环境: win10  vs2017  v141 1.下载  boost_1_70_0.zip. 2.以管理员方式打开 3. bootstrap.bat 4.编译64位库 b2.exe stage --toolset=msvc-14.1 address-model=64 --stagedir="D:\Appinstall\boost_1_70_0\VC14.1\x64" threading=multi --build-type=complete --build-dir="D:\

最近刚入门SDK编程,在 我终于知道为什么windowsApi学的人这么少了 这篇文章中,确实发现了这样的问题,我的教程使用VS2013->Windows桌面->win32,就诞生了能使用WinMain()的接口的Windows程序.而换成VS2017来编译,却发现问题不止这里 首先,参考某些资料得到VS2017创建win32项目的步骤 Step1,Windows桌面->Windows桌面向导(我取消了右下角“为解决方案创建项目”) S2,取消复选框“预编译标头”和“安全开发生命周期SD

最近想系统学习并使用一下boost的asio异步网络库,所以需要编译boost库使用,下面简单介绍如何编译. 编译环境 boost1.67版本,windows 10,VS2017 下载boost 建议到官网去下载,目前最新的是1.67版本,链接:https://dl.bintray.com/boostorg/release/1.67.0/source/,会提供很多压缩方式的压缩包,我选择了zip版本的. 解压 把压缩包boost_1_67_0.zip解压到当前目录,得到boost_1_67_0目

Boost库分为两个部分来使用,一是直接使用对应的头文件,二是需要编译安装相应的库才可以使用. 下面是boost在Linux上安装和使用过程(整个boost库全部安装): (1)在www.boost.org下载相应的代码包,我下载的是boost_1_64_0.tar.bz2 (2)进入自己的工作目录执行解压等操作命令: bzip2 -d boost_1_64_0.tar.bz2 tar -xvf boost_1_64_0.tar cd boost_1_64_0 ./bootstrap.sh //

1. 下载boost, 解压,进入boost源目录 2. 打开vs2017 x86 CMD工具,输入bootstrap.bat,等待初始化完毕 x86编译 bjam stage --toolset=msvc-14.1 --without-graph --without-graph_parallel --stagedir="D:\boost\boost_1_69_0\bin\vc141-x86" link=static runtime-link=shared runtime-link=s

1.http://www.boost.org/     下载boost库. 2.解压到 D:\ProgramFiles\boost 3.环境配变量配置     VS2017更加注重跨平台性,安装文件较多,VC有三个版本,分别是arm.Hostx64.Hostx86,我们使用Hostx64.     注意,需要使用cl.exe. 默认安装时,编译器cl.exe并不在环境变量中,需要配置.       测试环境变量:     运行输入cmd,输入cl,若显示:'cl' 不是内部或外部命令,说明没有环

源地址:http://www.itnose.net/detail/6077953.html 时间:2014.07.24 地点:基地 -------------------------------------------------------------------------------------- 一.前言 今天准备去看场电影<后会无期>,但在这之前,我想好好研究下大名鼎鼎的Boost库. -------------------------------------------------

在VS2017(VC15)上配置opencv4.0.1环境   转 https://blog.csdn.net/GoldenBullet/article/details/86016921 作为萌新最初听说到opencv,以为是一个集成开发环境IDE.后来因为毕设原因不得不去使用opencv,才了解到OpenCV是一个广受欢迎的开源计算机视觉库 ,它提供了很多函数,实现很多计算机视觉算法,从最基本的滤波到高级物体检测皆有涵盖.换言之,opencv只不过是一个写好的库,方便在编程的时候对视觉数据进行

tesseract 是一个开源的OCR (Optical Character Recognition , 光学字符识别) 引擎,本文就介绍一下自己在编译 tesseract4.1.0时遇到的一些坑,希望能给大家带来一些帮助. 一.下载 tesseract tesseract 是一个开源项目,可以在 GitHub 上下载源码:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/releases/ 当然,也可以下载安装版的:https://github.com/UB

libcurl可以用来发送http请求,是c/c++发送http请求常用的库 下载libcurl源码包: libcurl下载地址:https://curl.haxx.se/download.html 解压到 C:\source\repos\libcurl\curl-7.60.0 打开curl文件夹,以管理员权限运行buildconf.bat. 编译libcurl源码 选择[开始]->[Visual Studio 2017]->[Visual Studio Tools]->[VC]->

1 下载地址 https://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.61.0/ boost_1_61_0.tar.gz 2 卸载系统自带的boost库 rpm -qa|grep boost 3 编译 配置环境 ./bootstrap.sh --prefix=/usr/local ./b2 install --with=all 4 修改环境变量 修改.bash_profile文件 cd /root vi .bash_profile PATH=$P

  最近学校布置了一个关于图像融合的作业,于是想利用Learn OpenCV 网站上的Face Morph 教程来设计一个人脸融合的Gif图,但是程序中需要用到DLib库,光是配置这个库就花费了我半天的时间,网络上的教程太多了,有一些并不一定适用.   我尝试了很多种办法,出现过各种各样的bug,走了许多弯路(比如说加上DLib库之后OpenCV的imread函数读不到图像数据,网络上说的解决方法是检查附加依赖项是否release使用了带d的lib,而debug使用了不带d的lib,但是我检查之

官网下载opencv,双击之后会将文件提取出来,提取出来的文件放在一个合适的位置(选个好地方,不要乱改,环境的配置依赖于这个目录),我放在了D:\program下 配置环境变量: 右键此电脑-->属性-->高级系统配置-->环境变量-->系统变量-->path 中添加D:\program\opencv\build\x64\vc14\bin 我之前配的是D:\program\opencv\build\bin,结果会找不到库文件 配置vs2017: 打开visual studio

1.安装Boost库 (1).首先打开Boost的官网(http://www.boost.org/),找到下载位置,如下图中红框所示,此时最新的版本是1.64.0: (2).点击进入下载页面,选择你需要的文件下载,这里我选择windows下的zip文件: (3).下载好后,解压,得到文件目录如下图,找到其中的bootstrap.bat文件: (4).双击运行bootstrap.bat后,让其自动运行完成后,会发现当前文件夹中增加了几个文件,找到其中的bjam.exe,如下图所示 (5).双击运行

老版的caffe在BVLC的github上已经找不到,如果要想下载老版caffe可以下载微软的caffe版本:https://github.com/Microsoft/caffe 网上的大多安装caffe教程都是基于老版的caffe. 常规错误参考:https://www.cnblogs.com/cxyxbk/p/5902034.html win10+VS2017 如果只编译libcaffe项目按照网上的流程,基本可以OK 如果还编译其他项目,可能会出现以下问题,以编译upgrade_net_p

从www.openmesh.org下载最新版的安装包或者源代码,注意下载与自己系统匹配的版本,我下的是VS2010预编译版的,下载源码自己编译是一样的.安装好Visual Studio. 安装OpenMesh,预编译版的是一个安装包,直接打开下一步安装就行. 配置VS,以VS2010为例,打开 项目 —> 项目属性 —> 配置属性 —> VC++目录,在包含目录和库目录中依次添加 C:\Program Files (x86)\OpenMesh 3.2\include 和 C:\Progr

spark集群安装配置 一. Spark简介 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发.Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,节省了磁盘IO耗时,性能比Hadoop更快. 所以,相对来说Hadoop更适合做批处理,而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习.下面是我在ubuntu1

关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i7-6950X或i7-7700K 及其以上高级型号 内存:品牌内存,总容量32G以上,根据主板组成4通道或8通道 SSD: 品牌固态硬盘,容量256G以上 显卡:NVIDIA GTX TITAN(XP) NVIDIA GTX 1080ti.NVIDIA GTX TITAN.NVIDIA GTX 1080.NVIDIA GTX 107

很多使用在windows环境下编译和使用PCL,这样让我想试试,所以就迫不得已的放弃使用Ubuntu环境,但是我还是建议使用Ubuntu系统,毕竟在Ubuntu下几条命令就搞定了,为了迎合在window使用PCL开发kinect,今天就试着在vS下配置和使用PCL,习惯了一边安装一边记录,首先安装VS2017,直接就是百度的界面提示所安装的VS2017 (1)下载PCL-1.8.1-AllInOne-msvc2017-win32.exe  pcl-1.8.1-pdb-msvc2017-win32

如果安装Qt时使用的是Visual Studio的预编译版,那么很有可能就会缺少调试器(Debugger),而使用MSVC的Qt对应的原生调试器是CDB(对应MinGW的Qt使用GDB调试器).本文介绍如何下载安装CDB,并在Qt Creator配置之. 示例环境:Windows 8 x86 + Visual Studio 2012 + Qt 5.2.0 选择合适的Windows Driver Kit(WDK) CDB已经不再作为独立软件包,而是WDK中的一部分.虽然WDK是对应不同的Windo

一. Spark简介 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发.Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,节省了磁盘IO耗时,性能比Hadoop更快. 所以,相对来说Hadoop更适合做批处理,而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习.下面是我在ubuntu14.04中配置Spark