29 Apr 2018 go语言动态库的编译和使用 本文主要介绍go语言动态库的编译和使用方法，以linux平台为例，windows平台步骤一样，具体环境如下： $ echo $GOPATH /media/sf_share/git/go_practice $ echo $GOROOT /usr/lib/golang/ $ tree $GOPATH/src /media/sf_share/git/go_practice/src |-- demo | `--
本文主要介绍如何使用TNN来对模型性能进行分析，并打印网络结构的每一个op耗时。主要步骤TNN的官方文档已经有介绍，但是官方使用平台都是基于Linux系统进行一些编译操作。
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1. gcc -c test.c //生成目标文件 2. ar crv libtest.a test.o //生成静态链接库libtest.a 3. g++ -o main main.c -ltest //编译main程序同时链接libtest.a静态库 4. ./main //运行main程序
【问题】 在编译VMware下的Linux系统对从Windows中共享过来的文件，进行编译的时候，遇到： ln: creating symbolic link XXXXXX : Operation not supported
2 . 共享动态库编译参数 : 编译动态库需要添加 “-fPIC” 和 “-shared” 两个参数 ;
前几天发了一篇 FFmpeg 调用 Android MediaCodec 进行硬解码 的文章，这里面的技术点不算太难，也还是调用 FFmpeg 的常用接口操作，但重点在于 FFmpeg 的版本选择以及编译选项要开启 MediaCodec 才行。
首先需要安装交叉编译工具链，可以用apt安装riscv64的gcc编译工具链。我是自己编译了一个musl-gcc,下载：
实质上spark mlib中的GBT算法一直在使用，在规模超过50万的训练集上进行生成模型，速度就已经相当慢。
前些天在学习在 .NET Core下，跨平台使用串口通讯，有一篇文章说到在Linux/物联网下，实现通讯。
安装环境：WIN10 64位 软件版本：Vivado 2018.2 + Modelsim_win64_SE_10.5-se
SkeyePlayer支持多路拉流播放，而拉流解码的过程需要占用系统资源，而我们都知道32位程序最多只能利用4G的内存，而现在动则8G，16G的内存空间是完全不能被利用的；所以，为了充分利用内存资源，我们准备将SkeyePlayer改成64位版本。
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SDL系列讲解（一） 简介 SDL系列讲解（二） 环境搭建 SDL系列讲解（三） 工具安装 SDL是什么，能干什么，为什么我们要学习它？ SDL系列讲解（四） demo讲解 SDL系列讲解（五） 调试c代码 SDL系列讲解（六） SDL_Activity流程 SDL系列讲解（七） SDL_image教程 SDL系列讲解（八） SDL_ttf教程 SDL系列讲解（九） 异常退出分析 SDL系列讲解（十） 按键处理流程 SDL系列讲解（十一） SDL_QUIT流程 SDL系列讲解（十二）创建窗口流程
文章耽搁了两星期了，可能不少老铁已经忘了，上一篇文章的内容了，不妨回顾一下，之前的文章里面就简单的提及了FFmpeg的一些简单命令的用法，官方下载不同平台的静态库，可以直接执行binary 文件来编辑一些音视频文件。我上次只是说了视频画面合成的用法，通过vstack和hstack，来进行合成。这次呢 我将教大家，如何在自己的Android手机上进行视频画面拼接的方法 以及如何通过官方库编译出Android平台的so库及静态库。这次内容可能会很多，也涉及到了很多shell脚本语言的的东西。希望老铁们耐心看看，绝对会有帮助。
首先，在modelsim安装路径中新建一个名为vivado2017_4lib（根据自己的需要安装的modelsim和vivado版本自己确定）的文件夹
安装vcpkg很简单，直接从M$的git仓库：https://github.com/Microsoft/vcpkg.git 拉一下代码，然后编译就行了。
go build 和 go install 都需要使用源码来进行编译。但是有时候我们只有.a或者.so文件。并不能获取到第三方库的源码，这时我们需要静态链接库编译的技巧；
Linux支持共享库已经有悠久的历史了，不再是什么新概念了。大家都知道如何编译、连接以及动态加载(dlopen/dlsym/dlclose) 共享库。但是，可能很多人，甚至包括一些高手，对共享库相关的一些环境变量认识模糊。当然，不知道这些环境变量，也可以用共享库，但是，若知道它们，可能就会用得更好。下面介绍一些常用的环境变量，希望对家有所帮助：
动态库(共享库)的代码在可执行程序运行时才载入内存，在编译过程中仅简单的引用，因此代码体积比较小。
今天我们来聊聊如何在Windows下使用ffmpeg库进行音视开发。一般情况下我很少在Windows下使用ffmpeg, 最主要的原因是在Windows下编译ffmpeg没有在Linux/Mac下编译方便。
这个系列的博客贴的都是我大二的时候学习Linux系统高级编程时的一些实验程序，都挺简单的。贴出来纯粹是聊胜于无。
Nginx 是最流行的Web服务器，根据 W3Techs 最新的统计，世界上三分之一的网站在使用Nginx。
本质上来说库是一种可执行代码的二进制形式，可以被操作系统载入内存执行。由于windows和linux的本质不同，因此二者库的二进制是不兼容的。
1、错误为：error LNK2019: 无法解析的外部符号 ___report_rangecheckfailure，该符号在函数 _OBJ_create_objects 中被引用
2021 年 11 月，我们决定评估 arm64 架构在 Uber 的可行性。我们的大多数服务是用 Go 或 Java 编写的，但我们的构建系统只能编译成 x86_64。现在，得益于开源合作，Uber 拥有了一个独立于系统的构建工具链，可以无缝地支持多种架构。我们使用这个工具链来引导 arm64 主机。本文将分享我们是如何着手去做这件事情的，以及我们早期的想法、遇到的问题、达成的一些成就和未来的方向。
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之前自己编译过Android系统，刷入手机。编译很简单，但坑比较大，主要是GFW埋的坑。。
本文内容来自我参与维护的 《Docker 从入门到实践》 项目。 之前的做法 在 Docker 17.05 版本之前，我们构建 Docker 镜像时，通常会采用两种方式： 全部放入一个 Dockerfile 一种方式是将所有的构建过程编包含在一个 Dockerfile 中，包括项目及其依赖库的编译、测试、打包等流程，这里可能会带来的一些问题： Dockerfile 特别长，可维护性降低 镜像层次多，镜像体积较大，部署时间变长 源代码存在泄露的风险 例如 编写 app.go 文件，该程序输出 He
从视频智能化相关技术研发开始计算，智能化在视频行业内已经发展了十余年，但是视频行业的智能化应用一直没有达到预期。目前视频智能化主要的表现还是集中在前端设备摄像机产品的某些智能功能，以及一些配备智能分析的NVR/DVR和后端的智能分析平台系统。无插件直播和智能化水平还处在初级阶段，周边的硬件及软件设备还未完善，还有很多环境和应用限制条件。
开发板的官网使用介绍链接：http://wiki.friendlyarm.com/wiki/index.php/NanoPC-T4/zh#FriendlyDesktop.E7.B3.BB.E7.BB.9F.E7.9A.84.E4.BD.BF.E7.94.A8
最近在整理Nginx相关的内容，所以打算记录下来分享给大家，感兴趣的小伙伴可以看看。首先我们在Linux上面将Nginx安装成功下，安装的方式有多种，我们在此处给大家介绍两种，一种是官方指引的安装，一种是安装特定版本
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我们来说说第二类，需要做的事情是先编译opencv的源码、再编译matlab可用的mex文件夹，这两步的编译器必须是同一个，而最近几年的新版本matlab都推荐使用MinGW-w64编译器来使用mex、可是mexopencv提供的编译辅助函数在Windows系统上默认使用Visual Studio或者Windows SDK来编译，如果觉得自己需要Visual Studio的其他功能，安装一下也是挺好的
我不种田来不种菜，不下海来不钓鱼，不会织布不裁衣，不会行医不问药，这些跟我的生存状态密切相关的技能统统不会，按理我就该饿死、馋死、冻死、病死，反正各种死，但明显我还活着，这就给今天的扯蛋留下了谈资。
当你的产品决定使用C++进行Windows客户端开发时，也许QT是非常适合您产品的C++开发框架，框架选型时不容错过。其跨平台、功能丰富、文档齐全，稳定、已广泛应用于许多产品。
2017-07-23 学习C++动态库的基本知识 网络总结知识点 ---- 动态库的概念 日常编程中，常有一些函数不需要进行编译或者可以在多个文件中使用（如数据库输入/输出操作或屏幕控制等标准任务函数）。可以事先对这些函数进行编译，然后将它们放置在一些特殊的目标代码文件中，这些目标代码文件就称为库。库文件中的函数可以通过连接程序与应用程序进行链接，这样就不必在每次开发程序时都对这些通用的函数进行编译了。 动态库是一种在已经编译完毕的程序开始启动运行时，才被加载来调用其中函
前言：此篇搭建环境的 Linux 平台为 ubuntu16.0.4 64 位系统，sdk 的目标平台为Hi3519DV300\CV500 系列。
之前的做法 在 Docker 17.05 版本之前，我们构建 Docker 镜像时，通常会采用两种方式： 全部放入一个 Dockerfile 一种方式是将所有的构建过程编包含在一个 Dockerfile 中，包括项目及其依赖库的编译、 测试、打包等流程，这里可能会带来的一些问题： 1、Dockerfile 特别长，可维护性降低 2、镜像层次多，镜像体积较大，部署时间变长 3、源代码存在泄露的风险 例如 编写 app.go 文件，该程序输出 Hello World! package main import
下载NOKIA网站上的QT SDK，解压或安装到相关目录。 本文以QT 4.6.2为例，下载地址：http://get.qt.nokia.com/qt/source/qt-win-opensource-4.6.2-vs2008.exe
Linux下大部分系统默认自带python2.x的版本，最常见的是python2.6或python2.7版本，默认的python被系统很多程序所依赖，比如centos下的yum就是python2写的，所以默认版本不要轻易删除，否则会有一些问题，如果需要使用最新的Python3那么我们可以编译安装源码包到独立目录，这和系统默认环境之间是没有任何影响的，python3和python2两个环境并存即可。
最近项目组在做Prometheus指标采集和告警，其中用到了Prometheus的exemplar特性，由于该特性比较新，当前支持该特性的存储有比较少。因此需要自行实现exemplar功能。
移植ALSA库时，要注意将编译出来的share/alsa整个目录内容拷贝到开发板的相同路径下，否则依赖于alsa库的应用程序会报错。
这是因为 g++ 找不到include目录下的swap.h 文件，所以我们需要使用-I参数将include目录包含进来，如下命令
MPlayer是一款开源多媒体播放器，在主流的Linux、windows、Mac OS 都能运行，主要广泛用在Linux系统上； Mplayer不仅支持图形界面、也支持命令行播放。这篇文章就介绍如何将MplayerJ交叉编译移植到嵌入式开发板上运行，在命令行上正常的播放视频，LCD屏采用的帧缓冲驱动框架渲染图像。
有关 VCL 控件的常见问题 (安装、卸载、升级BCB版本等) 控件安装 (*.BPL) 1.选择 BCB 菜单 File→Close All (关闭所有文件) 选择BCB 菜单: Project→Options→Packages→Add, 选择 *.bpl 文件, 然后按“打开”按钮
今天讲的是纯干货，目的就是为了指导Android开发者如何根据JNI Crash日志顺藤摸瓜，最后直捣黄龙定位磨人的JNI Crash。所以废话不多，直接开干吧。
基于Ubuntu交叉编译FFmpeg Windows SDK 写在前面 FFmpeg是一个开源且跨平台的音视频解决方案，集采集、转码、流式化为一身，项目的libavcodec编解码模块和libavformat媒体格式模块，支持非常非常丰富的编解码格式和容器封装格式，是做媒体相关开发工作必须要掌握和借鉴的一个项目。定制和编译ffmpeg是做流媒体开发迟早要面对的，linux平台上相对简单，windows平台就比较麻烦了。本文的目的就是详细介绍下如何基于ubuntu交叉编译环境，编译和定制ffmpeg。 一
说到WebRTC流媒体服务器就不得不提Janus。说实话我以前对这款流媒体服务器并没有进行特别深入的研究，不过2019年10月我有幸作为声网RTC大会 Workshop 分会场的主讲嘉宾及串场人与Janus的创始人Lorenzo Miniero有了一次深入交流，从中了解到Janus的强大，因此决定有时间一定要对Janus做下深入分析。
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