ninja是一个小型构建系统,专注于速度,和常用的make类似,有一些软件就是基于ninja编译构建的,比如clickhouse数据库就需要依赖ninja,因为最近在研究clickhouse,需要依赖于gcc 7,gtest,ninja等一些组件,所以单独拿出来这些组件记录安装过程,这样会更清晰一些. ninja需要依赖于re2c,否则编译是会报错,re2c是一款语法分析器,官网地址是:http://re2c.org/,下载页面的安装说明都在:http://re2c.org/install/in

| if which ninja-build ;\| then \| ln -s `which ninja-build` bin/ninja ;\| else \| echo "***ERROR: Ninja build tool not found." 1>&2 ;\| exit 1;\| fi;\| fi| ***ERROR: Ninja build tool not found.| make: *** [tools] Error 1| WARNING: /home/

docker安装教程 https://docs.docker.com/get-started/part2/#build-the-app 相关帖子 https://stackoverflow.com/questions/32207202/multiple-django-requirements-with-docker dockerfile # Use an official Python runtime as a parent image FROM python:2.7-slim # Set th

在项目中自己编译的引擎分发给团队可以参考以下两个链接 http://jackknobel.com/BuildGraph/Building-an-installed-ue4/ https://docs.unrealengine.com/en-US/Programming/Deployment/UsinganInstalledBuild/index.html 特别注意的是第二个链接中有一些选项,可以把不必要的选项去掉,减少build时间. 例如可以增加一个这样的参数: -set:WithDDC=fa

feature: 采用Python编写, Pip 包管理 CMake, the build system that yotta usesa compiler, to actually compile the code into working programs compiling with different compilers by specifying different targets for the compilation Note: If you have a complex pyth

转自:http://guiquanz.me/2014/07/28/a_intro_to_Ninja/ Ninja - chromium核心构建工具Jul 28, 2014 [在线编辑] 缘由 经过上次对chromium核心代码的初步了解之后,我转头去研究了一番ninja,并对其进行了一些改造(爱折腾的,都是小NB).今天就来简单介绍一下ninja及其使用.(BTW: 细节的内容,大家阅读ninja 的手册就好了,我这里不会关注.) ninja是一个专注于速度的小型构建系统(Ninja is a

在使用Make工具编译LLVM是非常耗时的.往往需要三四个小时.但是使用goolge开源的ninja编译LLVM只需要10到20分钟. 本文以llvm3.3为例,演示在linux上编译和安装过程. 第一步 安装ninja和cmake 1 获取并编译安装 ninja $ git clone git://github.com/martine/ninja.git$ cd ninja$ ./bootstrap.py$ sudo cp ninja /usr/local/bin/Q: warning: A

目录 Ninja基本步骤 Ninja在VS2015下的问题和解决 Ninja命令行参数 Ninja错误的调用了gcc Ninja基本步骤 Ninja的作用是加速构建,最初目的是替代make,现在Windows系统上也可以用,也就是用Ninja替代nmake或者MSBuild来生成target. 本人不做Chromium等大型程序构建,jenkins也没怎么用过.平时接触到用Ninja的地方只有一个:android ndk开发时,编一个arm android console application

使用 Ninja 代替 make 摘自:https://www.jianshu.com/p/d118615c1943 22017.01.14 11:41:44字数 1408阅读 26336 前言 在传统的 C/C++ 等项目构建时,通常会采用 make 系统使用 Makefile 文件来进行整个项目的编译构建,通过 Makefile 中指定的编译所依赖的规则使得程序的构建非常简单,并且在复杂项目中可以避免由于少部分源码修改而造成的很多不必要的重编译.但是它仍然不够好,因为其大而且复杂,有时候我们

TVM源码框架安装方法 本文提供如何在各种系统上从零构建和安装TVM包的说明.它包括两个步骤: 首先从C++代码中构建共享库(linux的libtvm.so,macOS的libtvm.dylib和windows的libtvm.dll). 编程语言包的设置(例如Python包). 实现,请从下载页面下载tvm源代码. https://tvm.apache.org/download Developers: Get Source from Github 还可以选择从github 上clone源repo

ubuntu安装qemu ubtuntu编译安装qemu 5.2.0,apt-get安装的版本过于老旧. 环境:ubuntu 18.04. wget https://download.qemu.org/qemu-5.2.0.tar.xz tar xvJf qemu-5.2.0.tar.xz mkdir build && cd build ../configure makemake install 编译安装过程中,存在环境依赖未安装的问题,首先提示ninja未安装. apt-get inst

转自:http://121.199.54.6/wordpress/?p=1156 原始地址:http://www.chromium.org/developers/how-tos/build-instructions-windows#TOC-Building-Chromium This page has detailed information on building Chromium on Windows, including tips for troubleshooting and for s

由于使用公司服务器时没有root权限,只能把python安装到个人文件夹下,使用源码包方式安装,这里记录一下. 1.python下载 cd到目录/users/w,在此目录下安装python.通过wget命令下载python源码包: $ wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.9/Python-2.7.9.tgz 2.解压python到当前目录 $ .tar.xz 3.编译与安装 a)./configure --prefix=/users/w/pyth

Oracle 11g Redhat 5安装  一.检查硬件是否满足要求 检查一内存 On Linux x86: At least 1 GB of RAM 内存至少1G To determine the RAM size, enter the following command: # grep MemTotal /proc/meminfo If the size of the RAM is less than the required size, then you must install mor

Data Mining Linux上安装使用boost入门指导 获得boost boost分布 只需要头文件的库 使用boost建立一个简单的程序 准备使用boost二进制文件库 把你的程序链接到boost库 1.获得boost 下载boost_1_46_1.tar.bz2 解压 2.boost分布 boost_1_46_1.........................boost根目录 boost/.....................................所有boost头文件

1.安装setuptools 下载地址:https://bitbucket.org/pypa/setuptools/raw/bootstrap/ez_setup.py 解压: tar zxvf setuptools-2.0.tar.gz 打开文件夹:cd setuptools-2.0 编译:python setup.py build 安装:python setup.py install 安装时,出现了错误: error: can't create or remove files in insta

参考文档 http://deeplearning.net/software/theano/install_centos6.html#install-centos6 安装依赖库 sudo yum install python-devel python-nose python-setuptools gcc gcc-gfortran gcc-c++ blas-devel lapack-devel atlas-devel sudo easy_install pip 安装NumPy sudo pip in

Python3.7源码在windows(VS2015)下的编译和安装 下载官方源码,使用vs2015(WIN10SDK),最python3.7.0的源码进行编译,编译出不同的版本(release,debug),并配置python的运行环境(环境变量的配置). 测试环境介绍和准备 测试环境: 操作系统:windows10 Python版本:3.7.0 VS版本:vs2015社区版(免费) 相关工具下载: VS版本vs2015社区版(免费) win10SDK(安装vs2015是可以选择,如果没有安装

一.Python安装 以Python-2.7.7为例,安装包:Python-2.7.7.tgz如无特殊说明,以下安装步骤都采用root用户执行 1. 解压Python-2.7.7.tgz tar -xzvf Python-2.7.7.tgz 2. 进入解压产生的Python目录 cd Python-2.7.7 3. 安装 此时可以先安装zlib模块,见2.安装message模块 ./configure --prefix=/usr/local/Python2.7 --enable-shared -

问题: 安装编译完 Boost 后,如果不设置 BOOST_ROOT 和 BOOST_BUILD_PATH 则可能导致使用 bjam 时定位到 Boost 默认的路径 /usr/share/boost-build,而如果此目录下已有系统默认的 Boost 相关安装文件,就会导致 Boost 当前版本和默认安装版本不匹配的错误. 方案: 直接修改 .bashrc,加入下述两句即可 (注意,我这里使用的路径是我默认的 boost 编译路径 /usr/local/boost_1_67_0,读者应该根据

Luarocks是一个Lua包管理器,基于Lua语言开发,提供一个命令行的方式来管理Lua包依赖.安装第三方Lua包等,社区比较流行的包管理器之一,另还有一个LuaDist,Luarocks的包数量比LuaDist多,更细节的两者对比可参阅这里 在做一些openresty的项目的时候,经常会借助一些第三方包来协助开发,为了方便管理,我们可以使用openresy官方的opm,或者lua的包管理工具luarocks,只不过opm的包数量还不是太多,用的较多的还是luarocks,现在只能期待opm社