以 1.58.0 版本 boost 为例, 当前系统版本为 Windows 8.1 x64   1 编译boost  当前解压路径 "D:\Libraries\boost_1_58_0"  1) 打开VS2013命令提示符  2) 运行 bootstrap.bat  注意全程不要关闭命令提示符, 所有操作均在此中完成 3) 运行 b2.exe 或 bjam.exe  ① 查看编译选项, 在命令提示符下输入"b2 --help" 请注意以下几个编译选项 Propert

如何在WINDOWS下编译BOOST C++库 cheungmine 2008-6-25   写出来,怕自己以后忘记了,也为初学者参考.使用VC8.0和boost1.35.0.   1)下载boost http://www.boost.org/users/download/ 这是它的下载页面,需要下载2个东西: Packaged Releases VERSION 1.35.0 和 Boost Jam 3.1.16   你需要在每个条目下面找到Details | Download字样,点击Down

要用xx库,编译boost时就指定--with-xx.例如: # 下载并解压boost_1.58 # 进入boost_1.58目录 bjam.exe toolset=msvc-14.0 --build-type=complete address-model=64 --with-serialization --with-system --with-date_time --with-regex --with-filesystem --with-timer --with-chrono --with-p

当前boost最新版本为1.55,下载地址:http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.55.0/或者从官网(www.boost.org)下载最新版的BOOST源码,如图所示. 经过测试,2012和2013步骤相同,这里以2012为例.  打开VS2012 Native Tools Command,可以从开始--Microsoft Visual Studio 2012找到:        将下载的 boost_1_55_0.zip 解压

env: windows xp 32 bit mingw official  NDK 1. 下载源代码    地址是 :http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.54.0/    本文下载的是 boost_1_54_0.7z 2. 解压源代码到任意目录    本问解压后匹配文件:  ***/boost154/tools/build/v2/user-config.jam3. 生成bjam.exe    打开cmd.exe    切换目录

Boost做得很好,有自己的build系统,可以几乎一键式编译,这才是尼玛世界一流质量的良心开源库啊. 将Boost 1.49.0解压到boost/boost_1_49_0里面,然后在boost目录底下创建以下bat脚本: @echo off cd boost_1_49_0 :: buildcall bootstrap.batbjam -j4 variant=release link=static runtime-link=static threading=multi --with-filesy

QWT的编译和配置 1. 下载QWT从官网 For getting a snapshot with all bugfixes for the latest 5.2 release: svn export svn://svn.code.sf.net/p/qwt/code/branches/qwt-5.2 For getting a snapshot with all bugfixes for the latest 6.1 release: svn export svn://svn.code.sf.

下载源码 boost_1_66_0.7z 生成编译工具 D:\Project\boost_1_66_0> bootstrap.bat 配置Python环境变量(使用VS2017自带的32位python3) 编译32位boost库 D:\Project\boost_1_66_0> .\b2 install architecture=x86 address-model=32 --with-system --with-thread --with-date_time --with-regex --wi

打开vs2013>>visual studio tools>>VS2013 x64 本机工具命令提示 cd D:\lib\boost_1_55_0\boost_1_55_0 bootstrap.bat D:\lib\boost_1_55_0\boost_1_55_0>b2 --build-dir="D:\lib\boost_1_55_0\boost_1_55_0\builddir" --build-type=complete stage ..... ...

win32-msvc2015: { contains(QMAKE_HOST.arch, x86):{ INCLUDEPATH += D:\3SDK\boost_1_61_0 LIBS += -LD:\3SDK\boost_1_61_0\stage32\lib } contains(QMAKE_HOST.arch, x86_64):{ INCLUDEPATH += D:\3SDK\boost_1_61_0 LIBS += -LD:\3SDK\boost_1_61_0\stage64\lib } }

1. 安装cuda Cuda是英伟达推出的GPU加速运算平台 我这里安装的是cuda7.5,已经安装过的忽略,还没有安装过的这里有安装教程.windows下面安装还是非常简单的. 点击打开链接    (我的显卡是1080 现在支持cuda8.0 所以我下的是8.0) 2. 下载cuDNN(其实是个压缩包)  注意现在8.0出来了,我下的是cuDNN v5 (May 27, 2016), for CUDA 8.0 RC https://developer.nvidia.com/cudnn 用于深度

boost的编译和使用,经过搜集资料和总结,记录成文.感谢文后所列参考资料的作者. 1 下载 地址:http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.56.0/ 可以选择 boost_1_56_0.7z 下载. 2 编译 2.1 生成boost的自用的编译工具bjam.exe 解压后,使用VS2013编译.首先打开"VS2013 开发人员命令提示",cd 到boost解压后的根目录:E:\XXX\boost_1_56_0,执行boo

windows系统,boost编译安装vs2017 1.下载https://www.boost.org/users/download/下载windows对应的zip包解压 2.配置vc环境变量我的是:C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Professional\VC\Tools\MSVC\14.15.26726\bin\Hostx64\x64路径可能不一样,可在vs2017的安装目录下搜索:cl.exe检测方法:在cmd命令窗口

boost是一个功能强大.构造精巧.跨平台.开源并且完全免费的C++程序库. 获取方式 boost提供源码形式的安装包,可以从boost官方网站下载,目前最新版本是1.59.0. 本机上正好有boost_1_55_0的源码包,就不下载最新版本,就以boost_1_55_0为例说明,安装编译方式对1.59.0版本同样使用. 目录结构 源码包解压后的目录结构: BOOST_1_55_0 #boost根目录,存放配置脚本和说明文件 ├─boost #所有boost库头文件,90%以上的boost库源码

原文:http://blog.csdn.net/finewind/article/details/42784557 一.准备: 1. 本机环境: win7 64bit: 2. 安装MinGW到C:\MinGW,下载地址http://www.mingw.org/: 3. 安装yasm,下载地址http://yasm.tortall.NET/: (2,3步请参考http://blog.csdn.net/finewind/article/details/38854517) 4. 下载ffmpeg源码:

转载自:http://www.chengxulvtu.com/2014/03/19/windows_build-opencv-with-cmake-and-vs2013.html   获取OpenCV有两种途径,一是预编译好的库,二是下载源代码自己编译.OpenCV官网http://opencv.org/提供 下载的OpenCV既包含编译好的库,也包含源代码.通过OpenCV官网右上角的彩带,可以获取托管在GitHub上的OpenCV最新源代码.本篇博文就是利用CMake和VS2013编译Git

简述 OpenSSL是一个开源的第三方库,它实现了SSL(Secure SocketLayer)和TLS(Transport Layer Security)协议,被广泛企业应用所采用.对于一般的开发人员而言,在Win32 OpenSSL上下载已经编译好的OpenSSL库是省力省事的好办法.对于高级的开发用户,可能需要适当的修改或者裁剪OpenSSL,那么编译它就成为了一个关键问题.下面主要讲述如何在Windows上编译OpenSSL库. 步骤 在微软网站下载并安装Visual Studio,我用

1. https://www.boost.org 下载boost源码 boost_1_73_0.zip解压. 2.准备编译前的配置,打开vs2017 x86 CMD工具,进入目录boost_1_73_0\,执行bootstrap.bat,等待初始化完毕, 会生成b2.exe和bjam.exe两个程序,所有编译工作都是通过b2.exe或bjam.exe完成,可以通过help查看参数,b2.exe方式比较新.指令格式大概如下:b2 install --toolset=msvc-14.1 --pref

boost的编译和使用,经过搜集资料和总结,记录成文.感谢文后所列参考资料的作者. 1 下载 地址:http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.56.0/ 可以选择 boost_1_56_0.7z 下载. 2 编译 2.1 生成boost的自用的编译工具bjam.exe 解压后,使用VS2013编译.首先打开“VS2013 开发人员命令提示”,cd 到boost解压后的根目录:E:\XXX\boost_1_56_0,执行bootstra

Dlib是一个C++库,包含了许多机器学习算法.它是跨平台的,可以应用在Windows.Linux.Mac.embedded devices.mobile phones等.它的License是Boost Software License 1.0,可以商用.Dlib的主要特点可以参考官方网站:http://dlib.net/ 下面说一下在window7 vs2013上的编译过程: 有两种方法,一种方法是通过CMake:一种是通过自己创建一个空的控制台工程,来生成Dlib静态库. 这里说一下通过空的

用于检测的CNN分为基于回归网络的方法和基于区域+CNN网络的方法,其中基于回归网络的方法典型为YOLO9000,可以兼容使用VGG-Net框架.其中基于区域+CNN网络方法,大量使用了Caffe作为基础CNN框架.  准备工作(python27环境,X64平台,使用Vs2013和Vs2015): 1. 安装 VcforPython27 9.0或者安装VS2010版本.此步骤涉及到Python库的安装是否成功. 2. 安装 Python27 X64: 3. 使用pip安装Python 包:num