1.Ubuntu下Valgrind编译及使用
2.ubuntu18.04下源码编译安装最新版本Python3
3.Linux驱动开发笔记（二）：ubuntu系统从源码编译安装gcc7.3.0编译器
4.极智开发 | ubuntu源码编译gpu版ffmpeg
5.CV实战Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
6.剖析Linux内核源码解读之《配置与编译》
Ubuntu下Valgrind编译及使用
Valgrind是源码一个开源的软件，适用于Linux系统（包括x、分析amd和ppc架构）中的源码程序内存调试与代码剖析。通过Valgrind的分析运行环境，用户可以监控程序的源码内存使用情况，例如C语言的分析通达信公式源码大全malloc和free，或C++中的源码new和delete。借助Valgrind工具包，分析用户能够自动检测多种内存管理和线程错误，源码节省大量时间在错误查找上，分析使程序更加稳定。源码
Valgrind的分析主要功能包括：Memcheck、Callgrind、源码Cachegrind、分析Helgrind和Massif。源码以下分别介绍这些工具的作用：
Memcheck
Memcheck工具主要检查以下程序错误：
1. 使用未初始化的内存
2. 使用已释放的内存
3. 使用超过malloc分配的内存空间
4. 对堆栈的非法访问
5. 申请的空间是否有释放
6. malloc/free/new/delete申请和释放内存的匹配
7. src和dst的重叠
Callgrind
Callgrind能够收集程序运行时的数据，函数调用关系等信息，并可选择性地进行缓存模拟。运行结束后，它将分析数据写入文件。callgrind_annotate可以将这些文件内容转换为可读格式。
Cachegrind
Cachegrind模拟CPU中的I1、D1和L2缓存，能够精确指出程序中cache的丢失和命中情况。它还能提供cache丢失次数、内存引用次数，以及每行代码、每个函数、每个模块和整个程序产生的指令数。这有助于优化程序。
Helgrind
Helgrind主要用于检查多线程程序中的脚本转源码竞争问题。它通过查找多个线程访问而没有正确加锁的内存区域，发现线程间同步丢失的地方，从而定位难以发现的错误。Helgrind实现了名为“Eraser”的竞争检测算法，并进行了改进，减少错误报告次数。
Massif
Massif是一个堆栈分析器，可测量程序在堆栈中使用了多少内存，并告诉我们堆块、堆管理块和栈的大小。Massif帮助我们减少内存使用，在具有虚拟内存的现代系统中，它还能加快程序运行速度，减少程序停留在交换区中的几率。
以下主要讲解valgrind源码编译安装：
1. 下载地址: Current Releases
2. 解压: tar xvf valgrind-3..0.tar.bz2
3. 执行autogen.sh：cd valgrind-3..0 && ./ autogen.sh
4. 配置: ./configure --prefix=/usr/local/valgrind
5. 编译: make -j8
6. 安装: sudo make install
Valgrind使用：
1. 对“ls”程序进行检查，返回结果中的“definitely lost: 0 bytes in 0 blocks.”表示没有内存泄漏。
2. 内存泄漏程序测试
3. 测试多线程竞争的情况
4. 使用valgrind的helgrind工具也可以检查出死锁问题
ubuntu.下源码编译安装最新版本Python3
截止到年4月9日，Python3的最新版本是3.7.3。当前ubuntu.安装的Python3版本为3.6.7。本文将演示在ubuntu.环境下使用源码编译安装Python3.7.3版本，为后续更新安装提供参考。
首先，需要更新包列表并安装用于构建Python源的包。
可以使用命令进行操作，系统会自动寻找相关关联的包，简化操作步骤。
接着，使用wget命令从Python下载页面下载最新的源代码文件。若使用图形化界面，Firefox下载更加便捷。java map 源码
下载完成，解压文件，然后切换到Python源目录。运行configure脚本，该脚本将检查系统依赖项以确保构建过程顺利。
为优化Python二进制文件运行效率，选择--enable-optimizations选项。
执行make命令启动构建过程。根据CPU核心数调整-j标志以优化构建速度。一般而言，使用CPU核心数*2确定j值较为合理。
完成后，使用特定命令安装Python二进制文件，避免覆盖系统默认的Python3二进制。
至此，Python 3.7.3安装成功。通过运行命令可验证安装的完整性。
Linux驱动开发笔记（二）：ubuntu系统从源码编译安装gcc7.3.0编译器
在编译Ubuntu驱动时，由于使用的gcc版本为7.3.0，通过apt管理和下载都无法直接安装，因此需要从源码编译安装gcc7.3.0编译器。
GCC，作为GNU项目的重要组成部分，是一款遵循GPL许可证的自由软件。起初，它为GNU操作系统设计，如今已广泛应用于Linux、BSD、MacOS X等系统，甚至在Windows上也有应用。视频系统 源码GCC支持多种处理器架构，如x、ARM和MIPS，并且支持多种编程语言，如C、C++、Fortran、Pascal等。
要从源码安装gcc7.3.0，首先需要下载源码包。下载地址为：mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...
安装过程分为几个步骤。首先，确保网络连接，因为需要依赖库，如libgmp-dev、libmpfr-dev和libmpc-dev。安装完这些后，不要卸载已有的gcc，因为可能会遇到问题。
下载并解压gcc-7.3.0.tar.gz，然后执行./configure。注意增加c和c++的配置，避免编译结果只有g++。配置完成后，进行make -j4编译，可能会遇到错误，如"fatal error: asm/errno.h: No such file or directory"，这时需要修改头文件路径。
继续编译，可能会遇到"sanitizer_syscall_generic.inc::: error: '__NR_open' was not declared in this 米兔 源码scope"，解决方法是修正头文件链接。最后，编译成功后执行sudo make install，并确认安装版本。
在安装过程中，有两点需要注意：一是本地需要g++，否则编译时会出错，解决方法是安装gcc；二是安装后可能只有g++，没有gcc，此时需在./configure阶段添加c和c++的配置。
极智开发 | ubuntu源码编译gpu版ffmpeg
欢迎访问极智视界公众号，获取更多深入的编程知识与实战经验分享。
本文将带你了解在 Ubuntu 系统中，如何进行源码编译，获得 GPU 加速版本的 FFmpeg 工具。
FFmpeg 是一款功能强大的音视频处理工具，支持多种格式的音视频文件，并提供了丰富的命令行工具和库，允许开发者在 C 语言或其他编程语言中进行音视频处理。
然而，FFmpeg 本身并不具备 GPU 加速功能。通过集成 CUDA SDK、OpenCL 或 Vulkan 等第三方库，能够实现 FFmpeg 的 GPU 加速，显著提升处理速度和性能。
在本文中，我们将重点介绍如何在 Ubuntu 系统中编译 GPU 加速版本的 FFmpeg。
首先，确保已安装 nv-codec-hearers，这是 NVIDIA 提供的 SDK，用于在 GPU 上加速 FFmpeg 的操作。
接下来，安装 FFmpeg 编码库和相关依赖，完成 FFmpeg 的编译配置。
最后，运行编译命令，检查 FFmpeg 是否成功安装并验证 GPU 加速功能。
至此，GPU 加速版本的 FFmpeg 已成功编译和安装，能够为你在音视频处理任务中带来显著性能提升。
通过极智视界公众号，获得更多有关人工智能、深度学习的前沿技术与实用知识，欢迎加入知识星球，获取丰富的资源与项目源码，共同探索 AI 领域的无限可能。
CV实战Ubuntu.源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
在Linux环境下，特别是Ubuntu .中安装OpenCV-3.4.x版本，需要理解其源码编译过程，本文将详细说明从源码编译到安装，以及测试demo的全过程。安装步骤分为源码下载、使用`apt-get`安装依赖项、从源码构建安装OpenCV、配置环境、验证安装情况以及卸载。在Linux环境下，确保系统稳定运行是关键步骤之一。以下为详细流程： 1. 源码下载 从OpenCV官网或GitHub下载OpenCV源码。选择版本时，考虑与项目的兼容性以及对最新特性的需求。 2. apt-get安装 Ubuntu下，OpenCV安装可通过两种方式：直接使用`$ sudo apt-get install python-opencv`进行快速安装，适用于仅在Python环境中使用OpenCV的情况；推荐从源码构建安装，以获取更新的代码版本，增强稳定性和可控性。 3. 从源码安装 从源码构建安装时，可选择默认安装位置或自定义安装位置。默认位置通常为`/usr/local`，而自定义位置需要额外配置。 3.1 构建依赖项 确保安装`cmake`, `gcc`, `g++`等构建工具。对于Python支持，选择安装Python 2和/或Python 3的特定模块。安装`GTK`支持用于图形界面应用，以及处理库（根据需要）。使用`cmake`下载`ippcv`库，注意**问题。 3.2 默认位置安装 使用`git`或下载的压缩包解压后，切换到源码目录，执行`cmake`命令以构建`CMakeLists.txt`，并创建`makefile`。指定构建参数时，`CMAKE_INSTALL_PREFIX`用于设置安装路径，通常为`/usr/local`。根据需要选择构建类型（`DEBUG`或`RELEASE`）和是否启用CUDA加速。 3.3 自定义位置安装 自定义安装时，使用`cmake`命令时需添加`-DCMAKE_INSTALL_PREFIX`参数，指向自定义安装目录。在安装后，还需配置扫描路径和设置环境变量，确保其他项目能够正确引用OpenCV库。 配置 配置步骤包括将OpenCV的`lib`路径添加到系统配置中，以便其他项目能够引用OpenCV库。通常，这涉及编辑`ld.so.conf`文件或通过环境变量设置。 验证查看版本 在终端或Python环境中，通过`pkg-config`命令或Python导入`cv2`模块查看OpenCV版本。 C++和Python demo测试 执行官方提供的示例代码，验证OpenCV功能。在C++环境中，通过指定`OpenCV_DIR`变量路径来正确引用库文件。在Python环境中，确保导入路径设置正确。 卸载 卸载OpenCV时，使用`make uninstall`命令。注意，仅删除了文件，留下的空文件夹可能需要手动删除。 通过遵循上述步骤，即可在Ubuntu .系统中成功安装OpenCV，并进行测试验证。确保安装过程的每个环节都得到正确配置，以避免潜在的问题和冲突。剖析Linux内核源码解读之《配置与编译》
Linux内核的配置与编译过程详解如下：配置阶段
首先，从kernel.org获取内核源代码，如在Ubuntu中，可通过`sudo apt-get source linux-$(uname -r)`获取到，源码存放在`/usr/src/`。配置时，主要依据`arch//configs/`目录下的默认配置文件，使用`cp`命令覆盖`/boot/config`文件。配置命令有多种，如通过`.config`文件进行手动修改，但推荐在编译前进行系统配置。配置时注意保存配置，例如使用`/proc/config.gz`，以备后续需要。编译阶段
内核编译涉及多种镜像类型，如针对ARM的交叉编译，常用命令是特定的。编译过程中，可能会遇到错误，需要针对具体问题进行解决。编译完成后，将模块和firmware（体系无关）分别存入指定文件夹，记得为某些硬件添加对应的firmware文件到`lib/firmware`目录。其他内容
理解vmlinux、vmlinuz（zImage, bzImage, uImage）之间的关系至关重要。vmlinuz是压缩后的内核镜像，zImage和bzImage是vmlinuz的压缩版本，其中zImage在内存低端解压，而bzImage在高端解压。uImage是uBoot专用的，是在zImage基础上加上特定头信息的版本。Ubuntu.源码编译CARLA0.9.全过程记录
本文详尽记录了在Ubuntu .上通过源码编译CARLA 0.9.的全过程，特别强调了Linux系统环境的配置以支持与ROS和Autoware的协同仿真，并且允许自定义场景和车辆配置。步骤一：系统基础配置
首先，确保安装Ubuntu .并配置Nvidia显卡驱动，参考链接：win + Ubuntu . LTS 双系统安装（UEFI + GPT）。步骤二：安装依赖
参考Linux build - CARLA Simulator -branch 0.9.，逐步安装必要的软件，如遇到下载问题，可考虑使用阿里源或新华源，推荐查阅：ubuntu安装软件依赖问题。步骤三：Unreal Engine 4. 安装与配置
由于CARLA 0.9.以上版本使用UE4.，需先安装并编译。确保Github账户已与Unreal Engine账户关联，如需Personal Access Token，参考Github - 使用新的Personal Access Token进行仓库认证。步骤四：下载与编译CARLA
从官方仓库下载CARLA源代码，更新时可能遇到官方资产Url变化，需修改Update.sh文件。编译过程中，PythonAPI部分网络需求较高，make launch可能需要设定UE4_ROOT环境变量，具体步骤见BuildCarlaUE4.sh。步骤五：运行测试
在完成上述步骤后，进行测试并欢迎在评论区交流问题，如有任何疑问，欢迎留言。如果你对内容满意，请别忘了收藏和关注。