1.二、源码软件安装
2.OpenCV下载和安装(包含所有平台)!
3.Linux虚拟机安装、安装openmp与mpi并行环境配置
4.Jetson nano部署Yolov8
5.visual c++ å32ä½ç³»ç»å64ä½ç³»ç»ä¹ï¼
6.交åç¼è¯å¨çåç±»
二、源码软件安装
安装WRF建模系统的安装软件在移植平台上相对简单,主要由独立的源码模型组件构成。WRF包包含ESMF的安装java webrtc源码大全Fortran接口和FFTPACK源代码,但需要用户安装外部库,源码如支持观测类型和线性代数求解器。安装同样,源码WPS包的安装其他外部库(如Grib2处理支持)也是必需的,且所有系统均需netCDF库,源码可以从Unidata官网下载。安装WRF已被移植到多种Unix系统,源码支持多种硬件和软件配置。安装
构建WRF和WPS需要特定的源码编译器和脚本语言,如Fortran 、C语言以及perl、Cshell和Bourne shell等。大部分代码使用Fortran,妹子站源码WPS利用MPI库进行分布式内存通信,辅助程序如文件解析和构建也需在构建过程中使用。WRF构建过程需要netCDF 3.6.1或更高版本,以及可能的HDF5以支持压缩功能。WRF和WPS的详细构建指南可在相关网站获取。
安装过程中,必须下载Unidata的netCDF库,通常还需添加其bin目录到路径中。对于使用多个编译器的Linux或Darwin系统,需要确保外部库的兼容性。WRF后处理工具包括NCAR命令语言、NCL脚本、WRF-Python和GrADS等,每种都有特定的用途和定制选项。
在UNIX环境设置中,仅需配置模型核心和数据同化相关路径,以及指定WRF组件的库和include目录。如果使用OpenMP,中游互动 源码需设置线程数并注意可能的堆栈大小问题。WRF代码构建机制会根据系统结构自动选择构建选项,如单处理器、共享内存并行或分布式内存并行。编译WRF代码时,推荐获取最新版本并选择合适的构建标志。
最后,构建WPS在WRF已构建后进行,需注意Grib2数据的额外库,如zlib、png和jasper。WPS配置时需选择合适的Grib解码选项,并设置必要的压缩库路径。WPS编译完成后,会生成geogrid.exe、ungrib.exe和metgrid.exe等核心工具。
OpenCV下载和安装(包含所有平台)!
在 OpenCV 的官方网站上,可以下载其最新完整版本以及多数 release 版本的烈焰私服源码源码。如今,OpenCV 使用 Git 进行版本管理,同时也利用 Cmake 进行工程构建。
在 Windows 中,可通过下载 EXE 文件,该文件会将预编译好的 OpenCV 解压到本地,适配不同版本的 Visual Studio。然而,Windows 缺乏包含 debug 版本库的预编译版本,因此需要在项目启动前手动编译。需额外设置环境变量 OPENCV_DIR,通过 `setx` 命令将其路径设置为 `D:\OpenCV\Build\x\vc`。静态链接 OpenCV 仅需此步,若需动态链接库(DLL),需确保编译器能访问 `%OPENCV_DIR%\bin`。针对 Windows ,可于系统属性 -> 环境变量中添加 `%OPENCV_DIR%\bin` 到 path 变量。
使用源代码进行 OpenCV 编译,超市app 源码步骤包括运行 CMake GUI,设置 OpenCV 源码目录以及构建目标文件夹,配置编译器(或选择 MinGW 构建文件),使用 Visual Studio 打开生成的解决方案进行编译。Linux 环境下,需准备 GCC、GLIBC、GTK+ 2.x或更高版本、cmake、libtbb等库,下载源代码后通过 `./configure --enable-shared`、`make`、`sudo make install` 进行编译。
注意在 Ubuntu、Debian、SuSE等 Linux 发行版中,可能提供内置 OpenCV,否则需使用源代码安装,安装要求包括 Python 2.6 或更高版本、NumPy、ffmpeg 的 libav* 库与头文件等。Linux 与 Windows 类似,CMake 配置允许自定义构建选项,如构建指定例子、增加 Python 支持或启用 CUDA 功能。当编译完成时,文件将安装在指定目录,利用 IPP 进行加速,除非通过 CMake 指令明确禁用。
Mac 系统安装 OpenCV 类似于 Linux,Xcode 提供了构建和调试所需的大多数工具。Mac 默认采用 Cocoa 替代 GTK+、QTKit 替代 ffmpeg、GDC 替代 TBB 和 OpenMP。从 GitHub 的 OpenCV Git 仓库下载最新版本,Linux 用户可执行 `git clone /opencv/opencv.git`。在编程路上,不断进阶与探索是值得的。
Linux虚拟机安装、openmp与mpi并行环境配置
使用VMware Workstation Pro安装Linux虚拟机。
前往VMware官网下载Workstation Pro的安装包。
双击运行安装,按照向导步骤点击下一步完成设置。
在体验设置中建议勾选安装相关选项并点击下一步。
设置快捷方式,完成安装步骤。
输入许可证码(如:YF-0HF8P-MRQ-2DXQE-M2UT6)。
虚拟机安装完成,通过桌面快捷方式启动。
下载Ubuntu镜像文件,利用清华大学开源软件镜像站加速。
在VMware中创建新的虚拟机,选择自定义设置。
安装配置中,选择“稍后安装操作系统”,并选择Linux系统。
填写虚拟机名称和配置内存大小(如4GB)。
设置网络、磁盘类型和大小,配置完成后,添加ISO映像文件。
开启虚拟机,安装过程包括选择键盘布局、操作系统安装模式、安装位置等。
安装过程中选择最小安装选项并输入必要信息。
等待安装完成,重启虚拟机。
Ubuntu安装完毕后即可使用。
在Linux环境配置并行环境。
打开终端,更新系统:运行sudo apt update。
安装C++语言和OpenMP相关软件包,执行sudo apt install build-essential命令。
验证OpenMP成功安装:输入gcc -v。
安装MPI环境,首先从MPICH网站下载源码包mpich-4.0.2.tar.gz,然后解压并配置安装路径:./configure -prefix=/home/lpf/mpi。
编译并安装MPI,使用sudo make安装。
配置环境变量,打开~/.bashrc,在文件末尾添加以下内容:
export MPI_ROOT=/home/lpf/mpi/mpi4
export PATH=$MPI_ROOT/bin:$PATH
export MANPATH=$MPI_ROOT/man:$MANPATH
验证环境变量配置,使用which命令。
检查并行环境配置,执行mpirun -np 4 ./cpi命令进行测试。
成功输出表示并行环境配置完成。
Jetson nano部署Yolov8
于年1月日成功完成了Jetson nano B的Yolov8部署,无需科学上网,准备工作包括U盘。
1. 安装流程首先从官网获取Jetson nano开发者套件SD卡镜像并下载(压缩文件需解压)。
1.2 使用Etcher工具进行烧录
2. 配置Python环境:推荐Python 3.8,因ultralytics要求。创建独立环境,具体步骤如下:
2.1 安装基础环境
2.2 下载Python 3.8源代码至Jetson Nano
2.3 解压并进入Python-3.8.文件夹进行后续操作
2.4 到Python-3.8.中编译并配置Python环境
3.1 安装PyTorch和Torchvision:由于平台不兼容,需手动下载预编译和编译安装
3.2 将下载的文件传输至U盘,通过终端在Jetson nano中安装
3.3 安装ultralytics,注意在激活独立环境后操作
4. 使用时,每次启动需打开独立环境,可能遇到libomp.so.5库缺失,需安装OpenMP库解决
5. 个人简介:拥有丰富的学习和竞赛经历,目前准备出国留学,目标是新加坡国立大学的机器人学研究生
5.2 可通过以下方式联系:
CSDN主页,小红书和抖音,Gitee和Github代码仓库,以及ac@.com邮箱和微信。
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Microsoft Visual C++ 1.0
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Microsoft Visual C++ 1.5
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Microsoft Visual C++ 2.0
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Microsoft Visual C++ 4.0
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Microsoft Visual C++ 6.0
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MicrosoftVisual C++ .NET
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MicrosoftVisual C++
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MicrosoftVisual C++
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