1.ubuntu18.04下源码编译安装最新版本Python3
2.CV实战Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
3.Ubuntu20.04源码编译CARLA0.9.14全过程记录
4.极智开发 | ubuntu源码编译gpu版ffmpeg
5.Ubuntu编译MySQL5
6.ubuntu上源码编译安装mysql5.7.27

ubuntu18.04下源码编译安装最新版本Python3

       在ubuntu.操作系统中，源码如果你希望安装最新版本的编译Python3，如3.7.3，源码且已有的编译Python3版本为3.6.7，可以通过源码编译的源码方式来完成。以下是编译源码编译安装的步骤mac详细的步骤：

       首先，更新系统包并安装必要的源码构建工具，可以使用以下命令：

       如果你担心记忆过多依赖包，编译Ubuntu会自动识别并安装相关包，源码简化了过程。编译

       然后，源码从Python官方网站下载最新版本的编译源代码，这里以3.7.3为例，源码你可以选择wget命令手动下载，编译或者使用图形界面的源码浏览器下载。

       下载后，解压源代码包，图形界面用户可以通过拖放操作来完成。

       接下来，进入Python源代码目录，运行configure脚本进行系统检查，确保所有依赖已准备就绪。不过，--enable-optimizations选项可能导致构建过程变慢，但可以优化Python二进制文件。

       启动构建过程，小麦影视源码通过调整make命令中的-j标志来利用多核处理器，一般建议使用CPU核心数*2，这有助于提高效率，尽管这会增加构建时间。

       构建过程可能耗时，保持耐心等待其完成。完成后，安装Python二进制文件时，应避免使用默认的make install，以防止覆盖系统默认的python3。

       最后，你可以通过输入特定命令来验证Python 3.7.3的安装情况，确认一切安装成功。

       通过以上步骤，你将在ubuntu.上成功编译并安装最新Python3版本。记得每次有新版本发布，只要按照类似流程进行操作即可。

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、lua源码解读配置环境、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，防止源码外泄执行`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，怎样选择源码使用`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。

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。

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。

Ubuntu编译MySQL5

       解决Ubuntu编译MySQL5源码时遇到的"找不到curses/termcap库"问题，关键在于确保系统已经正确安装了libncurses5-dev。此库在CentOS环境下可能已自动安装，但在Ubuntu中，需要手动执行指令安装。具体步骤如下：

       首先，确认是否已安装libncurses5-dev：

       在Ubuntu中使用指令

       ./configure –with-named-curses-libs=/usr/lib/libncurses.so.5

       此行命令用于指定编译时使用特定的libncurses库版本。然而，为了简化此过程，推荐在编译前先解决libncurses5-dev的缺失问题。

       解决方法如下：

       使用

       sudo apt-get install libncurses5-dev

       指令安装libncurses5-dev。

       安装完成后，重新执行编译步骤，通常无需手动指定lib路径，系统会自动识别并使用正确的库。

       编译MySQL5源码的具体步骤如下：

       1. 使用

       sudo groupadd mysql

       创建名为mysql的用户组。

       2. 使用

       sudo useradd -g mysql mysql

       创建名为mysql的用户，并将该用户添加到之前创建的mysql组中。

       3. 解压缩并解压MySQL源码包。

       4. 进入解压后的目录并执行编译配置：

       ./configure –prefix=/usr/local/webserver/mysql/ –enable-assembler –with-extra-charsets=complex –enable-thread-safe-client –with-big-tables –with-readline –with-ssl –with-embedded-server –enable-local-infile –with-plugins=innobase

       5. 执行编译并安装：

       make && make install

       6. 调整文件权限：

       chmod +w /usr/local/webserver/mysql

       7. 更改文件所有权：

       chown -R mysql:mysql /usr/local/webserver/mysql

       完成上述步骤后，MySQL5在Ubuntu环境下应能成功编译并安装，无需额外指定库路径。

ubuntu上源码编译安装mysql5.7.

       在Ubuntu系统上源码编译安装MySQL5.7.涉及到多个步骤，旨在实现自定义配置与优化。首先，通过查看发行版本信息和内核版本来了解当前系统的状态。命令如下：

       #cat /etc/issue

       #cat /proc/version

       #uname -a

       接着，创建必要的组和用户以确保MySQL服务的权限正确。具体操作包括：

       #sudo groupadd mysql

       #sudo useradd -r -g mysql mysql

       随后，创建MySQL的安装目录与相关目录以存放数据、日志和源码。

       #mkdir -p /usr/local/mysql/installdir

       #mkdir -p /usr/local/mysql/datadir//data

       #mkdir -p /usr/local/mysql/logdir/

       #mkdir -p /usr/local/mysql/src

       安装构建工具，包括cmake、bison、gcc和ncurses，确保编译环境的完整性。

       #sudo apt-get install cmake

       #sudo apt-get install bison

       #sudo apt-get install gcc

       #sudo apt-get install libncurses5-dev

       下载并解压MySQL与MySQL-Boost，注意不要将两者解压至同一目录以避免文件覆盖。确保下载链接的准确性。

       下载：...

       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 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。