上一篇的SVS要用gcc6.3编译,否则结果不正确,本来以为gcc很好装,结果发现用apt-get安装gcc6只能安装6.5版本,代码作者奇特的要求只能用gcc6.3,没办法只能用源码装了,期间碰见了各种各样的问题,特此记录. 1.环境要求 安装gcc之前要安装gmp,mpfr,mpc,isl这几个库,并且要卸载旧的gcc,然而我们需要在最后安装gcc之前再卸载旧的gcc,因为安装必需的库时需要旧的gcc. 2.安装gmp 去官网下载最新的包,之后直接解压到想要安装的位置.安装步骤如下 $ cd…

Ubuntu16.04下编译安装OpenCV3.4.0(C++ & python) 前提是已经安装了python2,python3 1)安装各种依赖库 sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get in…

之前写过一篇centos7下编译安装vim8.0的教程,ubuntu16.04相比centos7下安装过程不同在于依赖包名字的不同,其余都是一样.下面给出ubuntu16.04编译安装vim8.0需要提前安装的依赖包,默认系统已安装有python2.7和python3 sudo apt-get install libncurses5-dev libgnome2-dev libgnomeui-dev \ libgtk2.0-dev libatk1.0-dev libbonoboui2-dev \…

官网有源代码和配置教程,地址是 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1 安装必要工具 首先,有两个工具是需要提前安装的.即cmake和Git. sudo apt-get install cmake sudo apt-get install git 2 安装Pangolin,用于可视化和用户接口 安装依赖项: sudo apt-get install libglew-dev sudo apt-get install libpython2.7-dev 先转到一个…

本来就对Linux不熟悉,经过几天惨痛的教训,参考了不知道多少篇文章,终于把环境装好了,每篇文章或多或少都有一些用,但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题,所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程,有些参考的文章会给出原地址,比较大众的教程就没有给出了. 本文写于2018年7月27日,注意下时效性,有问题欢迎留言 1. 安装Ubuntu16.04 系统下载地址: http://releases.ubuntu.com/16.04/ 下载64位系统:ubuntu-16.04.4-desktop-a…

一: 预先配置 为使OpenCV的安装在编译时更完备,预先安装好所有的开发平台: 二:编译OpenCV 在OpenCV官网下载UNIX的源码包: 安装一下软件: sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev cmake libswscale-dev libjasper-dev 编译源码:转移到源码文件夹 cmake . mak…

Centos6自带的gcc4.4.7不支持c++11, 于是编译安装最新版的gcc wget https://gmplib.org/download/gmp/gmp-6.1.2.tar.xz .tar.xz cd gmp- ./configure --prefix=/usr/local/gmp make && make install wget http://www.mpfr.org/mpfr-current/mpfr-3.1.6.tar.gz .tar.gz cd mpfr- ./con…

安装bazel sudo ./bazel***.sh 输入bazel version 检查是否安装. 编译tensorflow 1)./configure 除了选择支持cuda是y,其余的都选择n. 2) bazel build --config=opt //tensorflow:libtensorflow_cc.so, 编译完会生成如下所示的文件夹,libtensorflow_cc.so和libtensorflow_framework.so在 第一个目录中的tensorflow中. 将 lib…

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花…

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub…