1>基础环境准备: jdk1.8.0_101 maven 3.3.9scala2.11.8 安装好上述软件,配置好环境变量,并检查是否生效. 2>配置maven:intellij idea maven配置及maven项目创建 3>设置maven编译内存 export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m" 4.>使用maven命令编译源码. mvn -Pyarn -Phadoop- -Phive -P

fesh个人实践,欢迎经验交流!本文Blog地址:http://www.cnblogs.com/fesh/p/3775343.html 本文编译方法所支持的hadoop环境是Hadoop-2.2.0,YARN是2.2.0,JAVA版本为1.8.0_11,操作系统Ubuntu14.04  Spark1.0.0 源码下载地址: http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-1.0.0/spark-1.0.0.tgz  Spark1.0.1 源码下载地址:ht

原文连接:http://spark.apache.org/docs/1.5.0/building-spark.html · Building with build/mvn · Building a Runnable Distribution · Setting up Maven’s Memory Usage · Specifying the Hadoop Version · Building With Hive and JDBC Support · Building for Scala 2.11

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. 主要内容有: 准备基础环境: Nvidia Driver, CUDA, cuDNN, CMake, Python 编译应用环境: OpenCV, Darknet 用预训练模型进行推断: darknet 执行,或 python 而 YOLOv4 的介绍或训练,可见前文<YOLOv4: Darknet 如何于 Docker 编译,及训练 COCO 子集>. 准备基础环境 Nv

编译CM14.1内存要求很高,至少8G以上,我的6G也可以搞定,交换空间分配大一点. 1.安装平台 建议安装Deepin 15.3桌面版系统,系统UI好看. 2.配置环境 (1)安装编译依赖库 sudo apt-get updade sudo apt-get upgrade sudo apt--dev libesd0-dev libwxgtk3.-dev squashfs-tools build-essential zip curl libncurses5-dev zlib1g-dev open

Copyright © 1900-2016, NORYES, All Rights Reserved. http://www.cnblogs.com/noryes/ 欢迎转载,请保留此版权声明. ---------------------------------------------------------------------------------------   理论上,本文适用于boost的各个版本,尤其是最新版本1.48.0:适用于各种C++编译器,如VC6.0(部分库不支持),V

QT5.7.0+UBUNTU16.04+ARM-NONE-LINUX-GNUEABI4.8+busybox最小LINUX系统 Orandragon记录 本文转自迅为4412开发板群:http://topeetboard.com 平台:iTOP-4412精英版+4.3寸屏 有学东西写文章的习惯,毕竟都是入门,在这里记录一下安装过程,虽然可能短期内用不到了,但以后用到的时候可以作为参考.********************************华丽的分割线*******************

1.环境搭配 参照CM13.0编译笔记http://www.cnblogs.com/dinphy/p/5670293.html 参照SM 2.0 编译笔记http://www.cnblogs.com/dinphy/p/5618940.html 2.源码同步 只编译TWRP的源码,请移步我的开源https://github.com/dinphy-dev/omni-twrp_ido_manifests 这个是通用的,只需要把里面的device部分换成自己机型的即可. 3.编译TWRP #初始化编译环

Word2vec 更完整版本(非demo)的代码在 tensorflow/models/embedding/     首先需要安装bazel 来进行编译 bazel可以下载最新的binary安装文件,这里下载0.1.0版本的bazel https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.1.0/bazel-0.1.0-installer-linux-x86_64.sh 貌似需要root安装 sh bazel-0.1.0-installe

因为OpenJDK是开源的,这里使用openJDK进行编译联系 环境要求 Centos6.7 64位 openjdk-7u40-fcs-src-b43-26_aug_2013.zip bootstrap JDK:  jdk1.6.0_38 因为我们是编译,所以环境的话可以根据自己的实际情况进行调整,JDK的源码包可以去这个网站进行下载https://jdk7.java.net/source.html boostrap JDK:辅助JDK,意思是我们要编译一个新的JDK时需要别的JDK来辅助完成,

PS背景:我在公司做sdk 的pc端开发,所以经常会在win下编译通过之后跑到linux下再运行一次已确保能支持多平台. 今儿在win下跑完一程序,然后放到linux下跑的时候,我用指令: [plain] view plain copy sudo ./build.sh 但是却没有任何反应.于是我换了指令,用 [plain] view plain copy chmod u+x build.sh   ./build.sh 报错 "build.sh  /bin/bash^M: 坏的解释器:没有那个文件

CoreCLR登陆GitHub之后,体验CoreCLR首当其冲的方式就是在自己的电脑上编译它,昨天分别在Windows与Linux上成功编译了CoreCLR,详见: 1)Windows上成功编译CoreCLR源代码 : 2)Linux上成功编译CoreCLR源代码 . Windows与Linux上编译成功之后,有一个挡不住的冲动——在Mac上编译CoreCLR.虽然微软目前优先考虑的是Windows与Linux两个平台,CoreCLR的编译暂时不支持Mac OS X,但我最期待的却是在Mac O

两种搭建编译环境的方式,一种方法是用户安装虚拟机,然后安装基础的Ubuntu12.04.2 系统,利用提供的工具和详细的使用步骤,搭建编译环境:另外一种方法是用户安装虚拟机,然后直接加载 “搭建好的Ubuntu 镜像”,用户只需要修改一下编译器的环境变量,就可以直接用来编译源码. 搭建环境的步骤: 1.1 安装基本软件 首先安装虚拟机“Vmware_Workstaion_wm”,然后使用虚拟机安装“Ubuntu12.04.2 初始系统”.虚拟机和Ubuntu 初始系统迅为电子在网盘提供下载.Ub

首先入门级的 编译宝典: https://trac.ffmpeg.org/wiki/CompilationGuide/Android http://www.roman10.net/how-to-build-ffmpeg-with-ndk-r9/ 二进制文件+so库: https://github.com/cine-io/android-ffmpeg-with-rtmp 一个利用二进制可执行文件的例子: https://github.com/vanevery/Android-MJPEG-Video

这些天搭建windows cocos2d-x的环境,基本上崩溃到死.目前好转.终于可以编译通过: 生成模板工程:在cmd下进入cocos2d-x的主目录,D:\Android\cocos2d-x-2.2.1\tools\project-creator 使用命令创建工程Demo,然后通过cygwin进入D:\Android\cocos2d-x-2.2.1\project,发现若干目录.进入proj.android,照规定调用./build_native.sh 坑1:未定义NDK_ROOT,去环境变

上一篇boost在windows可以正常的使用了,但是在linux下不行. [尝试一:使用和windows同一套代码编译,编译时报错] 我是在Ubuntu使用共享文件夹的方式和windows使用的同一套代码,但是按照他们提示的方式编译的时候总是报错. 安装后,不能使用. [尝试二:从官网下载boost_1_58_0.tar.gz,然后安装] 1, 编译bjam:   #cd /opt/boost_1_47_0   #sudo ./bootstrap.sh   编译成功 2,sudo ./bjam

build_kernel() { # 进入源码顶层目录 cd ${BS_DIR_KERNEL} || # 编译配置文件 make ${BS_CONFIG_KERNEL} ARCH=arm CROSS_COMPILE=${BS_CROSS_TOOLCHAIN_KERNEL} || # 编译内核uImage(arm架构.交叉编译工具) make -j${threads} ARCH=arm CROSS_COMPILE=${BS_CROSS_TOOLCHAIN_KERNEL} uImage || # 拷

原文网址:http://blog.csdn.net/dongwuming/article/details/12784535 1.高通平台android开发总结 1.1 搭建高通平台环境开发环境 在高通开发板上烧录文件系统 建立高通平台开发环境 高通平台,android和 modem 编译流程分析 高通平台 7620 启动流程分析 qcril 流程分析,设置sim卡锁 python scons 语法学习 Python 语言之 scons 工具流程分析: 1.2 搭建高通平台环境开发环境 高通and

一.      概要描述 在使用Eclipse导入android工程源代码以后,我们可以使用ddms调试和跟踪源代码. 本文讲述动态调试源代码和静态调试源代码的两种方法,避免build system.img和重新启动emulator,加快调试速度. 其中静态调试的时间消耗仅在remake相关模块以及install相关的apk,因此效率很高. 动态调试的时间消耗除了静态调试的时间外,由于需要关闭Eclipse和重新启动ddms进入debug调试模式,时间稍长,相对于build system.img

系统环境为ubuntu 16.04,uname -a: Linux ddy-Aspire-V5-573G 4.4.0-21-generic #37-Ubuntu SMP Mon Apr 18 18:33:37 UTC 2016 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 在本文中,要编译的openjdk版本为:openjdk-8u40-src-b25-10_feb_2015. 尝试了编译openjdk-8-src-b132-03_mar_2014,但是失败.网上说,因为ubun