问题: 编译了静态库之后可以不要那么多dll 解决办法: 其实和编译动态库的区别就在于: Cmake里面操作的时候,去掉下面这个选项的勾勾 BUILD_SHARED_LIBS…

下载源代码,注意一定是源码压缩包如qt-everywhere-opensource-src-4.8.0.zip,不是Qt发布的已编译的不同版本的标准库如qt-win-opensource-4.8.0-vs2010.exe,这些版本都只是动态编译的,不是我们所需要的.只有用源码包才能做真正的纯静态编译,如果用Qt官网已编译的标准库.exe文件进行编译,有可能出现各种错误,而且编译后的文件巨大,我当时就在这里绕了很大的弯子,请童鞋们注意啦!!可能有些老鸟会笑话,但我本着最严肃的态度告诉菜鸟们,上网查…

关于Qt静态便宜的环境等,请先参见 Win10 + VS2015 下编译 Qt5.6.0 . 首先编译 openssl .我这里用的版本是 openssl 1.0.2j (新的1.1版本的便宜稍有不同,详见 openssl 的文档).openssl编译的bat脚本如下: REM Initialize cl compiler SET PATH=C:\Windows;C:\Windows\system32 REM Set up \Microsoft Visual Studio , where <ar…

[文章作者:张宴 本文版本:v1.0 最后修改:2011.03.30 转载请注明原文链接:http://blog.s135.com/libevent_windows/] 本文介绍了如何在 Windows 操作系统中,利用微软 Visual Studio 2005 编译生成 Libevent 2.0.10 静态链接库,并利用 Libevent 静态链接库,实现一个简单的 HTTP Web服务器程序:httpd.exe. 假设 Visual Studio 2005 的安装路径为“D:\Program…

[文章作者:张宴 本文版本:v1.0 最后修改:2011.03.30 转载请注明原文链接:http://blog.s135.com/libevent_windows/] 本文介绍了如何在 Windows 操作系统中,利用微软 Visual Studio 2005 编译生成 Libevent 2.0.10 静态链接库,并利用 Libevent 静态链接库,实现一个简单的 HTTP Web服务器程序:httpd.exe. 假设 Visual Studio 2005 的安装路径为“D:\Program…

本博文参考 http://blog.chinaunix.net/uid-20690340-id-3802197.html 静态库在链接的时候直接写入二进制文件里,这样的好处在于发布的时候无需附带dll文件,这样就不会因为缺少哪个dll运行不起来. 安装前准备: 1.下载qt源码:qt-everywhere-opensource-src-5.1.0.zip. 2.下载Perl工具. 3.下载Python工具:python-2.7.6.msi. 4.下载Ruby工具:rubyinstaller-2.…

在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0 一.本人电脑配置:ubuntu 14.04, NVIDIA GTX1060. 二.编译OpenCV3.1.0前,读者需要成功安装CUDA8.0(网上有相关教程). 三.在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0. 1. 安装依赖库 . sudo apt-get update . sudo apt--dev libxine-dev libgstreamer0.-dev libgstreamer-plugins-base0.-dev libv4…

在CUDA8.0下指定位置编译安装OpenCV3.1.0 一.本人电脑配置:ubuntu 14.04, NVIDIA GTX1060. 二.编译OpenCV3.1.0前,读者需要成功安装CUDA8.0(网上有相关教程). 三.在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0. 1. 安装依赖库 . sudo apt-get update . sudo apt--dev libxine-dev libgstreamer0.-dev libgstreamer-plugins-base0.-dev l…

https://blog.csdn.net/jywowaa/article/details/52263711 学习中用到深度学习的框架,需要搭建caffe.theano和torch框架.经过一个月的不懈奋战,终于搭建好了框架.现在分享简单的搭建过程,为后面要用到深度学习框架的同学节省时间,写了这个博客.因为框架的搭建过程会出现各种问题,不同的硬件(如笔记本.台式机).不同的软件(如依赖库.编译器)和软件的版本(如编译器版本不同,编译框架时会找不到依赖库路径)之间有上百种组合,网络中遇到问题的情况…

这篇博文将会展示如何采用一个预训练的深度学习网络(模型)在ImageNet的数据集并把它当作输入图像. 首先说明,运行环境为Ubuntu16.04(或者MacOS),windows暂不支持,已经编译好的OpenCV3.3.0,如何查看以及是否编译OpenCV3.3.0成功,请看博文:http://www.cnblogs.com/wmr95/p/7638985.html OpenCV并不是(也不打算)作为一个工具来训练网络,这里已经有更伟大的框架来完成这件事情.新版OpenCV兼容以下热门网络架构…