(1) 动态库的编译 这里有一个头文件:so_test.h,三个.c文件:test_a.c、test_b.c、test_c.c,我们将这几个文件编译成一个动态库:libtest.so。 命令:$ gcc test_a.c test_b.c test_c.c -fPIC -shared -o libtest.so 参考2:都是由C或C++编译出来的 -shared 该选项指定生成动态连接库(让连接器生成T类型的导出符号表,有时候也生成弱连接W类型的导出符号),不用该标志外部程序无法连接。相当于一个可执行文件 -fPIC:表示编译为位置独立的代码,不用此选项的话编译后的代码是位置相关的所以动态载入时是通过代码拷贝的方式来满足不同进程的需要,而不能达到真正代码段共享的目的。 (2) 动态库的链接 这里有个程序源文件 test.c 与动态库 libtest.so 链接生成执行文件 test: 命令:$ gcc test.c -L. -ltest -o test 注:测试是否动态连接,如果列出libtest.so,那么应该是连接正常了 -L.:表示要连接的库在当前目录中 -ltest:编译器查找动态连接库时有隐含的命名规则,即在给出的名字前面加上lib,后面加上.so来确定库的名称 命令:$ ldd test 注: 执行test,可以看到它是如何调用动态库中的函数的。
最终目的是在Unity中与so文件进行交互处理,但是本篇文章需要先对so文件有一个基本的认识
关于JavaCPP JavaCPP 使得Java 应用可以在高效的访问本地C++方法,JavaCPP底层使用了JNI技术,可以广泛的用在Java SE应用中(也包括安卓),以下两个特性是JavaCPP的关键,稍后咱们会用到: 提供一些注解,将Java代码映射为C++代码 提供一个jar,用java -jar命令可以将C++代码转为java应用可以访问的动态链接库文件; 目前JavaCPP团队已经用JavaCPP为多个著名C++项目生成了完整的接口,这意味着咱们的java应用可以很方便的使用这些C++库,这里
linux中共享库以so为后缀(shared object),与Windows下的DLL类似,是在程序运行时动态连接。多个进程可以连接同一个共享库。
代码很简单,native来声明该方法非java方法。static代码块来加载动态库。
so其实就是shared object的意思。今天看了上面的博客,感觉好吃力。赶紧做个笔记记录一下。下面的内容大多都是连接中的,穿插我自己的笔记
http://blog.163.com/xychenbaihu@yeah/blog/static/13222965520101023104745738/
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。
由于Python开源的特性,在一些商业场景下,若不想将源码暴露,可通过混淆、编译为pyc或so(Windows下为pyd)文件等方法起到保护源码的效果。其中,将源码编译为so文件是常用且较好的一种保护方法。
在“纸上谈兵: 算法与数据结构”中,我在每一篇都会有一个C程序,用于实现算法和数据结构 (比如栈和相关的操作)。在同一个程序中,还有用于测试的main()函数,结构体定义,函数原型,typedef等等。 这样的做法非常不“环保”。算法的实际运用和算法的实现混在一起。如果我想要重复使用之前的源程序,必须进行许多改动,并且重新编译。最好的解决方案是实现模块化: 只保留纯粹的算法实现,分离头文件,并编译一个库(library)。每次需要使用库的时候(比如使用栈数据结构),就在程序中include头文件,连接库。这
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
作者 | 王鹤麟、于洋、王益 责编 | 何永灿 基于深度学习的AI系统是由深度学习框架、AI应用以及服务部署组成的一个闭环。在PaddlePaddle的开发与使用过程中,我们发现框架和AI应用的开发及服务部署,都可以基于Docker完成,让流程简化。 开发痛点 编译工具难配置 编译AI系统需要安装很多工具(PaddlePaddle需要40个工具,TensorFlow需要51个),编译环境很难配置。作为一个开源项目,PaddlePaddle的编译环境必须非常容易配置,这样才会有更多的开发者加入进来。 编译工具
上一篇我们分析了Hello World是如何编译的,即使一个非常简单的程序,也需要依赖C标准库和系统库,链接其实就是把其他第三方库和自己源代码生成的二进制目标文件融合在一起的过程。经过链接之后,那些第三方库中定义的函数就能被调用执行了。早期的一些操作系统一般使用静态链接的方式,现在基本上都在使用动态链接的方式。
以Android studio 4.0.2来分析讲解,gradle=6.1.1,如图文和网上其他资料不一致,可能是别的资料版本较低而已
我们知道,在涉及到大量 CPU 计算的时候,Python 的运行效率可能不如其他语言。在之前的一篇文章:一日一技:立竿见影地把你的 Python 代码提速7倍中,我们讲到了如何通过把 Python 代码编译成 C 语言代码来提高代码的运行速度。今天,我们不用 C 语言,而用 Go 语言。并且,我们这次不是做转换,而是直接用 Python 调用 Go 语言写的代码。
FFmpeg是一套用于录制、转换和流化音视频的完整的跨平台解决方案,它的强大之处不用过多描述,本文主要介绍如何编译出so文件和在Android Studio工程中的引入
库的本质上是一个可执行的二进制文件,但是它并不能独立的执行。简单的来说,就相当于一个仓库,把你已经写好的功能函数放到库中,然后后续需要时通过正确的接口去使用相应的功能,当然可以把库分享给别人也很方便。在Linux下分为静态库和共享库(也叫动态库),当然Windows下也有静态库(.lib)和动态库(.dll),这里主要是讲解Linux下的静态库和共享库,以及它们的简单实现。
Assimp的全称是Open Asset Import Library,一个很流行的OpenGL 3D+4D 模型处理框架。提供C/C++的API,提供C#, Java, Python, Delphi, D等语言的封装调用。支持Android和iOS平台。本文详细介绍如何编译适用于Android平台的.so库,并记录过程中踩到的坑。 准备知识 将一个C++的工程编译成Android平台可用的.so库,需要用到一些额外的工具。在开始之前,最好先了解下相关的知识点。 make与makefile 我们在处理
几乎稍有经验的Android开发,都会在工作中用到JNI的开发。即使工作中没有涉及到JNI的开发,在我们使用第三方的库时,也经常需要引入.so文件。
相信很多人对于NDK 开发都是懵逼的,比如都知道把加密的逻辑以及密钥放在so文件中,但是你知道怎么生成so文件吗?你知道开发jni吗?你熟悉jni语法吗?怎么配置android studio 中的NDK环境?此时你一定很懵逼,我也是从这过来的,我不能帮助你开发Ndk,但是我可以让你不懵逼。
Cython是属于PYTHON的超集,他首先会将PYTHON代码转化成C语言代码,然后通过c编译器生成可执行文件。优势:资源丰富,适合快速开发。翻译成C后速度比较快,在windows环境中用cython加密后的文件后缀是pyd文件,在linux环境中加密后的问题后缀是so文件,下面以linux环境作为演示
在项目的主目录下./build.gradle替换build tools,使用gradle-experimental,如下
这里重点在与-I和-L参数。在前面gcc编译参数中我们讲到-I指的是头文件的搜索目录,-L是动态库的搜索目录。 这里我们就成功的进行了编译。 然后运行./main发现报错
在 Windows 上,共享库由 .dll 表示;在 Linux 上,由 .so 表示。
Google breakpad是一个跨平台的崩溃转储和分析框架和工具集合。 Breakpad由三个主要组件:
首先和大家明确一下这个Cython单词的读法,这个单词Cython以前我也不知道怎么读,老后面要用到这个包的时候,老是不清楚读法,才去搜了下,这个单词是读"赛森",就是前面的cy是读"赛",后面的读法和python后一个读音thon一样。
《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》一书的“12.1.2 交叉编译Android需要的so库”介绍了如何在Windows环境交叉编译Android所需FFmpeg的so库,接下来介绍如何在Linux环境交叉编译Android所需FFmpeg的so库。
JNI——(Java Native Interface),他是java平台的特性,不是安卓系统提供的。他定义了一些JNI函数,来让开发者可以通过调用这些函数来实现java代码调用C/C++代码。
下面通过一个安卓调用C++代码打印字符串的实例介绍一下在Android Studio中使用最新的编译方式编译出so文件的步骤。
在说明Linux的.a、.so和.o文件关系之前,先来看看windows下obj,lib,dll,exe的关系。
《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》一书的“12.1.2 交叉编译Android需要的so库”介绍了如何在Windows环境交叉编译Android所需FFmpeg的so库,前文又介绍了如何在Linux环境交叉编译Android所需FFmpeg的so库,接下来介绍如何在Linux环境交叉编译Android所需x265的so库。
下载busybox的源码,解压后,设定ARCH 和 CROSS_COMPILE的两个基本环境变量,选择defconfig作为默认配置,大部分的busybox 工具都会被编译出来。 如果不指定输出目录,默认输出到根目录的_install目录下面,如果需要指定目录,配置CONFIG_PREFIX=/a/b/c/rootfs, 这样make生成的 /bin, /sbin, /usr三个默认文件夹就直接在rootfs目录下。
作 者 段聪,腾讯社交平台部高级工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处。 WeTest 导读 近期测试反馈一个问题,在旧版本微视基础上覆盖安装新版本的微视APP,首次打开拍摄页录制视频合成时高概率出现crash。 那么我们直奔主题,看看日志: 另外复现的日志中还出现如下信息: '/data/data/com.tencent.weishi/appresArchiveExtra/res1bodydetect/bodydetect/libxnet.so: strtab
今天是9月1号了,又开学了,中午跟同事一起去附近一个大学的食堂吃饭,看见了好多学生,走在食堂里总有种格格不入的感觉,感叹之余,发现自己已不再是学生了。大学时光多么美好啊,逝去的时光,留下了美好的回忆。感慨发完,继续来写Apache2.4+Tomcat7.0整合配置。
概述 为什么要在node.js中调用动态链接库 由于腾讯体系下的许多公共的后台服务(L5, CKV, msgQ等)已经有了非常成熟的C/C++编写的API,以供应用程序调用,node.js作为在公司内
notice: 本人的node使用环境是64bit的Linux系统。 安装ffi:
因为最后会将文件合成libffmpeg.so文件,所以就不需要去改configure文件了!!
原文链接:https://wetest.qq.com/lab/view/421.html
在Ubuntu下安装好mesa所需的库文件,将目标文件从github上克隆下来之后编译。
Tesseract是Ray Smith于1985到1995年间在惠普布里斯托实验室开发的一个OCR引擎,曾经在1995 UNLV精确度测试中名列前茅。但1996年后基本停止了开发。2006年,Google邀请Smith加盟,重启该项目。目前项目的许可证是Apache 2.0。该项目目前支持Windows、Linux和Mac OS等主流平台。但作为一个引擎,它只提供命令行工具。 现阶段的Tesseract由Google负责维护,是最好的开源OCR Engine之一,并且支持中文。
由于项目需要,需要php调用c语言的库,由于环境系统是64位,但是php却是32位,因此需要编译出32位的库,本文在之前的文章Ubuntu 下php调用C语言.so文件基础上修改完成。
库是共享程序代码的方式,一般分为静态库(static libraries)、动态库(dynamically loaded libraries)和共享库(shared libraries)。
其实cocos工具读取<游戏project文件夹>\proj.android\jni\夹Android.mk文件,。 Android.mk是一个编译文件,它是GNU Makefile的一小部分。是用来向Android NDK描写叙述C和C++源码文件的,怎样进行编译,以及打包等操作。默认的Android.mk文件内容例如以下:
.so文件的前世今生 早期的Android系统几乎只支持ARMv5的CPU架构,而现在它可以支持7种,几乎涵盖了市面上大部分的CPU架构。 Android系统目前支持的CPU架构主要包含以下7种:ARMv5,ARMv7 (从2010年起),x86 (从2011年起),MIPS (从2012年起),ARMv8,MIPS64和x86_64 (从2014年起),每一种都关联着一个相应的ABI。 二进制接口(ABI) 应用程序二进制接口(Application Binary Interface)定义了二进制文件(尤
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。
转:https://blog.csdn.net/iteye_20658/article/details/82650699
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