linux安装boost

时间: 2023-04-29 09:00:13 浏览: 16
要在Linux上安装Boost,可以按照以下步骤进行: 1. 打开终端并更新软件包列表:`sudo apt update` 2. 安装Boost库和开发工具包:`sudo apt install libboost-all-dev` 完成上述步骤后,Boost库将会被安装在系统中,您就可以在编译和链接您的程序时使用Boost库提供的功能了。
相关问题

linux 安装boost

### 回答1: 要在Linux上安装Boost,可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开终端并输入以下命令以更新软件包列表: sudo apt-get update 2. 然后,输入以下命令以安装Boost库: sudo apt-get install libboost-all-dev 3. 安装完成后,您可以使用以下命令检查Boost版本: dpkg -s libboost-dev | grep Version 4. 如果您需要使用特定的Boost库,例如Boost Filesystem库,可以使用以下命令安装: sudo apt-get install libboost-filesystem-dev 5. 安装完成后,您可以在代码中包含所需的Boost库头文件并链接所需的库。 希望这可以帮助您安装Boost库。 ### 回答2: 在Linux系统上安装Boost库可以大幅度提高C++程序的效率和性能。Boost是一个基于C++的库集合,可以提供许多实用的工具和组件供程序员使用和解决问题。 以下是在Linux系统上安装Boost的步骤: 第一步,下载Boost压缩包并解压。可以到Boost官网或其它第三方网站下载。解压之后会看到一个目录,其中包含一个类似“boost_1_73_0”的子目录。 第二步,打开终端并进入到解压后的子目录中。运行以下命令: ``` ./bootstrap.sh --prefix=/usr/local ``` 这个命令会在当前目录生成一个b2编译器,在安装时将库安装到/usr/local目录下。 第三步,运行以下命令: ``` ./b2 install ``` 这个命令将会编译和安装Boost库到/usr/local目录下。编译过程需要一定的时间,要耐心等待。 第四步,配置环境变量。打开终端并输入以下命令: ``` sudo vim /etc/profile ``` 在文件的末尾添加一行: ``` export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib ``` 保存文件并退出。运行以下命令使环境变量立即生效: ``` source /etc/profile ``` 这样Boost库就安装好了,并且配置好了环境变量,可以在编译C++程序时使用Boost库提供的各种功能和组件。 以上就是在Linux系统上安装Boost的步骤,如果出现问题可以参照相关的错误提示或到互联网上搜索解决方案。 ### 回答3: Linux下安装Boost可以分为两种方式:二进制方式和源代码编译方式。如果您想使用Boost的最新版本或者某些特定功能,建议使用源代码编译方式安装。 1.二进制方式: Boost官网提供了Linux x86_64系统下的二进制包下载,您可以直接下载并安装。以CentOS 7为例,下载链接为:https://dl.bintray.com/boostorg/release/1.72.0/binaries/boost_1_72_0.tar.gz 使用以下命令进行解压: tar -zxvf boost_1_72_0.tar.gz 之后您可以将Boost头文件和库文件复制到您需要的目录中,比如: cp -r boost_1_72_0/boost /usr/local/include cp -r boost_1_72_0/stage/lib/* /usr/local/lib 这样就完成了Boost的安装。不过需要注意一点,由于Boost库文件较多,如果您不确定需要哪些库文件,可以直接复制整个stage/lib目录下的文件。 2.源代码编译方式: 下载Boost的源代码:https://dl.bintray.com/boostorg/release/1.72.0/source/boost_1_72_0.tar.gz 解压后进入boost_1_72_0目录,使用以下命令进行编译和安装: ./bootstrap.sh --prefix=/usr/local ./b2 install bootstrap.sh脚本用于配置编译环境,--prefix=/usr/local参数表示安装路径为/usr/local。执行b2 install命令即可开始编译并安装Boost,此过程需要等待一段时间。 使用以上两种方法中的任一一种,就可以安装Boost到Linux系统中了。在使用时需要包含对应的头文件和库文件,例如: #include <boost/algorithm/string.hpp> -L /usr/local/lib -lboost_system 需要注意的是,如果是使用源代码编译方式安装,需要确保您的系统已经安装了Boost依赖的工具和库,建议使用系统自带的包管理器进行安装。

linux安装boost_python

要在Linux上安装boost_python,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保您的系统上已经安装了Boost库。您可以使用以下命令来安装Boost库: ``` sudo apt-get install libboost-all-dev ``` 2. 安装Boost库后,您可以使用以下命令来安装boost_python模块: ``` sudo apt-get install python-dev sudo apt-get install libboost-python-dev ``` 3. 安装完成后,您可以在您的Python脚本中导入boost_python模块并使用它。 请注意,以上命令是基于Debian/Ubuntu系统的。如果您使用其他Linux发行版,请根据发行版的包管理器进行相应的安装。

相关推荐

### 回答1: 1. 下载boost库的源代码包,可以从官网或者其他镜像站点下载。 2. 解压源代码包,进入解压后的目录。 3. 执行以下命令进行编译: ./bootstrap.sh --prefix=/usr/local/boost ./b2 install 这里的--prefix参数指定了boost库的安装路径,可以根据自己的需要进行修改。 4. 等待编译完成后,boost库就安装成功了。 5. 在使用boost库的项目中,需要在编译选项中加入-lboost_xxx参数,其中xxx为具体的库名,比如-lboost_system、-lboost_thread等。 ### 回答2: 首先,为什么要安装boost库呢?boost库是C++语言的一个重要扩展库,提供了很多常用的功能模块,包括但不限于多线程、容器、算法、文件系统等,更是很多C++开发框架的基础。 那么,如何在Linux系统中安装boost库呢?下面我们来简单介绍一下。 1. 检查系统中是否已经安装了boost库 打开终端,输入以下命令检查是否已经安装了boost库: $ dpkg -l | grep libboost 若有输出,则表示已经安装了boost库,否则需要安装。 2. 下载boost库 前往官网https://www.boost.org/下载需要的boost库,选择对应版本及操作系统,一般下载的文件格式为.tar.gz。 3. 解压boost库 在终端中输入以下命令解压下载的boost库: $ tar xfz boost_x_x_x.tar.gz 注意替换掉x_x_x为下载的版本号。 4. 编译boost库 进入解压后boost库的目录,运行以下命令进行编译: $ ./bootstrap.sh --prefix=/usr/local $ ./b2 其中--prefix=/usr/local指定安装目录为/usr/local。 5. 安装boost库 编译完成后,运行以下命令进行安装: $ sudo ./b2 install 6. 配置环境变量 我们需要将boost库的路径配置到系统环境变量中。找到/etc/environment文件,在其中添加: export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib 保存后退出终端,使用以下命令使之生效: $ source /etc/environment 7. 测试 最后,我们可以写一个简单的C++程序进行测试,代码如下: #include <iostream> #include <boost/version.hpp> int main() { std::cout << "Boost version: " << BOOST_VERSION << std::endl; return 0; } 编译运行后,若能看到输出Boost version: xxxx,则表示安装配置成功。 以上就是Linux系统下安装boost库的基本步骤,希望对大家有所帮助。 ### 回答3: 首先,需要从boost官网下载boost库的源代码,解压并进入源代码的目录下。在终端中输入以下命令来安装boost库: 1. ./bootstrap.sh //进行预编译 2. ./b2 //编译 3. sudo ./b2 install //安装 执行完成之后,就会将boost库安装到系统中。需要注意的是,安装的时候需要先确认已经安装了g++和gcc等编译器,否则无法编译文件。如果编译过程中出现错误,可以尝试先升级一下系统的软件包。在编译完成后,boost库会默认安装到/usr/local/lib目录下,也可以通过修改./bootstrap.sh里的--prefix参数改变安装目录的路径。 安装完毕后,就可以在C++的代码中使用boost库了。需要在代码中包含对应的库文件头文件,同时链接相应的库文件。例如,需要使用boost的thread库,可以在代码中加上以下语句: #include <boost/thread.hpp> 并在编译时链接相应的库文件: g++ -pthread -l boost_thread -o demo demo.cpp 需要注意的是,编译时需要加上-pthread参数,否则会出现链接错误。 总之,安装boost库并不是很难,但需要仔细阅读官方文档,并对编译相关的知识有一定了解。安装完成后,就可以享受boost库带来的便利和高效了。
要在Linux上安装Boost库,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,使用wget命令下载Boost库的源代码文件。可以使用以下命令进行下载: wget http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.54.0/boost_1_54_0.tar.gz 2. 下载完成后,使用tar命令解压缩源代码文件: tar -xzvf boost_1_54_0.tar.gz 3. 进入解压后的目录: cd boost_1_54_0 4. 运行bootstrap.sh脚本进行配置: ./bootstrap.sh --prefix=/usr/local 这里的--prefix=/usr/local指定了Boost库的安装目录为/usr/local。 5. 配置完成后,运行b2命令进行编译和安装: ./b2 install --with=all 这个命令会编译并安装Boost库的所有组件。 6. 安装完成后,Boost库将会被安装在/usr/local/lib目录下。 此外,为了能够正确使用Boost库,还需要将库的头文件路径和库文件路径添加到系统的环境变量中。可以使用以下命令进行设置: export CPLUS_INCLUDE_PATH=$CPLUS_INCLUDE_PATH:/usr/local/boost/include export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/boost/lib 这样,系统就能够找到Boost库的头文件和库文件了。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Linux 安装boost | 使用的方法](https://blog.csdn.net/m0_45867846/article/details/108987644)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [Linux 安装Boost](https://blog.csdn.net/u010608296/article/details/113194056)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
### 回答1: 安装 Boost 库可以让你在 Linux 系统上使用 Boost 提供的 C++ 库。以下是在 Linux 上安装 Boost 库的步骤: 1. 打开终端,使用以下命令安装 Boost 库的依赖项: sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential 2. 下载 Boost 库,可以从官网(https://www.boost.org/users/download/)下载最新的版本。解压缩下载的文件,进入解压后的目录。 3. 在终端中进入 Boost 库的目录,并运行以下命令: ./bootstrap.sh --prefix=/usr/local 这将启动 Boost 库的构建系统,并将库安装到 /usr/local 目录中。 4. 运行以下命令编译和安装 Boost 库: ./b2 sudo ./b2 install 这将编译 Boost 库并将其安装到 /usr/local/lib 和 /usr/local/include 目录中。 5. 确认 Boost 库已经安装成功。在终端中输入以下命令,查看 Boost 库的版本: ldconfig -v | grep boost 如果一切正常,应该可以看到安装的 Boost 库的版本信息。 安装成功后,你就可以在 Linux 系统上使用 Boost 库了。 ### 回答2: Boost是一个流行的C++库,提供了许多有用的功能,例如数据结构、算法和多线程支持。在Linux中安装Boost库需要以下步骤: 第一步:下载Boost库 到官网(https://www.boost.org/)下载最新版的Boost源代码(zip或tar.gz格式)。解压文件到本地目录。 第二步:编译Boost库 打开终端,进入Boost源代码目录,运行以下命令开始编译: ./bootstrap.sh --prefix=/usr/local ./b2 其中--prefix指定了安装目录。 该命令将在源代码目录下生成一个bin目录,其中包含许多库文件。由于Boost库非常庞大,编译时间可能会很长。 第三步:安装Boost库 运行以下命令安装Boost库: sudo ./b2 install 此命令将安装Boost库到指定的目录(默认为/usr/local/lib/)。如果需要安装到其他目录,可以用--prefix指定。 安装完成后,就可以在代码中使用Boost库了。将需要使用的头文件路径和库文件路径添加到代码库和编译选项中,即可开始使用Boost库的各种功能。 ### 回答3: Linux Boost库是一款开源C++库,由C++标准库的部分扩展而来,提供一系列的高效的数据结构和算法,能够使开发者更加轻松高效地编写C++程序。 安装Boost库也比较简单,以下是详细的步骤: 1. 下载Boost 在官网上下载需要的版本:https://www.boost.org/users/download/ 下载完成后解压缩文件 2. 编译Boost 打开终端,进入Boost文件夹,输入以下命令: ./bootstrap.sh 3. 安装Boost库 输入以下命令: sudo ./b2 install 等待安装完成即可。 安装完成后,测试安装是否成功,可以输入以下命令: #include <iostream> #include <boost/version.hpp> using namespace std; int main(){ cout << "Boost version:" << BOOST_VERSION << endl; return 0; } 编译运行后如果输出Boost版本号,则表示Boost库已经安装成功。 以上就是Linux Boost库安装的详细步骤,希望对大家有所帮助。
引用\[1\]:在Linux系统中,可以使用apt-get命令来安装boost库。要安装boost库,可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开终端并以管理员身份登录。 2. 使用以下命令编辑/etc/profile文件:sudo vi /etc/profile 3. 在文件的末尾添加以下内容: CPLUS_INCLUDE_PATH=$CPLUS_INCLUDE_PATH:/usr/local/boost/include LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/boost/lib export LIBRARY_PATH CPLUS_INCLUDE_PATH 4. 保存并关闭文件。 5. 运行以下命令使更改生效:source /etc/profile 6. 现在可以使用apt-get命令来安装boost库了。 引用\[3\]:在Linux系统中,软件包的存储库信息通常存储在/etc/apt/sources.list和/etc/apt/sources.list.d/目录中的带有.list后缀的文件中。这些文件被称为source.list文件。你可以使用命令man sources.list来查看apt的完整存储机制。 综上所述,要在Linux系统中使用apt-get命令安装boost库,你需要编辑/etc/profile文件并添加相应的路径,然后运行source命令使更改生效。此外,你还可以查看source.list文件来了解apt软件包管理器的存储机制。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Linux中搭建boost开发库编译Boost库--基于Ubuntu18.04](https://blog.csdn.net/qq_15725099/article/details/105076498)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Linux下boost库的安装](https://blog.csdn.net/weixin_39669163/article/details/116763991)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [ubuntu20.04使用命令apt-get install xxx 安装软件时报“http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu xxx“连接...](https://blog.csdn.net/zhoupenghui168/article/details/123499562)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: 要在Linux上安装dlib,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保您的Linux系统已经安装了C++编译器和Python开发环境。 2. 接下来,您需要安装dlib的依赖项,包括Boost和OpenCV。您可以使用以下命令在Ubuntu上安装它们: sudo apt-get install libboost-all-dev sudo apt-get install libopencv-dev 3. 然后,您可以使用pip命令安装dlib: pip install dlib 4. 如果您遇到了问题,可以尝试从dlib的GitHub存储库中手动安装。您可以使用以下命令克隆存储库: git clone https://github.com/davisking/dlib.git 5. 然后,进入存储库目录并运行以下命令: python setup.py install 6. 安装完成后,您可以在Python中导入dlib并开始使用它。 希望这些步骤能够帮助您在Linux上成功安装dlib。 ### 回答2: Dlib是一个开源的C++机器学习库,提供了许多现成的机器学习算法和工具。在Linux系统中安装dlib可以让你使用它提供的各种算法去解决各种机器学习问题。 以下是在Linux系统中安装dlib的步骤: 1.安装依赖项 在安装dlib之前,需要先安装一些依赖项。运行下面的命令可以安装这些依赖项: sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config sudo apt-get install libx11-dev libatlas-base-dev sudo apt-get install libgtk-3-dev libboost-python-dev 2.下载dlib 在安装dlib之前,需要先下载安装包。可以从dlib的GitHub页面上下载最新的安装包。下载后解压缩到你喜欢的位置,例如/home/usr/soft。 cd /home/usr/soft wget https://github.com/davisking/dlib/archive/master.zip unzip master.zip 3.编译dlib 在dlib的目录下新建一个build目录用来存放生成的文件,进入build目录。 cd dlib-master mkdir build cd build 运行cmake命令生成Makefile文件。 cmake .. 运行make来编译dlib make 4.安装dlib 在编译完成之后,可以在dlib的build目录中找到生成的libdlib.so和libdlib.a库文件。需要将这两个文件复制到系统中相关的库文件夹下(例如/usr/local/lib)。 sudo cp libdlib.so /usr/local/lib sudo cp libdlib.a /usr/local/lib 5.连接dlib库 在使用dlib库时,需要在程序中链接相关的库。在编译程序时指定-l选项和对应的库名即可。 g++ your_prog.cpp -o your_prog -ldlib 这样你就可以在Linux系统中安装dlib并开始使用它去解决各种机器学习问题了。 ### 回答3: Dlib是一个C++图像处理及机器学习库,其中包含了一些深度学习模型及其他常用的图像算法。要在Linux上安装Dlib,步骤如下: 1. 安装依赖项 在安装Dlib之前,需要先安装一些依赖项。在Linux上可以使用包管理器来安装这些依赖项。例如,在Ubuntu上可以使用以下命令来安装: sudo apt-get install build-essential cmake libx11-dev libatlas-base-dev 2. 下载Dlib Dlib可以从官网上下载 https://github.com/davisking/dlib。下载完成后解压缩到您想要安装Dlib的文件夹中。 3. 编译Dlib 进入Dlib的文件夹,运行以下命令: mkdir build cd build cmake .. cmake --build . 这将编译Dlib。如果您想要在不同版本的Python中使用Dlib,您可以使用以下命令指定Python的路径: cmake -DPYTHON_EXECUTABLE=/path/to/your/python .. 4. 安装Dlib 编译完成后,运行以下命令来安装Dlib: sudo cmake --install . 这将安装Dlib到默认的系统路径。 以上是在Linux上安装Dlib的基本步骤。如果您想要使用Python中的Dlib模块,您需要在Python中安装Dlib。可以使用以下命令安装: pip install dlib 安装完成后,可以使用以下命令来测试Dlib是否安装成功: python import dlib 如果没有任何错误提示,那么Dlib就成功安装了。

最新推荐

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

无监督人脸特征传输与检索

1检索样式:无监督人脸特征传输与检索闽金虫1号mchong6@illinois.edu朱文生wschu@google.comAbhishek Kumar2abhishk@google.com大卫·福赛斯1daf@illinois.edu1伊利诺伊大学香槟分校2谷歌研究源源源参考输出参考输出参考输出查询检索到的图像(a) 眼睛/鼻子/嘴(b)毛发转移(c)姿势转移(d)面部特征检索图1:我们提出了一种无监督的方法来将局部面部外观从真实参考图像转移到真实源图像,例如,(a)眼睛、鼻子和嘴。与最先进的[10]相比,我们的方法能够实现照片般逼真的传输。(b) 头发和(c)姿势,并且可以根据不同的面部特征自然地扩展用于(d)语义检索摘要我们提出检索风格(RIS),一个无监督的框架,面部特征转移和检索的真实图像。最近的工作显示了通过利用StyleGAN潜在空间的解纠缠特性来转移局部面部特征的能力。RIS在以下方面改进了现有技术:1)引入

HALCON打散连通域

### 回答1: 要打散连通域,可以使用 HALCON 中的 `connection` 和 `disassemble_region` 函数。首先,使用 `connection` 函数将图像中的连通域连接起来,然后使用 `disassemble_region` 函数将连接后的连通域分离成单独的区域。下面是一个示例代码: ``` read_image(Image, 'example.png') Threshold := 128 Binary := (Image > Threshold) ConnectedRegions := connection(Binary) NumRegions :=

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

无监督身份再识别中的判别表示学习算法及领域适应技术的研究与应用

8526基于判别表示学习的无监督身份再识别Takashi Isobe1,2,Dong Li1,Lu Tian1,Weihua Chen3,Yi Shan1,ShengjinWang2*1 Xilinx Inc.,中国北京2清华大学3阿里巴巴集团{dongl,lutian,yishan}@xilinx.comjbj18@mails.tsinghua.edu.cnwgsg@tsinghua.edu.cnkugang. alibaba-inc.com摘要在这项工作中,我们解决的问题,无监督域适应的人重新ID注释可用于源域,但不为目标。以前的方法通常遵循两阶段优化管道,其中网络首先在源上进行预训练,然后使用通过特征聚类创建的伪标签在目标上进行微调。这种方法存在两个主要局限性。(1)标签噪声可能阻碍用于识别目标类别的区分特征的学习。(2)领域差距可能会阻碍知识从源到目标的转移。我们提出了三种技术方案来缓解(一)(b)第(1)款(c)第(1)款这些问题首先,我们提出了一个集群明智的对比学习算法(CCL)的特征学习和集群精炼的迭代优�

开路电压、短路电流测等效内阻的缺点

### 回答1: 开路电压、短路电流测等效内阻的缺点有以下几个: 1. 受环境条件影响较大:开路电压、短路电流测等效内阻需要在特定的环境条件下进行,如温度、湿度等,如果环境条件发生变化,测量结果可能会出现较大误差。 2. 测量精度较低:开路电压、短路电流测等效内阻的精度受到仪器精度、线路接触不良等因素的影响,误差较大。 3. 需要断开电池电路:开路电压、短路电流测等效内阻需要断开电池电路进行测量,这样会导致电池的使用受到影响,对于某些需要连续供电的设备来说不太适用。 4. 无法检测内部故障:开路电压、短路电流测等效内阻只能检测电池整体的性能,无法检测到电池内部的故障,如单体电池损坏等问

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

无监督人员身份再识别中的Meta成对关系蒸馏方法

3661Meta成对关系蒸馏的无监督人员身份再识别浩轩叶季1王乐1 * 周三平1唐伟2南宁郑1刚华31西安交通大学人工智能与机器人研究所2美国伊利诺伊大学芝加哥分校摘要由于缺乏地面真实标签,无监督人员重新识别(Re-ID)仍然具有挑战性。现有方法通常依赖于经由迭代聚类和分类估计的伪标签,并且不幸的是,它们非常容易受到由不准确的估计的聚类数量引起的性能损失的影响另外,我们提出了Meta Pairwise RelationshipDistillation(MPRD)方法来估计无监督人Re-ID的样本对的伪标签。具体地,它由卷积神经网络(CNN)和图卷积网络(GCN)组成,其中GCN基于由CNN提取的当前特征来估计样本对的伪标签,并且CNN通过涉及由GCN施加的高保真正样本和负样本对来学习更好的为了实现这一目标,少量的标记样本用于指导GCN训练,它可以提取Meta知识来判断正负样本对之间的�

使用 easyx 绘制先序遍历的 C++ 代码,并在遍历时改变遍历的节点的颜色。

### 回答1: 以下是使用 easyx 绘制先序遍历并改变节点颜色的 C++ 代码: ```cpp #include <graphics.h> #include <conio.h> #include <iostream> #include <stack> using namespace std; const int MAXN = 105; // 最大节点数 const int nodeSize = 30; // 节点大小 const int interval = 50; // 节点间距 int n;

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。