天下武功,唯快不破,虽然支持C/C++ 开发工具(俗称:IDE)有很多,但是在团队项目开发中使用最多的还是Visual Studio(简称VS),好用而且功能强大,毕竟亲爸爸是微软!
VS2015 是现在微软公司最新也是最强大的IDE,可以开发C#、C++、VB、Android、iOS等多种语言和平台的应用程序。而且,对应的免费版本VS2015 社区版 也出来了。如果只是为了初学或者是想尝试一下VS的同学,可以下载VS2015社区版来试用一下。
http://blog.csdn.net/qq2399431200/article/details/52397190
使用 QT 开发环境 开发 FFmpeg , 编译器使用 Visual Studio 2015 的 MSVC 编译器 , 因此这里先安装 VS2015 , 再安装 QT 5.10 开发环境 ;
https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases/tag/3.4.0
1.首先你得装个vs2015 并且保证已经升级至 update3及以上(此处附上一个vs2015带up3的下载链接: ed2k://|file|cn_visual_studio_enterprise_2015_with_update_3_x86_x64_dvd_8923298.iso|7787208704|A1C1D2AFBC09D8778C92CF19DEC8F4F4|/ ) 2.vs安装完成之后 先安装 .net core sdk :https://download.microsoft.com/down
安装包下载方法:公众号【视觉IMAX】后台回复「VA助手」,即可得到安装包下载链接。
系列文章 Visual Studio 2015速递(1)——C#6.0新特性怎么用 Visual Studio 2015速递(2)——提升效率和质量(VS2015核心竞争力) Visual Studio 2015速递(3)——ASP.NET 新特性 说是VS2015的高级特性,其实也高级不到哪里,看起来确实“高大上”,正如BUILD2015上演示的那样,你真的可以只用VS2015就可以“通吃”各种移动设备应用了,当然,是有条件的“通吃”,微软给了一系列的解决方案,来辅助完成这一目标。 首先我们来说说近几年
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
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流,我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习,似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中,很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架,开发深度学习模型呢? 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows,这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡,但也可以以较低的代价来了解在
ImageWatch是微软提供的VS插件,支持在debug模式下预览内存bitmap图像、在VS2012版本才开始支持在debug模式下OpenCV内存对象Mat图像调试预览。插件官方的下载地址为:
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流,我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习,似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中,很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架,开发深度学习模型呢? 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows,这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡,但也可以以较低的代价来了解在G
通俗说,PHP 扩展是增强 PHP 语言功能的插件。PHP 提供了编程语言的语法,比如分支、循环、函数、类等,这些是 PHP 本身所提供的。在某些情况下需要在 PHP 语言的基础上进行扩展,那么就需要通过 PHP 底层提供的数据结构和接口来开发 PHP 扩展,从而来补充或扩展 PHP 语言,使之更加的强大。当然了,PHP 本身就已经集成了一些基本的、强大的、优秀的 PHP 扩展。
安装VS2015,启动以后,Package manager console崩溃,错误信息如下:
写这篇文章的主要目的是为了总结这一个多月对tensorflow应用到c++语言上面走过的路。因为身边的人都少有使用c++实现tensorflow的使用,都是自己一点坑一点坑踩过来。所以想总结一番,也分享给大家一起探讨。第一次写,写的不好的地方请大家多多指正。我是在Github下载tensorflow源码,编译可以供vs2015使用的tensorflow库,然后将我们项目training得到的.ckpt文件固定成.pb文件,经过c++调用,跑出了想要做到的效果。这里介绍的是如何编译供c++使用的tensorflow库,并且是GPU版本。
异常处理汇总-服 务 器 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522983.html 网站部署之~Windows Server | 本地部署 一、服务器系: 1.初始Windows Server 2012 R2 Hyper-V + 系统安装详细 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4896508.html 2.Windows Server 2012数据库部署 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4896428.
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2大概意思是安装的tensorflow版本不支持cpu的AVX2编译 可能是因为安装时使用的pip install tensorflow ,这样默认会下载X86_64的SIMD版本。 查找解决办法后,有以下两种办法:
在2021年1月份,cppan的官方网站关闭了,因此现在通过cppan自动下载tesseract所需要的环境依赖从而编译tesseract动态库的方式不可行。tesseract官方文档提供了通过sw下载环境依赖的编译方式,有兴趣的博友可以试试官方文档的方式。在这篇博客中将采用另外一种方式编译tesseract。tesseract依赖于leptonica,而leptonica又依赖于zlib、libjpeg、libpng、libtiff这4个运行库。因此我们一步步进行编译。
那么,这种驱动模型带来什么变化呢? 首先基于COM思想,引入接口机制,可以把相关联的函数分门别类进行组织,使得驱动代码清晰明了;其次,运行在RING3的驱动,大幅度降低了驱动程序在稳 定性和安全性上面的风险,UMDF驱动崩溃不会导致bugcheck(蓝屏),并且UMDF驱动的宿主进程是在受限的用户身份下运行的,不是受信任的系统内核模块。可以在UMDF里面使用Win32 API。 运行于RING3的UMDF对于程序员开说至少带来两个额外好处:
cJSON是基于ANSI C的跨平台JSON解析开源库,在嵌入式应用中使用比较广泛, cJSON支持CMAKE编译,本文以脚本形式提供了使用CMAKE基于VS2015/Windows以及GCC/MinGW的编译过程。
1. 安装vs2015及以下版本 将c++有关选项选中安装完毕 CUDA需要C++的编译器,Windows下可以使用Visual C++,我们可以直接下载其官网推荐的Visual Studio。
一番搜索,普遍办法都是安装VS2015独立shell、删除某个注册表项什么的,没用,首先这个shell我是装了的,然后也没有那个注册表项。我自己尝试过重装shell、重装SSMS17,都没用。
代码编辑 Cmd Markdown 免费在线Markdown编辑器,一直再用,很不错。 Cmd Markdown下载地址:X86 | X64 反编译 dotPeek dotPeek 是
VS2013 、VS2015 、VS2017调试出现无法启动iis express web服务器
使用VS2015编译最新的64位GDAL(最新gdal2.11),确实有一些问题,看来双方还是太新了,有点不兼容,特总结如下。
1.1 安装sdk和运行时 浏览器打开网址https://www.microsoft.com/net/download, 到.Net Core下载页面。 📷 根据操作系统,下载对应的SDK进行安装。安装之后可以从命令行运行dotnet命令,查看是否安装成功。 📷 1.2 使用VS2015 首先确保你的电脑上安装Visual Studio 2015 Update3,当然我们也可以安装 Visual Studio Community 2015(https://www.visuals
同时还需要提前安装好VisualStudio环境,我这里用的VS2015;以及cmake,用来生成VS工程,我这里用的最新的cmake3.13.3。
Windows 10 RTM正式版要7月29日发布,微软的另一个重磅软件Visual Studio 2015已经率先发布,今天如期放出了正式版本。Visual Studio 2015包括许多新功能和更新,如通用Windows应用开发工具、面向iOS、Android、Windows的跨平台移动开发工具(包括Xamarin、Apache Cordova、Unity)、可移植C++库、适用于Android的本机活动C++模板等等,对Cordova,Xamarin , C++的跨平台支持都非常好。让你通过一个工具完
首先附上两篇参考的博客: https://blog.csdn.net/wujialing99/article/details/51883316 http://blog.sina.com.cn/s/blog_89a45b020102whg2.html 还有另外一位网友给出的PDF文档http://pan.baidu.com/s/1nuyQHzb 在此表示感谢。 总结一下三位网友给的过程: 第一:安装MSVC2015,只安装C++”。 在链接 https://www.visualstudio.com/downloads/download-visual-studio-vs (vs的下载位置)查找了VS2015Visual C++库的运行时组件(64位) 和 VS2015的生成工具(注意一定要找相对应的版本)
完全放弃了DSP,来学CUDA,这个基本就是按照毕业设计来做了,所以应该会做很久,应该会写一系列博客,主要是和图像相关的,首先来看CUDA配置,这里主要说的是win10配置。我本来原先编译opencv的时候就用的是VS2015,所以这里也不装新的了,NVIDIA的驱动和CUDA我也是装过的,所以只说下大概的思路,其实这个和配置opencv的时候特别像。
大家在做点云的时候经常会用到QT,但是我们需要使用QT做点云的可视化的时候又需要VTK,虽然我们在windows下安装PCL的时候就已经安装了VTK,由于跟着PCL安装的VTK是没有和QT联合编译的,所以在使用PCL和QT做点云可视化界面的时候是无法使用可是QT的插件QVTKWidget,本文将主要讲解一些PCL在Ubuntu系统和windows使用QT做界面的一些分享。
实质上spark mlib中的GBT算法一直在使用,在规模超过50万的训练集上进行生成模型,速度就已经相当慢。
配置:win7 + cuda8.0+vs2015+cudnn6.0+python3.5+tensorflow1.4+pycharm
使用 Qt 开发环境 开发 FFmpeg , 编译器使用 Visual Studio 2015 的编译器 , 因此这里先安装 VS2015 , 再安装 Qt 5.10 开发环境 ;
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
cpp_redis是一个基于C++11编写的支持跨平台的redis客户端。使用起来很方便,cpp_redis支持CMAKE编译,编译也很简单,本文以脚本形式提供了使用CMAKE基于VS2015/Windows以及GCC/MinGW的编译过程。
前言:视频开发库有很多,例如微软的DirectShow;开源库OpenCV,当然OpenCV主要是图像处理,视频部分还是用的ffmpeg, 而且无法解码音频;SDL;大华和海康都有自己的库等等。音视频属于流媒体领域,学习和应用难度大,周期长,容易出现人才断层,公司对应聘者的要求都比较高,让很多人望而却步。很多软件都使用了FFmpeg, 比如:迅雷,腾讯视频,QQ, 微信,QQ音乐,暴风影音,爱奇艺,优酷,格式工厂等。放几张软件目录图大家看看。 QQ客户端
windows10 下使用visual studio2015 编译MySQL5.7.22
使用VS远程调试器Remote Debugger,我们可以调试部署在不同机器上的应用程序,如桌面应用程序和Asp.Net应用程序。
根据关键字在网上找到一些文章描述了类似的错误,大都是找不到外部符号__iob,原因是VS2010上使用了VC6编译的DLL。虽然与我的情况不同,但是原理是一样的,我遇到的这个问题的原因是VS2015下使用VS2010编译的静态库,因为我用的libjpeg-turbo静态库是从官网下载编译好的版本(应该是vs2010这样的版本编译的)。 其实__iob_func和__iob都是用来定义stdin,stdout,stderr,只是不同的VC版本实现方式不同。 下面是VS2015的头文件corecrt_wstdio.h中对stdin,stdout,stderr定义
前段时间研究了Pytorch的环境配置,之后便从github上下载了yolov5的源码,并在自己的电脑端配置好对应的环境并运行,最后发现生成的权重文件yolov5s.pt不仅可以通过量化压缩成onxx模型,而且还可以使用TensorRT推理加速生成engine模型,这对使得模型部署在移动端具有很大的优势,于是便尝试着在自己的电脑上通过TensorRT部署yolov5模型。 现在网上有很多可以参考的博客,但大多数都是针对某一个环节进行了仔细的解释说明,这在前期的学习中不免会让人产生云里雾里的感觉,难以从一个全局的角度去看待这个问题,换句话说就是很少有把整个流程先总结下来,先让我们知道需要那些模块,该准备些什么模块,以及这些模块之间又有什么样的联系,然后再细分到各个小模块去说明解释。所以今天就从这个角度去发出,总结一下最近学习的一些内容。在此之前假设你已经掌握了Pytorch、CUDA、cuDNN的基础知识以及配置好了yolov5的环境并调试运行过源码
今天开始,Lady向各位介绍一个朋友阿星(Ashing)以及他的机器学习读书笔记! 阿星也是我们手撕深度学习算法微信群的热心群友!接下来,Lady我也会陆续分享这个微信群里大家讨论的话题。 本篇文
前段时间借助开源项目 EasyHook 制作了一个在应用层下的监控进程创建的工具。但应用层实现有一些限制,比如 Hook 时风险较高、能取到的信息有限、XP 和 Win7 需要 Hook 不同的函数等。这些问题最终让我向内核研究,希望可以通过一份代码,编译出适应不同系统的驱动程序实现我们的需求,所以就有了本文的内容,我们先来看一下效果图。
python3 整数类型PyLongObject 和PyObject源码分析 一 测试环境介绍和准备 测试环境: 操作系统:windows10 Python版本:3.7.0 下载地址 VS版本:vs2015社区版(免费) 下载地址 win10SDK(安装vs2015是可以选择,如果没有安装则需要独立安装) http://ffmpeg.club/python 二 如何查看源码 1 下载python源码 https://www.python.org/ftp/python/3.7.0/Python-3.7.0.tar.xz http://www.ffmpeg.club/python 下载后解压缩 使用vs2015或者vs2017打开 Python-3.7.0\PCbuild\pcbuild.sln 解决方案文件
介绍 memcache是一套分布式的高速缓存系统,由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发,但目前被许多网站使用以提升网站的访问速度,尤其对于一些大型的、需要频繁访问数据库的网站访问速度提升效果十分显著。
最近主要在研究点云后处理模块,虽然一直在丰富完善我们自己编写的点云库,但是对于PCL的源码,非常具有参考价值。因而,对于PCL的源码编译工作,显得格外重要。
快速链接:传送门 不过官网下载需要先注册登录账户才能进行下载操作,我现在的时候软件版本是V5.48 下面是网盘链接: 链接:传送门 提取码:fo6n 网盘资源包括:V5.48、V5.30(有GUIBuild)、png库、还有emWin中文手册
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
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