rem 编译64位boost rem 一直以来都是在Win32环境下Build和使用boost,但现在基本上每天都在64位Win7下工作, rem 所以很有必要把这几天的经验总结下来。和32位环境不同, rem x64环境下编译得先从开始菜单启动Visual Studio的Visual Studio 2008 x64 Win64 Command Prompt进入命令提示符, rem 而不是随便打开任意一个命令行窗口就行。然后转到boost根文件夹,运行bootstrap.bat生成x64版的bjam.exe。然后运行命令: rem bjam --build-type=complete toolset=msvc-9.0 threading=multi link=shared address-model=64 rem 即可生成DLL版平台库,如果要编译静态库版就把shared改为static。 rem 只生成一个库的话加上例如–with-python得编译选项,避免生成东西太多、时间太长。 rem 要有address-model=64属性,如果没有这个属性的话,会默认生成32位的平台库,加入这个选项才能生成64位的DLL。 rem 如果要生成Boost.Python库,需要先下载安装x64版的Python安装包,我用的版本是3.2.3。 rem 在使用这个库编写Python扩展DLL时,默认是使用动态库版的Boost.Python,要使用静态版的必须 rem 在C++项目中定义BOOST_PYTHON_STATIC_LIB宏,这样就不用在使用或发布扩展时带着boost_python-vc90-mt-1_50.dll一起了, rem 当然扩展DLL的尺寸会大些,如果做实验没必要这样,编译又慢生成的文件也大。 rem vs工具链版本:vs2003 : msvc-7.1,vs2005 : msvc-8.0,vs2008 : msvc-9.0,vs2010 : msvc-10.0
注意,–build-type=complete表示生成debug release static shared的各种版本
我仔细的在C:\boost_1_64_0目录下搜索了一下,根本就没有libboost_regex-vc140-mt-sgd-1_64.lib这个库文件,那咋办,找教程编译呗 编译boost库工程的是一个叫bjam.exe的程序,但是从网上下载下来的boost_1_64_0.7z里是没有的,所以首先是运行boost根目录下的bootstrap.bat批处理文件,编译后的bjam.exe会自动拷贝到该目录下(bjam必须与boost-build.jam在同级目录)。
CGAL_Boost_USE_STATIC_LIBS:BOOL=ON,这个默认是off,编译静态库,要修改,否则找不到
摘要总结:本文主要介绍了如何在Linux系统下通过配置user-config.jam文件来指定编译器,以便在编译Boost库时指定使用某个版本的编译器,从而避免因为系统中多个版本的编译器导致的问题。
Boost库是一个经过千锤百炼、可移植、提供源代码的C++库,作为标准库的后备,是C++标准化进程的发动机之一。 Boost库由C++标准委员会库工作组成员发起,其中有些内容有望成为下一代C++标准库内容。在C++社区中影响甚大,其成员已近2000人。 Boost库为我们带来了最新、最酷、最实用的技术,是不折不扣的“准”标准库。
经历了将近半年多的时间boost终于发布了1.35.0版本(前版本1.34.1发布于2007/7), 其编译方法和原来的编译方法基本上是一致的,主要改变包括1.34.0以来bjam的toolset所 提供的参数名称的改变(具体参见《boost1.34.0编译日志》)外,还包括bjam的编译默认 选项的变化,在1.35.0之前的版本默认编译时会自动编译各种版本的库,包括静态库、 动态库、debug库和release库等全部的版本,但是到了1.35.0时默认的选择仅仅编译release 版本的库,这样一来在开发的时候就不能进行必要的调试了,为了能够使其编译全部的版本 需要在bjam的命令行参数中添加一个–build-type=complete类型的参数来指明需要编译全 部的版本,所需要编译同时为了使得regex库能够通过ICU库支持Unicode,在编译上需要有 一些特殊的选择。我在Visual Studio 2005 Pro + SP1环境下编译了该库,为了避免走弯路 所以将其编译的方法进行说明,以方便大家编译。 由于boost是采用其自己的bjam工具通过命令行进行编译的,所以必须在Windows下开启console窗口,同时必须将Visual Studio中C++目录下的环境vcvarsall.bat配置脚本运行一遍,以设置好VC的编译器环境变量。 1. 编译不带ICU支持的boost库 此种情况下的boost库编译起来比较的简单,在准备好的console窗口中输入:
解压boost.python后,用VS的[本机命令提示工具](开始-VS2013-VS Tools)进入到boost的文件夹,运行bootstrap.bat生成bjam.exe。然后运行:
1,下载好软件包 "STLport_5.2.1.tar.bz2" 以及 "boost_1_46_1.zip"。
7. VS2013-Qt5.5.1-VTK7.0.0-Boost1.6.1-Qhull2015.2-FLANN1.8.4-Eigen3.2.8-OpenNI2.2.0.33-动态编译-PCL1.8.0
源文件tar包的下载地址:http://code.google.com/p/muduo/downloads/list ,此处以
http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.44.0/
想要享受更轻松愉悦的编程,脚本语言是首选。想要更敏捷高效,c++则高山仰止。所以我一直试图在各种通用或者专用的脚本语言中将c++的优势融入其中。原来贡献过一篇《c++和js的混合编程》也是同样的目的。 得益于机器学习领域的发展,Python最近一直维持热度,但Python的速度,比node.js都差距不小,所以使用c++来提高一些速度更有必要。 编写Python的扩展模块已经有不少的不错的框架,但感觉上boost是最好用的一个。
'Microsoft.VC90.CRT,version="9.0.21022.8"
下载http://dev.mysql.com/downloads/windows/installer/,安装即可
最近项目使用c++操作python脚本,选用boost.python库。在window下编译安装很顺利,但是在linux下一直编译不通过,总是提示找不到头文件。linux版本为rhel5.7。后来询问同事,原来是同事将原来系统自带的python2.4删除掉了,然后手动编译安装了python3.3。
Boost库是一个可移植、提供源代码的C++库,作为标准库的后备,是C++标准化进程的开发引擎之一。 Boost库由C++标准委员会库工作组成员发起,其中有些内容有望成为下一代C++标准库内容。在C++社区中影响甚大,是不折不扣的“准”标准库。Boost由于其对跨平台的强调,对标准C++的强调,与编写平台无关。
PCL1.9.1并没有支持vs2015版本的exe版本,然后需要下载PCL的源码重新自己CMake编译出vs2015版本的
Scribe是Facebook开源的日志收集系统,在Facebook内部已经得到大量的应用。它能从各种日志源收集日志,存储到一个中央存储系统上,便于进行集中统计分析处理。它为日志的”分布式收集,统一处理”提供了一个可扩展的,高容错的方案。scribe代码很简单,但是安装配置却很复杂,本文记录了作者实际的一次安装的过程,感觉真是不一般的琐碎,另外Scribe开源社区的版本已经是几年前的版本了,最新的维护信息一致没有看到,HDFS和Thrift的版本使用的都是比较旧的版本,考虑另开一个分支,升级一下Scribe,看到时候有没有时间了。
[https://doc.cgal.org/4.4/Manual/installation.html#secprerequisites] cgal4.4编译以及安装
大图可视化一直是大数据可视化领域的一个关键技术,当前有各种办法,但是今年出来了一个LargeVis的技术,因此对这个技术进行复现和学习一下。 前面有很多基础理论,如基本的降维理论,SNE,t-SNE可
2、boost 编译的时候 相关python的编译变量填清楚了 如:./bootstrap.sh --with-icu --with-python=/usr/local/python/bin/python --with-python-root=/usr/local/python/ --with-python-version=2.5 --prefix=/usr/local/boost_143/ --exec-prefix=/usr/local/boost_143/
安装dlib真是费劲,dlib下载地址:http://dlib.net/files/
Boost C++ 库(Libraries)是一组扩充C++功能性的经过同行评审(Peer-reviewed)且开放源代码程序库。大多数的函数为了能够以开放源代码、封闭项目的方式运作,而授权于Boost软件授权条款(Boost Software License)之下。许多Boost的开发人员是来自C++标准委员会,而部份的Boost库成为C++的TR1标准之一。[1]
windows下命令编译boost的基本参数说明(以1.62为例): bjam install ^ --prefix=E:\caffe-static\release\boost_windows_vc140_x86_64_md ^ --without-python -a -d+3 -q -j8 ^ --debug-configuration ^ link=static ^ runtime-link=shared ^ toolset=msvc-14.0 ^ address-model=64 ^
Lachesis是希腊神话众神之一,负责决定生命之线的长度。但是咱们这个lachesis是2013年发表在nature biotechnology上(https://doi.org/10.1038/nbt.2727 )由shendurelab开发的用于辅助基因组组装的软件。
1,到官网下载最新的boost,www.boost.org 这里我下载的1-63版本. 2,安装,解压后运行bootstrap.bat文件。稍等一小会就OK。 3,编译boost库。注意一定要使用VS2015的x86本机工具命令提示,这个可以在VS2015的安装菜单里面找到。进入命令行提示,输入下面的内容: bjam -j4 --debug-symbols=on --build-type=complete toolset=msvc-14.0 threading=multi runtime-link=shar
选择匹配的版本,dlib-18.17.100-cp35-none-win_amd64.whl(md5)
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再介绍一个谷歌的,自带光环的库–libphonenumber. 虽然这个库是用c++写的,但是我们在网络上很少见到在C++开发中使用这个库,或是说在windows开发中使用这个库。也就是几乎很难找到如何编译libphonenumber.lib 和 libphonenumber.dll. 所以,今天就要与大家分享一下,如何编译libphonenumber.lib,以及简单的使用。 libphonenumber简介 phonenumber是用于解析、格式化、存储和校验电话号码的Java、C++或 JavaScr
cd /d D:\Cgal\cmake\boost_1_55_0_vc142 v142,需要修改msvc auto_link
boostc++cmake Cmake cannot find Boost libraries 我是Cmake的新手,并增强了C ++中的库。 我正在做一个需要boost和Cmake的项目。 我正在使用Cmake版本2.8.11,MS Visual Studio 2013和Boost 1.54.0。 当我尝试从Cmake配置时,出现以下错误:
E:\Cgal\cgal-releases-CGAL-4.4\cgal-releases-CGAL-4.4\Installation
介于我使用的是jupyter notebook,所以在安装dlib和opencv-python时是在
看到《基于c实现简易http服务器》进来的童鞋,你肯定本篇文章是使用基础的C++ 的socket来实现http服务器吧,你以为错了,使用基础的C++ 的socket来实现http服务器的文章百度一下有一大把了,我想介绍一个比较有意思的,而且实用性很强的基于C++实现建议http服务器的方案以及实现。
E:\Cgal\cmake\boost_1_55_0\boost_1_55_0;C:\Program Files\CGAL\include;%(AdditionalIncludeDirectories)
MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 WEB 应用方面,MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件。
Dockerfile 是用来 构建 Docker 镜像 的文本文件,是由一条条构建镜像所需的指令和参数构成的脚本。
VS2015编译boost1.62 Boost库是一个可移植、提供源代码的C++库,作为标准库的后备,是C++标准化进程的开发引擎之一。 Boost库由C++标准委员会库工作组成员发起,其中有些内容有望成为下一代C++标准库内容。在C++社区中影响甚大,是不折不扣的“准”标准库。Boost由于其对跨平台的强调,对标准C++的强调,与编写平台无关。大部分boost库功能的使用只需包括相应头文件即可,少数(如正则表达式库,文件系统库等)需要链接库。但Boost中也有很多是实验性质的东西,在实际的开发中实用需要谨
这篇文章解释了 mev-boost 对网络和验证者、节点操作者和质押池(质押服务提供商)的好处。
这篇博文的主题是ES的查询,因此我整理了尽可能齐全的ES查询场景,形成下面的图:
哈喽,小伙伴们好。我是狗哥,这篇博文的主题是ES的查询,因此我整理了尽可能齐全的ES查询场景,形成下面的图:
书中,第8章主要介绍了ROS与Matlab和Android的接口,以及集成使用的方法。
用户的索引是一个update场景的索引,会产生一定的doc.deleted,同时也会有较多的segment产生;
一、前言 通过之前的文章GBDT算法(简明版)对GBDT的过程做了大概的讲解,我们可以了解到GBDT是一种迭代的决策树算法,由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案。GBDT是一个应用很广泛的算法,可以用于分类,回归和特征选择,特别是用于和其他算法进行模型组成时,如logistic+GBDT,该算法在很多数据上都有不错的效果,GBDT还有其他的名字,如MART,GBRT和Tree Net等。 二、基础知识 2.1 决策树(DT) 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程
过年啦,最近在看一些非技术性的东西,Anna 的Paper也还没看完。随手优化了下Blog的主题,修复和优化了一些小问题。然后来Merge了一下 boost.context 最新 1.69.0 版本的asm部分到 libcopp。
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