google 开源日志库 #include <glog/logging.h> yum install glog

Glog的简单入门,glog虽然在配置参数方面比较麻烦,但是在小规模程序中,由于其简单灵活,也许会有优势. 0,  glog 是google的开源日志系统,相比较log4系列的日志系统,它更加轻巧灵活,而且功能也比较完善. 结合之前看的一些资料, 这里简单对其做个简介. 1, 安装: 最新版本:0.3.1  http://code.google.com/p/google-glog/ 安装只需:./configure; make; make install 2, 简单示例 main.cpp: #i

日志能方便地诊断程序原因.统计程序运行数据,是大型软件系统必不可少的组件之一.glog 是google的开源日志系统,相比较log4系列的日志系统,它更加轻巧灵活. 在Github上下载glog,解压后用CMake生成VS2017工程(默认生成的是静态链接库glogd.lib): 在64位的windows系统中,一个64位进程不能加载一个32位dll,同理一个32位进程也不能加载一个64位dll,因此要注意应用程序和glog库版本的统一.编译成功后,在build\Debug文件夹下会生成glog

1.在linux平台下使用ndk交叉编译链编译glog生成libglog.a静态库. 2.将生成的库文件与头文件放到Android项目中,使用JNI方法调用. 3.编译遇到错误“stderr.stdout未定义”,(此处查阅n多文档,貌似Android平台下将stderr.与stdout移除了改为了实际的方法),so 直接在调用的地方 #undef stderr; FILE *stderr = &__sF[]; #undef stdout; FILE *stdout = &__sF[];

window环境下glog的安装 载后解压,利用Visual Studio打开google-glog.sln.生成解决方案 打开sln会有几个项目,libglog是动态库,生成dll,libglog_static是静态库,生成lib. 安装: 方法一:将libglog.dll和libglog.lib文件,拷贝文件到你的工程文件夹下,并拷贝src\windows\下的glog目录到你的工程文件下. 方法二:你也可以将这两个文件拷贝到系统文件夹下,实现全局访问. 1. 将libglog.dll拷贝到

[任务8]将日志写入log(glog) glog简介 glog是google开源的一个日志系统,相比较log4系列的日志系统,它更加轻巧灵活,而且功能也比较完善 glog配置使用资料 下载glog 命令:git clone https://github.com/google/glog.git 如果没有git命令:yum -y install git 编译glog 进入glog目录,打开README文件,按照其中的提示步骤进行编译:./autogen.sh && ./configure &a

glog是google提供的一个轻量级日志库,有chromium开发经验的人都会发现,它和base库中的日志库非常像,其实base库中的日志库比它更加轻量级.glog在日常开发中的使用非常广泛.这里介绍下它的编译和基本使用方法. 1. 下载 通过git从github拉取最新版本代码: git clone https://github.com/google/glog.git 2.编译 2.1 Ubuntu 直接在工程目录下运行 ./autogen.sh && ./configure &

环境: XPsp3 vs2005 glog-0.3.3 http://download.csdn.net/detail/chenguangxing3/6661667 编译: glog-0.3.3里面有vs2008的sln,vs2005可以直接修改sln和vcproj降版本. 打开sln直接编译就行了,没悬念.编译后生成: libglog.dll libglog.lib libglog_static.lib. 头文件在src\windows\glog 使用: 文件包含和宏定义: #define G

在写代码的过程中,打log肯定是少不了的,毕竟不能总靠调试来发现问题.log库的选用就很纠结了,成熟的log库非常多,log4cpp.log4cxx.poco.log.boost.log.glog等等,以前我用过log4cxx,觉得配置巨麻烦,一大段看着好纠结,不过用起来很舒服.这次我决定使用比较轻量的glog. glog来自于google,google提供给大家不少好东西,所以功能和质量上都是可以保证的.而且很轻量,用起来很灵活. glog项目地址:https://code.google.co

golang/glog 是 C++ 版本 google/glog 的 Go 版本实现,基本实现了原生 glog 的日志格式.在 Kuberntes 中,glog 是默认日志库. glog 的使用与特性 通用功能 glog 将日志级别分为 4 种,分别是: INFO:普通日志: WARNING:告警日志: ERROR:错误日志: FATAL:严重错误日志,打印完日志后程序将会推出(os.Exit()) glog 的使用很简单,可参考下面这个例子: 1234567891011121314151617

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/977f5125/,欢迎阅读! compile glog and glags on ubuntu 16.04 Series compile glog and glags on windows compile glog and glags on ubuntu 16.04 Guide version wget https://github.com/schuhschuh/gflags/archive/v2.2.1.tar.gz wge

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/bb64e398/,欢迎阅读! compile glog v0.3.5 and glags on windows from source. Series compile glog and glags on windows compile glog and glags on ubuntu 16.04 Guide version glog: v0.3.5 https://github.com/google/glog/archive/

原文链接:https://blog.csdn.net/u010857876/article/details/79094942 Flush log 产生后,会暂存在内存的buffer中.只有显示的调用 glog.Flush(), 数据才会真正被写入文件.glog package 的 init 函数中启动了一个 go routine 用来周期性的调用 glog.Flush() 来保证数据被写入文件, 默认的 Flush 周期为30 秒. 当程序运行至 glog.Fatal() 时, glog pac

查询引擎库介绍: http://www.infoq.com/cn/news/2012/10/Google-Supersonic/ Supersonic是一个面向列存储数据库的查询引擎库,它提供了一组数据变换原语.而且Google宣称,因为“大量使用了高速缓存感知算法.SIMD指令和矢量化执行,使之能够开发出现代超级流水线处理器的能力与资源”,这些数据变换原语“超级快速”. Supersonic有以下主要特性: 高速缓存感知 指令流水线 使用SIMD(Single Instruction Mult

本文将会介绍如何使用docker打包一个golang编写的应用程序,最终的产物就是一个makefile文件,可别小瞧这短短几行代码,涉及的知识点可不少,接下来我们就仔细剖析一下吧. FROM golang:alpine ADD src /go/src RUN go install -v test ENTRYPOINT ["/go/bin/test"] CMD ["-logtostderr"] 1. 基础镜像选择 第一行是指定一个基础镜像,在此基础上创建我们的镜像,此

1. caffe.pb.h丢失问题 错误代码如图: zhuoshi@zhuoshi-SYS-7048GR-TR:~/ZSZT/Geoffrey/caffe/caffe-master$ make all –j8 PROTOC src/caffe/proto/caffe.proto CXX .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.cc CXX src/caffe/layer.cpp In file included from ./include/caffe/c

事实上,在C的世界里面没有特别好的日志函数库(就像Java里面的的log4j,或者C++的log4cxx).C程序员都喜欢用自己的轮子.printf就是个挺好的轮子,但没办法通过配置改变日志的格式或者输出文件.syslog是个系统级别的轮子,不过速度慢,而且功能比较单调. 尝试了几种C/C++ log库,简单记录如下: log4j的衍生品 日志是应用软件中不可缺少的部分,Apache的开源项目Log4j是一个功能强大的日志组件,提供方便的日志记录,他有很多移植版(包括官方的和非官方的版本) lo

注:阅读DNS源码前,可以阅读DNS原理入门增加对DNS的认识. 架构图 这是我简单画的架构图,希望能帮助大家理解. 代码结构 k8s.io | dns | cmd // 三大组件的入口 | dnsmasq-nanny // DNS缓存 | kube-dns // dns主项目 | sidecar // 附加组件 | pkg 组件代码库,主要实现代码在该目录下 | dns // kube-dns代码库, 监听service.pod等资源,动态更新DNS记录 | dnsmasq // 内部封装dn

原文链接:http://blog.csdn.net/joshua_1988/article/details/45036993 有少量修改................ 2014年4月的时候自己在公司就将Caffe移植到Windows系统了,今年自己换了台电脑,想在家里也随便跑跑,本来也装了Ubuntu可以很方便的配置好,无奈在家的风格是"娱乐的时候抽空学习",所以移植到Windows还是很有必要的.但是,公司禁止将公司内部资料带出,很多地方又都忘记了,周末磨了一天终于移植完,本篇为记

Caffe在Linux下的安装,编译,实验  原文地址:http://www.cnblogs.com/evansyang/p/6150118.html 第一部分:Caffe 简介 caffe是有伯克利视觉和学习中心(BVLC)开发.作者是伯克利博士贾杨清.caffe是一个深度学习(deep learning)框架.其具有易读.快速和模块化思想. 第二部分:Caffe安装与配置 2.1 配置环境:ubuntu 14.04LTS, 使用Homebrew进行安装.暂不使用GPU,所以使用CPU-ONL