我在Linux系统(顺便说一句，Eigen3)上手动安装了一个库(到/usr/local)。有一个与lib捆绑在一起的FindEigen3.cmake，但默认情况下未安装在任何地方。/usr/share/cmake-x.y/Modules是CMake寻找额外模块的地方，但是把这些文件放在那里似乎不是做事的方法。/usr/local下是否有默认扫描的等效位置？或者创建自定义库模块的标准方法是什么？(虽然这个问题与编程没有严格的联系，但我认为库作者也可能从另一面遇到同样的问题:手动安装时将这些文件放在哪里。) 最佳答案 在我们的项目中，

我在Linux系统(顺便说一句，Eigen3)上手动安装了一个库(到/usr/local)。有一个与lib捆绑在一起的FindEigen3.cmake，但默认情况下未安装在任何地方。/usr/share/cmake-x.y/Modules是CMake寻找额外模块的地方，但是把这些文件放在那里似乎不是做事的方法。/usr/local下是否有默认扫描的等效位置？或者创建自定义库模块的标准方法是什么？(虽然这个问题与编程没有严格的联系，但我认为库作者也可能从另一面遇到同样的问题:手动安装时将这些文件放在哪里。) 最佳答案 在我们的项目中，

我正在尝试使用在Linux上运行的CMake构建基于OpenCV的项目。到目前为止，我的CMakeLists.txt文件看起来像FIND_PACKAGE(OpenCVREQUIRED)...TARGET_LINK_LIBRARIES(my-executable${OpenCV_LIBS})但这会导致动态链接库。如何链接静态库？ 最佳答案 您只需在CMake中将BUILD_SHARED_LIBS标志设置为false即可构建静态OpenCV库。然后，使用这些静态库构建自己的应用程序所需要做的就是在CMakeLists.txt中添加对Op

我正在尝试使用在Linux上运行的CMake构建基于OpenCV的项目。到目前为止，我的CMakeLists.txt文件看起来像FIND_PACKAGE(OpenCVREQUIRED)...TARGET_LINK_LIBRARIES(my-executable${OpenCV_LIBS})但这会导致动态链接库。如何链接静态库？ 最佳答案 您只需在CMake中将BUILD_SHARED_LIBS标志设置为false即可构建静态OpenCV库。然后，使用这些静态库构建自己的应用程序所需要做的就是在CMakeLists.txt中添加对Op

每条有助于完成整个画面的信息+1。你不需要知道完整的答案。我会同样欣赏拼图的各个部分。谢谢。我即将尝试我的第一次交叉编译。我搜索了SO和网络并找到了很多信息，但我并不总是知道如何将这些信息放在一起，因为仍然缺少一些信息。我的主机:linuxKubuntuamd64。目标:linuxkubuntux86(32位)(应该很简单，不是吗？)工具:g++和cmake。这是我找到的信息:Howtocompilea32-bitbinaryona64-bitlinuxmachinewithgcc/cmake提到导出CFLAGS=-m32。这是一件。Cross-platform:selectingda

每条有助于完成整个画面的信息+1。你不需要知道完整的答案。我会同样欣赏拼图的各个部分。谢谢。我即将尝试我的第一次交叉编译。我搜索了SO和网络并找到了很多信息，但我并不总是知道如何将这些信息放在一起，因为仍然缺少一些信息。我的主机:linuxKubuntuamd64。目标:linuxkubuntux86(32位)(应该很简单，不是吗？)工具:g++和cmake。这是我找到的信息:Howtocompilea32-bitbinaryona64-bitlinuxmachinewithgcc/cmake提到导出CFLAGS=-m32。这是一件。Cross-platform:selectingda

pytorchgpu是必须装的，因为cpu太慢了。最新的pytorch版本是2.0下面是安装教程。首先，登录pytorch.org网站，看你要安装的cuda版本。目前最新的支持cuda11.8，于是我选择了11.8然后，登录cuda官网，下载cuda11.8cuda最新版已经是12.1了。pytorch不支持！！！！！所以，找11.8版下载。安装cuda。安装的时候，gpu显卡驱动需要用cuda11.8版本里面带着的显卡驱动。可以解压缩，强制安装（直接用设备管理器，显卡更新驱动，解压cuda11.8的安装文件，找到里面的显卡驱动文件夹）。直接用cuda的安装会提示，因为有新版本安装不成功。验证

前言为什么会写这样一篇呢，应该早晚会用到paddlelite，所以paddle还是要学的，与其在飞桨平台上跑，不如在自己电脑上跑。我以为安装paddle只需要三行代码：#打开AnacondaPromptcondacreate-npaddlepython=3.9condaactivatepaddlepython-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==2.4.0.post116-fhttps://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html然后就可以快乐地荡起飞桨……实则1.安装paddle前两步不变，pytho

前言为什么会写这样一篇呢，应该早晚会用到paddlelite，所以paddle还是要学的，与其在飞桨平台上跑，不如在自己电脑上跑。我以为安装paddle只需要三行代码：#打开AnacondaPromptcondacreate-npaddlepython=3.9condaactivatepaddlepython-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==2.4.0.post116-fhttps://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html然后就可以快乐地荡起飞桨……实则1.安装paddle前两步不变，pytho

第一次安装的时候真的是纯小白，各种概念都不懂，只知道使用GPU跑代码需要安装CUDA。弯路走了不少，前前后后被虐了一周，安装的非常艰辛，且混乱；第二次安装是在同学电脑上，又绕了些弯路，不过这次只花了半天时间，当时非常自豪来着。这次是第三次安装，有了第二次的经验，安装的非常非常顺利，可谓一气呵成。现在把过程发过来，是我的第一篇CSDN。有点点激动。步骤简述：1.确认有NvidiaGPU2.升级驱动程序3.安装CUDA4.安装GPU版Pytorch关键：版本一定要对应，各个地方版本都要对应。最好经常查看与确认版本。详细过程：1.确认有GPU在任务管理器-性能中，看GPU1中的型号。（GPU1是独显