本来这个问题真的没必要写的,可是真的困扰我太久%>_<%,决定还是记录一下. 首先,最权威清晰的安装文档还是官方的: Building the NetCDF-4.2 and later Fortran libraries (写此文时,最近版为4.2) 那这个文档最开始就告诉我们,自NetCDF库4.2版本以后,Fortran的库和C的库就要分开build啦!而且要装Fortran的库必须先装好C的库. 所以先装C的库咯:仍然官方文档: Getting and Building NetCDF-C

>>Build日期:2015-2-5下午(编译失败). 开始Linux发行版用的是CentOS 6.5,操作步骤: 1)配置git: git config --global http.sslverify false 2)签出github上的CoreCLR代码库: git clone https://github.com/dotnet/coreclr.git 3)安装cmake: yum install cmake 4)安装clang: yum install clang 5)运行build命令

使用Intel编译器获得一致的浮点数值计算结果大多数十进制的浮点数, 用二进制表示时不是完全一致的; 与此同时, 大多数与浮点数值相关的计算结果, 存在着固有的不确定性.通常, 编写浮点计算应用软件希望达到如下的目标:  - 准确性:     意味着该产品产生的计算结果,应当"接近"于实际计算的结果; 评判的标准是误差值, 有时候也采用最后几位("units in the last place", ulp)  - 可复制性:    意味着该产品始终产生一致的结果, 

1. 下载boost安装包并解压缩 到http://www.boost.org/下载boost的安装包,以boost_1_58_0.tar.gz为例 下载完成后进行解压缩: tar zxvf boost_1_58_0.tar.gz 2.设置编译器和所选库 先进入解压缩后的目录: cd boost_1_58_0 然后运行bootstrap.sh脚本并设置相关参数: ./bootstrap.sh --with-libraries=all --with-toolset=gcc --with-libra

Linux编译Qt4的环境_OMAPL138 手里有一块创龙OMAPL138的板子,我要在上面成功移植Qt环境和触摸屏幕,这是我第二次进行Linux的Qt环境移植,发现了很多问题,需要重新整理. 我编译了,Qt5版本以上的,结果就是不成功,总是死在PDA问题上,在 configure文件上加入-xcb的选项,就算我安装了xcb所有的库文件,最后还是出问题,我还在研究之中,等着编译Qt5通过之后,我会重新写一个Linux编译Qt5的环境. 本文不适合配置Qt5的环境,不要用在Qt5上 准备 交叉编

嵌入式系统更新内核 1. 前言 手里有一块Friendly ARM的MINI2451的板子,这周试着编译内核,然后更新一下这个板子的Linux内核,想要更新Linux Kernel 4.1版本,但是种种原因实在是没有更新成功:于是使用Friendly ARM板子提供的3.6版本的内核,但是他们的内核全都配置好了,你只需要按照常规的方法进行编译就好了,貌似不能更深入的理解内核, 后来我从kernel.org官网上下载原版内核,然后一点点的把2451这个板子需要文件移植过去,可谓是问题百出啊,也学习

Linux编译Qt环境 2017年的十一假期,足不出户,一个人在教研室里面搞Qt的移植.我手里面有Samsung的CortexA8,Samsung的 CortexA53还有Ti的Sitara系列的AM3517的ARM,都成功的移植了Qt,然而在我接触ZYNQ这个平台的时候,偏偏搞的我三天的时间,无法移植,ZYNQ上面安装的是Linaro这个阉割版本的Ubuntu,怎么都不成功,一个问题,在我的PC机上编译完到Linaro上面运行的时候,没有反应,不启动也不报错. 准备 交叉编译环境(一定要找到适

转载请注明出处:帘卷西风的专栏(http://blog.csdn.NET/ljxfblog) curl库是一个很强大的http开源库,c++里面能够很方便的和http服务器交互. 最近项目开始内测,开始接登录和充值的SDK,选择了使用curl库来和第三方http服务器交互. 在windows下还是很容易使用,如何使用的案例比比皆是,而且很容易就找到已经编译好的动态库进行测试,但是最后在Linux下部署的时候,发现不好找已经编译好的so库文件,最后没办法只好自理更生. 下载了源码下来看,配置文件看

Apache官方提供hadoop2的安装包是在32位机器下编译的,生产环境一般使用64的Linux,那么需要在64位机器下重新编译可以查看hadoop-2.2.0-src下的BUILDING.txtBuild instructions for Hadoop ----------------------------------------------------------------------------------Requirements: * Unix System* JDK 1.6+*

Linux 编译内核 大致分这几个步骤 1.准备编译工具.内核文件 2.开始编译 3.将编译好的新内核install进系统 4.查看是否成功.   一.准备好必备的库和内核文件   1.添加必备的编译工具. apt-get install build-essential kernel-package libncurses5-dev libqt3-headers (以下所有命令若是权限问题.请自行加上sudo)   2.处理好内核文件. 访问www.kernel.org 建议下载稳定版. 拷贝内核

本文基于dubbo2.5.6版本 原文链接:http://www.cnblogs.com/zhuwenjoyce/       1,下载dubbo 首先从 github 下载源代码并阅读 readme.md ,参考该文档,首先下载 opensesame,并编译:$ git clone https://github.com/alibaba/opensesame.git (或者 git@github.com:alibaba/opensesame.git)$ cd opensesame$ mvn in

http://broqiang.com/2017/04/18/Mysql-Install-5.7.18-Linux-Compile/ 原文 Linux 编译安装 Mysql5.7 Ubuntu 下快速安装直接 apt 方式即可, 一般的开发环境也足够了 个人比较喜欢新版本,一般有新版本就会尝试一下 此文档适用于 Ubuntu 16.10 和 CentOS 7 , 其他版本操作系统未测试 此文档是在Ubuntu 16.10 环境下写的, 理论上 CentOS 7 除了依赖关系不同, 其他步骤相同即

Linux编译移植Qt5_OMAPL138 [导语]:昨天编译Qt5各种失败,各种离奇的错误在Google上面也搜索不到,真是让人"蛋疼菊紧",今天把所有的环境全部清理干净,也重新解压了Qt5.1.1的源码包,重新走了一遍,效果还可以,也没有出现PDA LTS什么库问题,现在整理一下详细过程和细节点. 另外说一下,我使用Qt5.8.0的源码包进行编译,我的OMAPL138的ARM9架构,在configure阶段就提示我your platform arch too old. 意思就是我的

android-ndk-r14b(linux版) ffmpeg-4.0 开启win10子系统(控制面板->程序和功能->启用或关闭Windows功能 然后在 适用与 Linux 的 Windows 子系统前面打勾) 然后点击确定,等待安装,电脑会重启 然后在win10应用商店 搜索ubuntu安装后 即可打开liunx控制台(以后直接在windows控制台输入bash即可进入linux控制台) 首次进入linux控制台后还需要安装gcc和make 安装 gcc apt-get install

linux平台下要编译安装除gcc和gcc-c++之外,还需要两个开发库:bzip2-devel 和python-devel,因此在安装前应该先保证这两个库已经安装: #yum install gcc gcc-c++ bzip2 bzip2-devel bzip2-libs python-devel -y 然后是去官网下载源码包,地址 下载,解压,按照如下步骤: #tar xvzf boost_1_50_0.tar.gz 进入boost_1_50_0目录: #cd boost_1_50_0 然后

Linux编译ffmpeg并转换MP3到AMR AMR格式是智能手机上的常用音频文件格式,比如MP3格式的压缩比大,但是文件比MP3小,所以在移动互联项目中应用比较广泛.去年年底协助联想研究院开发一款预装产品过程中需要使用到MP3格式和AMR格式的互相转换,服务器环境为CentOS 6.0,过程如下. 1. 首先安装系统基础环境 RHEL & CentOS 系列:yum install -y automake autoconf libtool gcc gcc-c++ Debian & Ub

Anaconda,nvidia-docker,Linux三种方式安装caffe 1.Anaconda安装caffe 1.首先安装anaconda 2.创建虚拟环境(python2.7) conda create -n caffe python=2.7 anaconda 3.安装caffe # 然后下面二选一即可,安装caffe conda install -c conda-forge caffe conda install -c conda-forge/label/broken caffe 4.

在Linux环境中,所处平台不同,执行文件也就不同,同一执行文件不能在不同平台下使用 如在Ubnutu下 是用gcc编译一个.c文件 gcc main.c -o main.out -o 可以指定输出文件名 但是这个mian.out文件只能在Ubnutu等其他X86构架的平台上运行,如果我们要在ARM上运行,就需要使用交叉编译器. 交叉编译器需要去根据系统构架去官网下载. 使用交叉编译器的编译一个可执行裸机文件: 流程 ①.使用arm-linux-gnueabihf-gcc,将.c .s文件变为.

编译工具是xtensa-lx106-elf-gcc,一般会在~/.bashrc文件下添加 export PATH="$HOME/esp-open-sdk/xtensa-lx106-elf/bin/:$PATH" alias xgcc="xtensa-lx106-elf-gcc"xtensa-lx106-elf-gcc -v 推荐使用乐鑫官方提供的lubuntu-14.04开发环境,已经集成好工具链,使用virtualbox打开虚拟机即可. 在sdk入门指南中有如下文

由于这个开源的语音识别工具Kaldi只能在Linux下面成功编译, 所以这一小节来写如何成功地在Linux下面编译Kaldi工具 (1)第一步,去github 上面把 Kaldi下载下来 git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git (2)然后 首先编译openFST有限状态机 进入到tools文件夹中 cd kaldi\tools 之后执行 extras/check_dependencies.sh 来检查该ubantu系统上的依赖软件都有没安