.在制作自己的发行版时经常需要判断某条命令需要哪些共享库文件的支持,以确保指定的命令在独立的系统内可以可靠的运行:在Linux环境下通过ldd命令即可实现,在终端下执行:ldd /bin/ls //ldd命令通常使用"-v"或"--verbose"选项来显示所依赖的动态连接库的尽可能的详细信息.即可得到/bin/ls命令的相关共享库文件列表: libtermcap.so.2 => /lib/libtermcap.so.2 (0x4001c000) libc.s

安装centos系统依赖库,安装软件过程中,经常需要的一些库,可以在编译安装软件前执行如下命令: 首先更新系统(这步可以不执行) yum -y update 这种更新是全部更新,但是有时一些软件不想更新或者不能更新,这时,就可以试试下面这行: yum -y --exclude=kernel* update 这里的exclude就是排除这种以VirtualBox开头的安装包,除此安装包外的其它软件一起更新. 预安装 编译器及库文件 yum -y install make cmake gcc g++

Linux: 1. 利用ldd查看可执行程序的依赖库   [root@~]# ldd /usr/local/php/bin/php   linux-vdso.so.1 => (0x00007fff753f5000     注:ldd通过调用动态链接器来获取可执行程序的依赖库,但是并不推荐在未知的可执行程序上执行业ldd来获取其依赖库,因为部分版本的ldd会直接通过调用该可执行程序来获取其依赖库,这存在安全风险. 如果某个依赖的库不存在,会打印类似“xxx.so not found”的提示. 2.

link时,若liba.a依赖libb.a,若这样写 -lb -la,则链接通不过,gcc有个选项:-Xlinker ,可以让gcc在链接时反复查找依赖库,用法 : gcc -shared -o libxx.so xx.o -L. -Xlinker "-(" -lb -la "-)" -Xlinker 这样,包含在 -Xlinker  "-("      和       "-)" -Xlinker  之间的库之间的依赖关系就不

习惯了linux下用pip install numpy及pip install pandas命令了.折腾了好久了. 上来先在python3中pip3 install numpy装了numpy,然后再pip3 install pandas就卡住不动了,或者报什么错,然后把numpy卸载了,继续装pandas还是卡住了,好像是找不到相应版本的依赖库. 那就转装python2.7吧,继续pip install pandas,装好了,在pycharm中和命令行交互中导入运行时分别报如下错误: pycha

安装curl 1)  进入/home目录下,解压curl-7.54.0.tar.gz [root@localhost home]# tar zxvf curl-7.54.0.tar.gz 2)  依次执行如下命令进行安装 [root@localhost home]# cd curl-7.54.0 [root@localhost curl-7.54.0]# ./configure [root@localhost curl-7.54.0]# make && make install CentO

rpm包安装过程中依赖问题"libc.so.6 is needed by XXX"解决方法 折腾了几天,终于搞定了CentOS上的Canon LBP2900打印机驱动.中间遇到了一些问题,主要是安装rpm包出现的依赖问题,费尽周折总算是解决了.现在简单总结一下. 首先说明一下,我用的CentOS版本是6.6,64位.打印机驱动程序是两个rpm安装包:cndrvcups-common-2.60-1.x86_64.rpm和cndrvcups-capt-2.60-1.x86_64.rpm.

原文:http://raksmart.idcspy.com/781 在CentOS上的Canon LBP2900安装打印机驱动,中间遇到了一些问题,主要是安装rpm包出现的依赖问题,现在解决了,现在简单总结一下.首先说明一下,我用的CentOS版本是6.6,64位.打印机驱动程序是两个rpm安装包:cndrvcups-common-2.60-1.x86_64.rpm和cndrvcups-capt-2.60-1.x86_64.rpm.执行安装命令rpm -ivh cndrvcups-common-

原文链接:https://www.cnblogs.com/ceshixuexi/p/8283372.html 在Python开发的过程中,经常会遇到各种各样的小问题,比如在一台计算机上调试好的程序,迁移到另外一台机子上后往往会应为工程项目依赖库的缺失而造成错误. 除了一遍又一遍对着被抛出错误去重新install各种相关的依赖库,有没有更好的方法来解决Python开发过程中依赖库的打包呢?答案是肯定的. 类似于JavaScript的npm,Python也有它强大的包管理工具--pip,我们可以用p

树莓派 装机后的必要操作 - 给树莓派搭建"x86 + pi"环境 – 安装32位运行库 – 解决E:未发现软件包 xxx 问题 我的树莓派型号:Raspberry Pi 2 Model B V1.1 装机系统:NOOBS v1.9.2 当你使用sudo apt-get install命令安装某个安装包的时候,会可能会出现E:未发现软件包 xxx这样的问题,要如何解决? 如果你像要在树莓派上下载x86的软件包,要怎么做? 如果你像要在树莓派上运行x86的软件包,你要怎么做? 下面我就告

一.命令行下使用pydoc命令 在命令行下运行$ pydoc modules即可查看 二.在python交互解释器中使用help()查看 在交互式解释器中输入>>> help("modules")即可,效果跟在命令行下输入$ pydoc modules是一样的 三.在python交互是解释器下导入sys模块查看 python的sys模块也是可以用来查看模块信息的 >>> import sys >>> sys.modules.keys

###安装依赖库###yum -y install rsync net-snmp syslog net-snmp-devel wget patch screen gcc gcc-c++ autoconf libjpeg libjpeg-devel libpng libpng-devel freetype freetype-devel libxml2 libxml2-devel zlib zlib-devel glibc glibc-devel glib2 glib2-devel bzip2 bz

Linux 安装zlib依赖库 进入src: cd /usr/local/src 下载zlib库: wget http://www.zlib.net/zlib-1.2.11.tar.gz 解压下载的tar包: tar -zxvf zlib-1.2.11.tar.gz cd zlib-1.2.11 进行编译: ./configure make 进行安装: make install 转至 https://blog.csdn.net/eddy23513/article/details/81367586

python库的安装方法 直接使用pip pip install xxx python第三方下载,可以在地址栏上输入所需库的名字,进行快速查找 源码安装 python setup.py install` 查看版本号 安装依赖库的版本一定要符合原先安装库的要求 python -m xxx --version 安装依赖库 生成所有依赖清单requirements.txt 这里需要使用到的工具叫pipreqs,先安装: pip install pipreqs 用于记录所有依赖包及其精确的版本号 pip

依赖库版本问题引起的安装失败解决方法如下有两种: 1.是由于源需要更新,如下操作: libssl-dev : 依赖: libssl0.9.8 (= 0.9.8o-1ubuntu4) 但是 0.9.8o-1ubuntu4.4 正要被安装 解决方法 进入“系统->系统管理->更新管理器->设置”,在弹出的“软件源”对话框中选“更新”标签页,选中“Ubuntu 更新”下面的四个复选框,关闭后 在终端先执行“sudo apt-get update”就ok了. 转自:http://baalwolf

本次学习是基于Window10进行的.语言为python3. 1 与opencv相关的库简介 1.1 numpy numpy 是 OpenCV 绑定 python 时所依赖的库,此意味着numpy在安装opencv前必须安装的库. numpy是提供数值计算函数,这种工具可用来储存和处理大型矩阵,具有高效的矩阵(matrix)计算函数,其比python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多. 1.2 SciPy 该库是一个与numpy 密切相关的科学计算库.虽然

前言 使用linux系统的过程中,项目可能需要用到各种依赖库或者工具包,本文对库或者包的安装方法进行概述. 具体方法 如何安装各种依赖库或者工具包:1)直接使用apt-get install进行安装,这样能够正确安装的前提是系统中有源链接的文件,在/etc/apt/source.list文件中: 2)直接在github或者官网上找到包的源码,自己按照一定的步骤进行编译,需要注意的问题是版本是否一致,如protobuf的过程: 3)一种是直接在相关网站上找到对应系统的包的release版本,使用s

python及scrapy框架依赖库的安装步骤: 第一步,python的安装 在Windows上安装Python 首先,根据你的Windows版本(64位还是32位)从Python的官方网站下载Python 3.5对应的64位安装程序或32位安装程序(网速慢请移步国内镜像)或者通过输入网址https://www.python.org/downloads/选择要下载的版本,然后,双击运行下载的EXE安装包: 如下图,并按照圈中区域进行设置,切记要勾选打钩的框,然后再点击Customize inst

CocoaPods是什么 在iOS开发中势必会用到一些第三方依赖库,比如大家都熟悉的ASIHttpRequest.AFNetworking.JSONKit等.使用这些第三方类库能极大的方便项目的开发,但是,集成这些依赖库需要我们手动去配置,例如集成ASIHttpRequest库时除了加入源码以外还需要手动去添加一些系统框架,比如CFNetwork.MobileCoreServices等,如果这些第三方库发生了更新,还需要手动去更新项目.这就显得非常麻烦.有麻烦自然有解决办法,CocoaPods就

依赖库和开发工具 yum -y install gcc gcc-c++ autoconf libjpeg libjpeg-devel libpng libpng-devel freetype freetype-devel libxml2 libxml2-devel zlib zlib-devel glibc glibc-devel glib2 glib2-devel bzip2 bzip2-devel ncurses ncurses-devel curl curl-devel e2fsprogs

安装 点击下载 .deb 包:使用sudo dpkg -i xxx.deb 命令安装 依赖库问题 用sudo apt-get install -f解决依赖问题,解决后重新运行dpkg -i安装命令 验证安装 终端运行xxx命令检测软件是否安装成功