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linux centos7 ffmpeg、x265、x264、fdk-aac编译

/configure[root@localhost fdk-aac]# make -j4[root@localhost fdk-aac]# make install```!...目录下```bash[root@localhost linux]# pwd/home/source/x265_git/build/linux[root@localhost linux]#..../configure[root@localhost linux]# make -j4[root@localhost linux]# make install```***生成/usr/local/lib/.../configure[root@localhost x264]# make -j4[root@localhost x264]# make install```***生成/usr/local/lib/pkgconfig...enable-libx265 --enable-libfdk_aac --enable-openssl --enable-nonfree --enable-protocols[root@localhost]# make -j4

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Ubuntu 16.04 下编译 FFmpeg

libxcb-xfixes0-dev \ pkg-config \ texinfo \ wget \ zlib1g-dev 如果出现类似下面的报错无法下载 http://dl.google.com/linux...comment out this entry, but any other modifications may be lost. # deb [arch=amd64] http://dl.google.com/linux.../configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --bindir="$HOME/bin" && \ make -j4 && \ make install Yasm cd.../configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --bindir="$HOME/bin" && \ make -j4 && \ make install libx264...& hg update && cd ..; else hg clone https://bitbucket.org/multicoreware/x265; fi && \ cd x265/build/linux

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

编译自定义Python二进制程序

/configure --prefix=/usr/local/python27 --with-cxx-main=/usr/bin/g++ make -j4 > make.log make install.../zlib --static make -j4 && make install cd ...../zlib/include -fPIC make -j4 && make install cd ...../ncurses make -j4 && make install cd ...../readline --disable-shared make -j4 && make install cd .. cd ../..

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Jetson TX1开发笔记(四)：使用Caffe对摄像机视频流中的目标进行识别

include /usr/include/hdf5/serial LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/aarch64-linux-gnu.../hdf5/serial c)编译 make all -j4 make runtest -j4 make pycaffe -j4 在make runtest的时候，时间有些久，需要耐心等待： ?...opencv_consumer_lib 2.检查Makefile，确保以下两行的内容正确 CUDA_DIR:=/usr/local/cuda CAFFE_DIR:=$HOME/caffe/caffe-master 3.编译 make -j4...编译并运行实例 1.使用如下指令添加环境变量 sudo vim ~/.bashrc 在~/.bashrc最后一行如下内容，保存并退出(wq)： export TEGRA_ARMABI=aarch64-linux-gnu...source ~/.bashrc 2.编译Caffe目标识别实例 cd ~/tegra_multimedia_api/samples/11_camera_object_identification make -j4

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音视频平凡之路之FFmpeg编译全过程

make clean make -j4 make install echo "完成ffmpeg $ARCH 编译..." # build armv8a build arm64 aarch64-linux-android make clean make -j4 make install echo "完成ffmpeg...make clean make -j4 make install # build armv8a build arm64 aarch64-linux-android make clean make -...make clean make -j4 make install echo "完成ffmpeg $ARCH 编译..." # build armv8a build arm64 aarch64-linux-android make clean make -j4 make install echo "完成ffmpeg

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树莓派3B安装ffmpeg

/configure --host=arm-unknown-linux-gnueabi --enable-static --disable-opencl --enable-shared make -j4...sudo make install 【增加选项 –enable-shared可避免安装 ffmpeg 时出现错误 ERROR: libx264 not found】树莓派是4核CPU，编译时加上 -j4.../configure --arch=armv7l --target-os=linux \ --enable-gpl --enable-libx264 \ --enable-nonfree \ \ --enable-omx...-j2 sudo make install ---- 报错及解决方案报错——internal compiler error: Segmentation fault【出现该错误时我使用的是make -j4

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Ubuntu 16.04上编译Android主线最新代码

1.5 - Android 2.2.x Ubuntu - Java JDK 5 官网推荐使用Ubuntu 14.04（64位）编译Android源代码，没有限制Linux...source build/envsetup.sh lunch （选择1） time make -j4 // 说明：根据实际CPU情况设置启动的job个数，参考链接原文中的说明...G2030 3.00GHz * 2 内存 8G 8G 硬盘 976G 488G 编译命令 make -j4...exceeded Try increasing heap size with java option ‘-Xmx’ 解决方法： http://www.linuxidc.com/Linux...TMPDIR $JACK_SERVER_VM_ARGUMENTS -Xmx4096m -cp $LAUNCHER_JAR $LAUNCHER_NAME" 然后再执行：time make -j4

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Linux下源码编译安装OpenCV

Linux从源码编译安装大体就是配置，编译，安装三步，下面看看OpenCV的编译安装过程.../source make -j4 sudo make install 注意：cmake的语句格式为cmake -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=.../modules ，在cmake的过程中如果自动下载文件但是速度较慢的话参考这篇文章【OpenCV】使用cmake生成MakeFile时下载文件，-j4选项表示使用4个线程编译，如果你的CPU有4个物理核心... http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132884.htm Ubuntu 16.04上用CMake图形界面交叉编译树莓派的OpenCV3.0 http.../Linux/2017-01/139503.htm Ubuntu 16.04 编译安装OpenCV 3.1及OpenCV多版本切换 http://www.linuxidc.com/Linux

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Ubuntu16.04中Caffe的安装

include /usr/include/hdf5/serial LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu.../usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial e.还要更改 USE_OPENCV: = 1 USE_LEVELDB: = 1 USE_LMDB: = 1 5....7.执行编译和测试命令在~/ caffe/目录下 $ make all -j4 $ make test -j4 $ make runtest -j4 问题： Makefile:532: recipe...重新clean再编译一边 $ make clean $ make all -j4 $ make test -j4 $ make runtest -j4 [----------] 2 tests

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Caffe环境安装

/local/cuda/version.txt CUDA Version 8.0.44 确认是否安装成功： $ cd ~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux...现在查看是否安装成功： $ python Python 2.7.14 |Anaconda, Inc.| (default, Oct 16 2017, 17:29:19) [GCC 7.2.0] on linux2.../usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial 8.1.2修改 makefile 文件打开 Makefile 文件,在 415 行,将: NVCCFLAGS +=-ccbin...替换为: NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS) 8.2 编译 $ make all -j4...$ make test -j4 $ make runtest -j4 9. pycaffe配置 9.1 安装依赖 $ sudo apt-get install python-numpy python-scipy

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在Raspberry Pi 4上安装NCNNMNN深度学习框架(aarch64+armv7l)

/toolchains/aarch64-linux-gnu.toolchain.cmake .. $ make -j4 $ make install # copy output to dirs $ sudo.../toolchains/pi3.toolchain.cmake .. $ make -j4 $ make install # copy output to dirs $ sudo mkdir /usr/...-DMNN_BUILD_CONVERTER=true -DMNN_SEP_BUILD=false make -j4 sudo make install sudo /sbin/ldconfig

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centos 编译安装gcc8.1

enable-checking=release -enable-languages=c,c++ -disable-multilib 编译（注意：此步骤非常耗时，我在虚机里用了203分钟） make -j4...-j4选项是make对多核处理器的优化，如果失败尝试去掉该参数。...COLLECT_GCC=gcc COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/local/libexec/gcc/x86_64-pc-linux-gnu/8.1.0/lto-wrapper Target...: x86_64-pc-linux-gnu Configured with: ..

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Linux Qt配置opencv环境(一)

今天主体是Linux 环境下配置opencv环境，如有不妥的地方，恳请大家指正。...opencv 库官方网站：https://opencv.org/releases/ 下载好压缩文件后，解压，进入opencv-3.4.10文件内： cmake 指令 (注意，之后会用make -j4...进行测试) 官方网站：https://opencv.org/releases/ 下载好压缩文件后，解压，进入opencv-3.4.10文件内： cmake 指令 (注意，之后会用make -j4进行测试.../lib/inc # LIBS += -L$$PWD/3rd/opencv/linux_x64/lib -opencv_* #faild LIBS += $$PWD.../opencv/linux_x64/lib/inc") } }else{ contains(QT_ARCH, i386){ #32bit python

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ubuntu安装qt4.8.7_ubuntu卸载qt

/configure configure之后就可以编译了，输入make -j4，编译速度取决于电脑性能，一般至少十几分钟。...# 4是电脑的线程数量，如果电脑是8线程的就输入make -j8 make -j4 编译完了之后输入 sudo make install 设置环境变量 sudo vim /etc/profile 在文件的最末尾处追加以下内容...PATH export MANPATH=$QTDIR/man:$MANPATH 最后修改qt的default设置，将里面内容更改为qt的安装路径 # step1 cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu..._64-4.15.1.run 安装步骤 # step 1 chmod +x qt-creator-opensource-linux-x86_64-4.15.1.run # step 2 sudo ..../qt-creator-opensource-linux-x86_64-4.15.1.run 设置Version和kits 在Tools→Options中增加一个Qt Version，路径如下最后在

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caffe Ununtu 16.04.

/usr/include/hdf5/serial/ LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu.../hdf5/serial/ 注意：最后面的斜杠/不能去掉，否则编译会报错进入目录，并打开终端 cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu/ ubuntu 16.04.4自带python3.5.../libboost_mpi_python-py35.so 该so库的版本号为1.58.0，软链到/usr/local/lib/ sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu...libboost_python-py35.so.1.58.0 /usr/local/lib/libboost_python3.so 至此，caffe CPU版配置完毕，下面开始编译caffe sudo make all -j4...sudo make test sudo make runtest -j4 注：如何编译报错，去掉后面的-j4再试试 4.安装python库进入python目录 cd python

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折腾了一天，终于把这个 R 包装上了

第一个错误首先说明一下，我用的 R 版本是 4.3.0，Linux 系统是 Red Hat 6.5。...sf 包依赖与解决在sf包的 https://github.com/r-spatial/sf#linux 中明确提到了这个包需要依赖 GDAL/GEOS/Proj.4，具体版本要求如下。.../configure --prefix=/Bioinfo/Pipeline/SoftWare/geos-3.4.0 make -j4 && make install Proj.4 要求 Proj.4.../configure --prefix=/Bioinfo/Pipeline/SoftWare/proj-4.8.0 make -j4 && make install GDAL 要求 GDAL version...Bioinfo/Pipeline/SoftWare/gdal-2.2.0 --with-static-proj4=/Bioinfo/Pipeline/SoftWare/proj-4.8.0/ make -j4

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deepin uos 是否开源_deepin docker

Deepin UOS Linux源代码编译安装Nginx 下载并编译安装 wget http://nginx.org/download/nginx-1.22.0.tar.gz tar -zxvf nginx...sudo make -j4 echo $?...sudo make -j4 install sudo /usr/local/nginx/sbin/nginx -v sudo /usr/local/nginx/sbin/nginx -t # 启动

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编译树莓派Linux内核

Raspberry Pi 内核Linux代码存储在 GitHub 中，可以在github.com/raspberrypi/linux上查看。...一、下载linux内核源码 git clone --depth=1 https://github.com/raspberrypi/linux 上面的命令将下载当前的活动分支。...二、在本地编译linux内核在本地编译就是在树莓派上编译linux内核 2.1、安装 Git 和构建依赖项 sudo apt install git bc bison flex libssl-dev...对于 32 位内核： make -j4 zImage modules dtbs sudo make modules_install sudo cp arch/arm/boot/dts/*.dtb /boot.../overlays/README /boot/overlays/ sudo cp arch/arm/boot/zImage /boot/$KERNEL.img 对于 64 位内核： make -j4

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在Ubuntu上安装CPU版本的Caffe

include /usr/include/hdf5/serial LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu.../hdf5/serial 开始编译现在就可以开始编译了，前面两条是编译源码，后面两条是编译测试，-j4是表示使用4个线程并行编译，加快编译速度。...make -j4 pycaffe make -j4 all make -j4 test make -j4 runtest 添加环境变量使用命令vim /etc/profile，在该文件的最后加上下面的这行代码...# python Python 2.7.12 (default, Dec 4 2017, 14:50:18) [GCC 5.4.0 20160609] on linux2 Type "help", "

3.5K1 0

paddlepaddle2.4.0在jetpack5.0.2源码编译流程

user} ulimit -n 102400 安装nccl: git clone https://github.com/NVIDIA/nccl.git cd nccl make -j4...-DWITH_PYTHON=ON -DWITH_XBYAK=OFF -DWITH_NV_JETSON=ON -DPY_VERSION=3.8 -DCUDA_ARCH_NAME=Auto make -j4...首先自己创建一个文件夹，然后把jetson里面的tensorrt库复制复制过来比如/home/nvidia/tensorrt_8.4.1.5 cd include cp -r /usr/include/aarch64-linux-gnu.../Nv* ./ cd lib cp -r /usr/lib/aarch64-linux-gnu/libnv* ./ 编译指令： cmake ..

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linux centos7 ffmpeg、x265、x264、fdk-aac编译

Ubuntu 16.04 下编译 FFmpeg

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音视频平凡之路之FFmpeg编译全过程

树莓派3B安装ffmpeg

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Ubuntu16.04中Caffe的安装

Caffe环境安装

在Raspberry Pi 4上安装NCNNMNN深度学习框架(aarch64+armv7l)

centos 编译安装gcc8.1

Linux Qt配置opencv环境(一)

ubuntu安装qt4.8.7_ubuntu卸载qt

caffe Ununtu 16.04.

折腾了一天，终于把这个 R 包装上了

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编译树莓派Linux内核

在Ubuntu上安装CPU版本的Caffe

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