GLUT/freeglut 是什么? OpenGL 和它们有什么关系? OpenGL只是一个标准,它的实现一般自带在操作系统里,只要确保显卡驱动足够新就可以使用.如果需要在程序里直接使用OpenGL,会有很多非常恶心的预备工作要做,而且可能还要专门为平台的差异写一些代码.要跳过这些工作,可以用一个utility库,直接使用它提供的函数,就不用操心那些细节了.这样的库新一点的有GLEW,因为开源所以安装相对方便(大不了丢进去一起编译),但各种教程和书里常见的是闭源的GLUT.由于GLUT的作者已经

Fedora下OpenGl开发环境配置 开发OpenGL工程需要3个库文件和对应的头文件: libglut.so,libGLU.so,libGL.so, gl.h ,glu.h, glut.h 这些库在linux系统中默认都有,使用locate命令验证都在标准库目录(/usr/lib)下: [root@localhost GL]# locate libglut.so /usr/lib/libglut.so.3 /usr/lib/libglut.so.3.9.0 [root@localhost G

1.      建立基本编译环境 sudo apt-get install build-essential 2.      安装OpenGL Library sudo apt-get install libgl1-mesa-dev  3.      安装OpenGL Utilities sudo apt-get install libglu1-mesa-dev 4.      安装OpenGL Utility ToolKit sudo apt-get install freeglut3-dev

首先 sudo pip install virtualenv sudo pip install virtualenvwrapper 然后进行配置 sudo gedit /.bashrc export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh 将上面这两行插入到文件末尾fi之前 然后执行下 source ~/.bashrc 显示这样执行成功 bash: /usr/bin: 是一个目录 virt

mkvirtualenv flow_chart -p /usr/bin/python3.6 #  命令    环境名    -p   python所在路径 pip install -r request.txt # 导入安装环境 pip freeze >> /home/pyvip/request.txt #导出 环境.

刚有人问我Ubuntu python虚拟环境无法创建问题,报错same file error,防止今后遇到忘记,记录下可能的问题. 1.先在windows上试了下: pip install virtualenv 2.创建虚拟环境 D:\ cd pythonenv virtualenv new1 3.发现没有任何问题,打开ubuntu虚拟机 4.pip安装virtualenv pip install virtualenv 5.这时候发现了问题所在,提示权限不够 6.所以获取管理员权限 sudo s

刚有人问我Ubuntu python虚拟环境无法创建问题,报错same file error,防止今后遇到忘记,记录下可能的问题. 1.先在windows上试了下: pip install virtualenv 2.创建虚拟环境 D:\ cd pythonenv virtualenv new1 3.发现没有任何问题,打开ubuntu虚拟机 4.pip安装virtualenv pip install virtualenv 5.这时候发现了问题所在,提示权限不够 6.所以获取管理员权限 sudo s

这是我的第一篇博客,试着记录学习OpenGL的过程.使用的教程:LearnOpenGL,系统:Deepin 15.9.3,IDE:Qt Creator. 添加头文件 创建窗口用到两个库:GLFW和GLAD,这里GLAD也可以替换成GLEW.添加头文件很简单,直接include就好: #include <iostream> #include <glad/glad.h> #include <GLFW/glfw3.h> 注意添加GLAD和GLFW头文件的次序,如果先添加GLF

Fedora和Ubuntu下安装OpenGL开发环境配置(我整理的)OpenGL开发库的详细介绍fedora23 安装OpenGL 开发OpenGL工程需要3个库文件和对应的头文件:libglut.so,libGLU.so,libGL.so, gl.h ,glu.h, glut.h使用locate命令可以进行定位 安装开发包(需要3个开发包): sudo dnf install mesa-libGL-devel mesa-libGLU-devel //这两个是opengl核心库 sudo dnf

首先,用tar zxvf arcsim-0.2.1.tar.gz 将软件包解压 然后,打开里面的INSTALL文件,按照里面的步骤一步一步安装库.Ubuntu13.04下 1.BLAS sudo apt-get install libblas-dev libblas3gf sudo apt-get install libatlas-base-dev 2.Boost 收藏了一个别人的随笔,里面有记载 http://blog.csdn.net/yhrun/article/details/809963

自己通过nginx uwsgi 部署django项目,查询了很多资料,遇到了很多问题,最终完成了部署,趁着心情愉悦,写个随笔,为曾像我一样苦寻解决方案的小伙伴们提供些思路. 安装Nginx: #安装nginx sudo apt-get install nginx #一些有用的命令 #启动nginx sudo /etc/init.d/nginx start #重启nginx 8sudo /etc/init.d/nginx restart #停止nginx sudo /etc/init.d/ngin

本文转载自https://blog.csdn.net/xiaogeldx/article/details/87315081 铺垫 数据表示方式 - 计算机使用二进制作为自己的机器语言也就是数据的表示方式,因为计算机最小的计算单元是根据开关状态高低电平来确定的,它只有开和关,高和低的概念,换成数学就是0和1的两种.同样的,在物理存储方面,硬盘的磁道只能区分打孔和未打孔的状态,也是0和1两种 - 同时二进制便于进行加.减运算和计数编码 - 二进制便于逻辑判断(是或非),逻辑判断通常也是两种状态,这和

GPA(Graphics Performance Analyzers)是Intel公司提供的一款免费的跨平台性能分析工具. 填写e-mail.name和country并提交后,就会收到一封有专属下载链接的邮件,点开之后,有3大os平台的GPA版本可供下载 我本机是win7 64bit,于是下载gpa_17.2_release_312434_x64_standalone.msi    最新GPA版本简介 GPA 2017 R2版本支持的平台及图形API: 宿主机(GPA所在机器) 目标机(游戏所在

Scikit-learn与特征工程 “数据决定了机器学习的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限”,这句话很好的阐述了数据在机器学习中的重要性.大部分直接拿过来的数据都是特征不明显的.没有经过处理的或者说是存在很多无用的数据,那么需要进行一些特征处理,特征的缩放等等,满足训练数据的要求. 我们将初次接触到Scikit-learn这个机器学习库的使用 Scikit-learn Python语言的机器学习工具 所有人都适用,可在不同的上下文中重用 基于NumPy.SciPy和matplotlib构建 开

1.Scikit-learn库介绍:包含许多知名的机器学习算法的实现,文档完善.容易上手,丰富的API. 2.安装:创建一个基于Python3的虚拟环境(可以在已有的虚拟环境中):mkvirtualenv -p /usr/bin/python3.5 ml3 在ubuntu的虚拟环境中运行以下命令:pip install Scikit-learn 然后通过导入命令查看是否可以使用: import sklearn 注:安装scikit-learn需要Numpy,pandas等库

操作系统:Ubuntu 15.04 gcc version 4.9.2 opengl安装 sudo apt-get install build-essential libgl1-mesa-dev libglu1-mesa-dev freeglut3-dev 测试: include <GL/glut.h> void init(void) { glClearColor(0.0, 0.0, 0.0, 0.0); glMatrixMode(GL_PROJECTION); glOrtho(-5, 5,

This is a simple tutorial to show a new linux user (such as myself) how to setup freeglut and OpenGl. OS: ubuntu 12.1 I have just recently become a linux user and wanted to install freeglut to do my graphics assignments on my laptop. Although the ins

1.升级python包管理工具pip pip install --upgrade pip 备注:当你想升级一个包的时候 `pip install --upgrade 包名` 2.python虚拟环境安装 sudo apt-get install python-virtualenv sudo easy_install virtualenvwrapper 上述工具装好后找不到mkvirtualenv命令,需要执行以下环境变量设置. 1.创建目录用来存放虚拟环境 mkdir $HOME/.virtua

虚拟环境:   虚拟环境是用于创建独立的python环境,允许我们使用不同的python模块和版本,而不混淆.   让我们了解一下产品研发过程中虚拟环境的必要性,在python项目中,显然经常要使用不同的python库(包装器)来完成工作,但结局并不总是圆满的,大部分时候,我们会面临着诸如python应用无法在新的机器(操作系统)上运行的环境问题,这是新机器上Python库的依赖问题导致的.为了更好的理解,设想在开发python应用的过程当中,我们使用了python pandas(python的

Linux(Ubuntu) OpenGL 开发环境 在 PC 平台上开发 OpenGL 可以使用的辅助工具有很多选择,这里我主要参考了 learnopengl 的配置,使用 GLFW 和 GLAD. 准备 基本编译库 sudo apt-get install build-essential 需要 OpenGL 库 sudo apt-get install libgl1-mesa-dev GLFW 操作指南:http://www.glfw.org/docs/latest/compile_guide