因为要安装 WAS 8.5.5 (WebSphere Application Server), 所以必须先安装IM (Installation Manager)。
Rstudio Server 是Rstudio开发的基于R语言的网页版(只能在Linux),你在手机上都可以运行R,还是挺方便的。就是配置起来有点麻烦。 官方下载链接:https://www.rstudio.com/products/rstudio/download-server/
Seurat 作为单细胞分析中的重量级R包,有多好用用,用过的人都知道。Seurat 分析流程基本涵盖了单细胞分析中的所有常见分析方法,包括filtering,tSNE,UMAP降维及画图等。还有一个重量级功能就是矫正不同实验之间的批次效应。然而Seurat 2和Seurat 3的矫正方法完全不一样,得到的结果也不一致。
Linux 运行的时候,是如何管理共享库(*.so)的?在 Linux 下面,共享库的寻找和加载是由 /lib/ld.so 实现的。 ld.so 在标准路经(/lib, /usr/lib) 中寻找应用程序用到的共享库。 但是,如果需要用到的共享库在非标准路经,ld.so 怎么找到它呢? 目前,Linux 通用的做法是将非标准路经加入 /etc/ld.so.conf,然后运行 ldconfig 生成 /etc/ld.so.cache。 ld.so 加载共享库的时候,会从 ld.so.cache 查找。 传统上
转自:http://blog.csdn.net/yasi_xi/article/details/9899599
报错信息 On Debian, if you get the error: /usr/local/mysql/bin/mysqld: error while loading shared libraries: libaio.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory type the following ··········· 原因:libaio依赖没有安装! 解决方案: yum install libaio.so.1
今天配置之前项目的时候,发现有些动态链接库变了,想看看现在应用在使用哪些动态链接库的时候,进一步查了点资料;
「静态库(.a)」:程序在编译链接的时候把库的代码链接到可执行文件中。程序运行的时候将不再需要静态库。静态库比较占用磁盘空间,而且程序不可以共享静态库。运行时也是比较占内存的,因为每个程序都包含了一份静态库。
containerd支持oci标准的镜像,所以可以直接使用docker官方或dockerfile构建的镜像
使用 BiocManager::install("edegR") 安装 edgeR 的时候, 提示一堆包需要更新, 但是更新进程显示无权限. 查看 .libPath() 可以看到出了自己的 "/home/tenney/R/x86_64-redhat-linux-gnu-library/4.1" 以外还有两个包库也可以作为来源, 且不可取消.
*另外,如果不想每次新启一个shell都设置LD_LIBRARY_PATH,可以编辑~/.bash_profile文件:
昨天在自己的CentOs7.1上写makefile的时候,发现在一个C程序在编译并链接一个已生成好的lib动态库的时候出错。链接命令大概是这样的:
在Linux操作系统中,动态库是一种特殊的二进制文件,它包含了在多个应用程序中可共享的代码和数据。然而,对于开发者和系统管理员来说,管理这些动态库可能并不是一件简单的事。本文将深入探讨Linux动态库的管理,包括如何增加动态库目录,以及一些与动态库相关的实用技巧。
用Windows链接Linux服务器,方式很多,我最经常用的是xshell。但是xshell没有mac版,那用mac电脑,比较好的命令行软件是什么呢?我用的是iTerm2 ,这个功能确实蛮强大,很多人都在用。但是,你用iTerm2 链接远程Linux服务器,假如你去干别的,一会再回到iTerm2 ,你会发现iTerm2 断线了,苦逼的还要再次进行链接,好麻烦!针对这个有没有什么好的解决方案呢?
题图来自 My second impression of Rust and why I think it's a great general-purpose language![1]
Linux 从某种意义上来说就是一堆相互依赖的静态和动态库。对于 Linux 系统新手来说,库的整个处理过程简直是个迷。但对有经验的人来说,被构建进操作系统的大量共享代码对于编写新应用来说却是个优点。
近期刚好用到FFmpeg来处理视频编码,由于网上各种版本的so库大部分都32位的,所以打算自己来编译32位和64位的库,我之前有写编译32位的库https://cloud.tencent.com/developer/article/1661468里面有关于ndk和32位的相关配置。今天主要是总结一下FFmpeg的64位的动态库编译。
license: "cc-by-nc-nd-4.0" description: "本文手把手指导如何创建一个可以执行的共享目标文件"
Linux 有很多平台,有没有办法只构建一次就能构建出所有的平台镜像?答案是有的,下面介绍的工具刚好能解决这个问题。
本文转载于:http://blog.csdn.net/solo95/article/details/78960389,即专栏作者本人的博客,保留所有版权,禁止转载,腾讯云+专栏对markdown的支持不是很好,可以到原博客查看,请见谅。
Mac OS X 的 Docker 桌面版中加入了一个 buildx 的试验特性,启用之后,可以直接在 MAC 系统中构建 ARM64 和 ARM7 的镜像。启用方法很简单,打开 Docker 的配置窗口,进行如下配置:
本周协助测试同事对一套测试环境进行扩容,我们扩容很原始,就是新申请一台机器,直接把jdk、resin容器(一款servlet容器)、容器中web应用所在的目录,全拷贝到新机器上,servlet容器和其中的应用启动没问题。以为ok了,等到测试时,web应用报错,初始化某个类出错。报错的类长下面这样:
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。
R 语言的一大优势就是有各种各样的扩展包,所谓 R 扩展包,就是将数据处理的算法通过 R函数来实现,再加上测试数据,说明文档整合在一起,就是 R 的扩展包。在使用 R 的过程中,肯定需要使用到 R 的包,因此,需要掌握 R 包的管理,包括包的查找,安装,加载,升级,取消加载,删除,查看帮助文档等等操作。
无sudo权限,参考https://blog.csdn.net/weixin_41278720/article/details/81255265 CUDA Toolkit 9.0和cudnn 7
后来盯着 CMakeList,看到这些编译、link 优化项,心想也没有可能是这些的配置导致的:
前言: 对于深度学习来说,各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一,如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架,那么各种莫名的冲突 会一直伴随着你,吃过很多次亏之后,慢慢的接触了Anaconda,真的是很爽的一个功能,来管理环境配置。我们进行tensorflow安装的时候,还是使用Anaconda,鉴于国内墙太高 ,我们使用了Tsinghua的镜像文件,清华大学的Anaconda介绍地址见:https://mirror.tun
这里我们选择3.2.4版本(注意:这里使用的3.2.4版本,如果用最新的版本,编译可能出现问题,为了想让大家上手,建议版本先保持一致)。直接github上选择下载解压即可。为了方便编译,我们在解压后的目录中写一个shell脚本来进行配置。build_ffmpeg.sh
ldconfig是一个动态链接库管理命令,为了让动态链接库为系统所共享,还需运行动态链接库的管理命令–ldconfig。 ldconfig 命令的用途,主要是在默认搜寻目录(/lib和/usr/lib)以及动态库配置文件/etc/ld.so.conf内所列的目录下,搜索出可共享的动态链接库(格式如前介绍,lib*.so*),进而创建出动态装入程序(ld.so)所需的连接和缓存文件.缓存文件默认为 /etc/ld.so.cache,此文件保存已排好序的动态链接库名字列表.
此篇是接着Hadoop安装lzo的续篇 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-03/98602.htm ,主要讲一下安装过程中出现的问题及解决方案。
6.4 交叉编译程序:以freetype为例 使用buildroot来给ARM板编译程序、编译库会很简单, 以后系统讲解buildroot时再使用buildroot。 现在我们还是手工交叉编译freetype,这种方法在编译、安装一些小程序时很有用。
1、首先安装部分和在Windows下没有什么不同: subclipse网址:http://subclipse.tigris.org/servlets/ProjectProcess?page
在环境变量中使用该文件,在/etc/profile 和/etc/bashrc 最后加入:
若没有安装,则查看是否有N卡驱动,若无N卡驱动,则到软件与更新 -> 附加驱动中安装驱动
下载地址:http://www.centoscn.com/CentosSoft/iso/2013/1205/2196.html
Linux 下有动态库和静态库,动态库以.so为扩展名,静态库以.a为扩展名。二者都使用广泛。本文主要讲动态库方面知识。
在windows上项目是可以正常运行的,部署到Linux上后,运行报异常,异常内容为:Unable to load library ‘tesseract’: Native library (linux-x86-64/libtesseract)
比如: build-ffmpeg_code-Desktop_Qt_5_12_6_GCC_64bit-Release
最简单的方式就是升级项目的 Gradle 插件(Gradle plugin)到 3.0.1 及以上。如果项目实在是不能升级,只能通过在 NDK 目录下创建相应的目录。
公司的硬件让我帮忙调用一个so文件,想着一直都没机会自己写一个jni,于是就答应了,在调用的过程中还踩了不少坑,特地写一篇博客记录一下。
本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现,如何于 Ubuntu 18.04 编译,及使用 Python 接口。
Containerd 默认提供 CLI 命令行工具 ctr,ctr 命名提供基本的镜像和容器操作功能,可以通过如下查看命令帮助:
2 CPUs or more 2GB of free memory 20GB of free disk space Internet connection Container or virtual machine manager, such as: Docker, QEMU, Hyperkit, Hyper-V, KVM, Parallels, Podman, VirtualBox, or VMware Fusion/Workstation
上传Linux.zip(LoadRunner Generator for Linux.zip,后台回复loadrunner获取下载地址),然后通过如下命令:
在Linux内核2.6出现之前进程是(最小)可调度的对象,当时的Linux不真正支持线程。Linux 2.4内核中不知道什么是“线程”,只有一个“task_struct”的数据结构,就是进程。
OS X 的终端下通用很多 Unix 的工具和脚本。如果从 Linux 迁移到 OS X 会发现很多熟悉的命令和脚本工具,其实并没有任何区别。
本文主要介绍了linux上安装tess4j项目,通过具体的解释说明,让我们从中学到linux上安装tess4j项目的精髓所在,让我们对Linux内部原理越来越熟悉,希望大家能够在以后的学习中更加快速的弄明白其中的关键。便于更好的操作。
之前我们提到过 [[09-R工具指南08-R的版本控制]],那么我们可不可以对R 包进行管理呢?
Rstudio Desktop for Windows/Mac 切换不同R版本非常简单,Tools→Global Options→General→Basic→R Sessions→R version→Change:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云