法简洁易上手，对新手友好，即使完全不会 lua 也能够快速入门，并且完全无任何依赖，轻量，跨平台。
1、UOS系统相对来说，较为纯净，像GCC、G++等编译器是没有安装的，需要自己去安装
EpicSim是芯华章基于Icarus Verilog开发的开源Verilog仿真软件, Github地址https://github.com/x-epic/EpicSim.
如果需要配置和检查我们工程中的所有依赖，那么可以选用CMake工具；但是，这并不是必须的，因为我们可以使用其他的工具或者是IDE(比如Makefiles或者Visual Studio)来配置我们的工程。然而，CMake是最好移植的方式来配置多平台的C++项目。
前段时间得知龙芯团队成功移植并开源了 CoreCLR ，忙完事情后，快乐地捣鼓一下这个东西。近年来国产操作系统、芯片等的到很大的关注和快速发展，我们开发的软件适配国产的机器环境就尤为重要，未来 IT 行业的变化会影响到我们的饭碗。
缘起：之前给别人提供的SDK都是在Linux下使用Qt搭建的，但是最近有客户不使用Qt，而是需要在Linux下使用cmake进行进行文件组织。于是我就进行谷歌，现在将可用的程序记录下来。
在NDK下编译thrift C++库，先要要编译android版的boost,这个不是本文讨论的内容，关于编译android 版本的boost,参见这个开源项目 Boost-for-Android,很好用。
该文章介绍了如何通过在Ubuntu 16.04下交叉编译工具链来编译gflags库，以适应在Windows平台上的使用。首先，需要安装必要的工具和库，如CMake和MinGW。然后，使用CMake配置交叉编译环境，并编译gflags库。最后，使用Wine在Windows上运行生成的可执行文件。
测试发现编译MySQL5.7以及更高的版本时，都需要下载并引用或者直接安装boost库，否则在执行cmake命令时会报如下错误：
大部分开发者，可能都使用Linux作为服务器，但是有些情况，也需要Linux桌面环境，方便进行更为仿真的测开、测试等。那么，输入法就是一个问题了。
最近有个科研课题需要在树莓派上做一系列验证，但是实验的程序是依赖OpenCV库的(最重要我们修改了库源码)，而在树莓派上编译OpenCV源码很费时间，因此我只好使用交叉编译的方法来编译源程序。刚开始我们觉着网上材料大片，这部分的问题应该不大。可到操刀干活的时候，我才发现网上很多方法不仅繁琐，而且有的甚至还不是那么一回事，没看到一篇完全适合我的情况的。于是，我花了一天半左右的时间，整理这些材料并结合一点TRIZ原理，完成了这项任务。现在分享一下我的方案总结，不过我的方案不尽完善，欢迎大家指点修正，帮助后人节省时间。
简易安装方式是从库中安装编译好了的Opencv，这种安装方式简单方便，缺点是容易在使用中出现未知bug，比如不能imshow图像，不能读视频文件等（opencv3好像好一点）。
CPack 是 CMake 2.4.2 之后的一个内置工具，用于创建软件的二进制包和源代码包。
CMake 可能已经安装在你的 Linux 系统上。如果没有，你可以使用发行版的程序包管理器进行安装：
本文用来测试的版本是VS2017.15.9.8 内网(\\192.168.80.20) 有相应的离线安装包
内容一览：TVM 共有三种安装方法：从源码安装、使用 Docker 镜像安装和 NNPACK Contrib 安装。本文重点介绍如何通过源码安装 TVM。
MySQL为开源数据库，因此可以基于源码实现安装。基于源码安装有更多的灵活性。也就是说我们可以针对自己的硬件平台选用合适的编译器来优化编译后的二进制代码，根据不同的软件平台环境调整相关的编译参数，选择自身需要选择不同的安装组件，设定需要的字符集等等一些可以根据特定应用场景所作的各种调整。本文描述了如何在源码方式下安装MySQL。
关于GoogleTest和CMake结合使用，可以参照GoogleTest官方文档Quickstart: Building with CMake
在Linux，LVGL v9可以使用标准的framebuffer，因此，只需要使用lv_port_linux_frame_buffer即可。 首先，下载 lv_port_linux_frame_buffer 的源码：
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