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已交叉编译 ghostscript-9.04，静态版本可用，直接运行 gs 即可

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简介：
这段简介可以描述为：“已成功将ghostscript-9.04进行交叉编译，并生成了静态版本。用户可以直接执行gs命令来使用它，无需额外配置。” ghostscript-9.04 已经完成了交叉编译，并且是静态编译的。运行gs即可支持Pychart。

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  • 已交叉编译 ghostscript-9.04，静态版本可用，直接运行 gs 即可
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    这段简介可以描述为：“已成功将ghostscript-9.04进行交叉编译，并生成了静态版本。用户可以直接执行gs命令来使用它，无需额外配置。” ghostscript-9.04 已经完成了交叉编译，并且是静态编译的。运行gs即可支持Pychart。
     
  • Ubuntu 20.04 直接可用的FFmpeg（静态编译版）
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    本页面提供了预编译的Ubuntu 20.04系统上可以直接使用的FFmpeg静态版本，方便用户无需复杂配置即可快速获取并使用。 Ubuntu 20.04 上可直接使用的静态编译版的 ffmpeg 的配置如下：使用 gcc 9 (Ubuntu 9.3.0-17ubuntu1~20.04) 编译，配置选项包括 --prefix=/root/ffmpeg_build、--pkg-config-flags=--static 等。此版本包含多个库的支持，如 libfdk_aac、libfreetype、libmp3lame 和 libopus 等，并且支持非自由组件。 编译后的 ffmpeg 版本信息如下： - libavutil 57.4.101 / 57.4.101 - libavcodec 59.7.102 / 59.7.102 - libavformat 59.5.100 / 59.5.100 - libavdevice 59.0.101 / 59.0.101 - libavfilter 8.7.101 / 8.7.101 - libswscale 6.1.100 / 6.1.100 - libswresample 4.0.100 / 4.0.100 - libpostproc 56.0.100 / 56.0.100
     
  • Qt 5.15.9 静态编译库 (已编译完成，可直接安装)
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    简介：本资源提供Qt 5.15.9版本的静态编译库，经过全面测试与优化，用户可直接下载安装，无需自行编译，方便快捷。 Qt5.15.9_static 静态编译库已经完成编译，可以直接安装使用。用它编译出来的可执行程序不需要依赖外部库。
     
  • Windows VS2019已静态编译的libjsoncpp和libjson-rpc，可直接使用。
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    本库包含了在Windows环境下针对VS2019静态编译的libjsoncpp及libjson-rpc文件，便于开发者快速集成与利用，无需额外配置。 上另一个下载量最大的静态编译的JSON-RPC缺少libjsoncpp文件，无法使用，并且是为x86版本编译的。我这里提供的是X64版本，包含sln工程文件和编译好的lib文件，可以直接使用或进行二次自定义编译（支持X64或x86）。
     
  • 可以直接使用的静态编译OpenCV库
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    本项目提供一键式构建脚本，用于快速获取并静态编译OpenCV库，适用于多种操作系统环境，简化开发流程。 一年多以前，在网上下载了OpenCV2.1的库，并使用CMAKE进行了编译。该库附带了一份详细的文档，指导你如何在VS中进行选项设置。 静态库意味着当你编写了一个依赖于OpenCV的应用程序时，如果想在没有安装OpenCV环境的Windows系统上运行这个应用，就需要对你的程序进行静态编译。同时，在静态编译的时候也需要使用相应的静态版OpenCV库。这样在编译过程中会将OpenCV中的相关代码抽取出来并加入到你的应用程序中去。 因此生成的应用程序通常会有几MB大小。这对于想要发布自己开发的软件的人来说非常有帮助，因为用户无需额外安装任何依赖项即可直接运行该应用。
     
  • Nginx 1.24.0 版本 Linux 已编译解压 直接可用
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    简介：这是预编译好的Nginx 1.24.0版本软件包，适用于Linux系统。无需安装过程，只需解压缩即可直接使用，方便快捷。 Linux环境下使用Nginx 1.24.0版本可以直接解压后运行。通过执行命令`./nginx -V`可以查看版本及编译信息。此版本的编译参数包括flv、pcre-8.45、openssl-1.1.1l和zlib-1.2.11，满足基本使用需求。
     
  • Nginx 1.25.2 版本 Linux 已编译解压 直接可用
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    此简介适用于需要快速部署Nginx服务器的用户。提供的是最新版本1.25.2，预编译好并已压缩在Linux系统上直接使用，节省安装配置时间。 在Linux环境下使用Nginx 1.25.2版本可以直接解压后运行。通过执行命令`./nginx -V`可以查看该版本的详细编译信息及所包含的相关组件，如pcre-8.45、openssl-1.1.1l和zlib-1.2.11等，这些配置能够满足基本使用需求。
     
  • RevitLookup2016-已编译好，可直接使用
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    RevitLookup 2016是一款已经过编译可以直接使用的实用工具，专为Revit用户设计，能够方便地查询和管理Revit项目中的元素信息。 RevitLookup2016已编译版本是进行Revit二次开发的必备工具，请按照压缩文件中的txt文件提供的方法安装。
     
  • Darknet_Windows.rar已编译直接可用的Yolo3
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    Darknet_Windows.rar包含了预编译的Yolo3版本，专为Windows系统设计。用户无需额外配置即可直接使用，便于快速上手深度学习目标检测项目。 标题中的“darknet_windows.rar已编译直接可用yolo3”指的是一个专为Windows操作系统编译的Darknet框架，其中包含了支持YOLOv3目标检测算法的预编译版本。Darknet是一个开源的深度学习框架，以其轻量级、高效和易于部署的特点受到开发者的欢迎，特别是在实时的目标检测任务中。 YOLO（You Only Look Once）是一种快速目标检测算法，由Joseph Redmon等人提出。YOLOv3是其第三个版本，在前两个版本的基础上进行了改进，提高了检测精度，并增强了对小物体的识别能力。这个压缩包中的“已编译好”的Darknet表示用户无需自行配置环境和编译源代码，可以直接在Windows系统上运行YOLOv3模型进行目标检测。 描述中提到，“windows下darknet(CPU版本）已经编译好，包含libdarknet.so等文件”，这说明提供的Darknet版本是针对Windows系统的CPU优化的，并且包含了必要的动态链接库文件“libdarknet.so”。在Linux系统中，这类文件通常有“.so”扩展名，在Windows系统中则是.dll格式。不过这里可能指的是模拟或移植到Windows环境下的Linux共享库。用户只需将这些文件放置在正确的位置，就可以加载并运行YOLOv3模型。 标签“darknet yolo3 目标检测”进一步明确了这个压缩包的核心内容：它涉及Darknet框架及其用于目标检测的YOLOv3模型。目标检测是计算机视觉领域的一个关键任务，旨在识别和定位图像中的多个对象。YOLOv3通过单个神经网络同时预测边界框和类别概率，实现了快速而准确的目标检测。 这个“darknet_windows.rar”压缩包提供了一个预编译的Windows版Darknet框架，并且包含了支持YOLOv3目标检测所需的所有库文件。用户可以利用此工具在自己的Windows机器上直接进行目标检测应用，无需担心复杂的环境配置和编译过程。这对于希望快速尝试或部署YOLOv3目标检测项目的开发者来说是一个非常便利的资源。只需解压、设置路径，并使用Darknet命令行工具或API即可运行模型并识别图像或视频中的物体。
     
  • 在VS2022中编译的jsoncpp静态库可直接使用
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    本资源提供在Visual Studio 2022环境下编译好的JSONCPP静态库文件，用户可以直接将这些文件集成到自己的项目中使用，无需自行编译。 JSONCPP是一个开源的C++库，用于解析和生成JavaScript对象表示法（JSON）数据格式。这里讨论的是使用Visual Studio 2022编译的64位系统上的Release版本静态库，这意味着它已经过优化，适合在生产环境中使用。 理解JSONCPP的基本概念非常重要。JSON是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，并且便于机器解析与生成。JSONCPP为C++开发者提供了处理JSON数据的一个方便接口，支持读取JSON字符串、将C++对象序列化成JSON以及在C++数据结构和JSON之间进行转换。 使用Visual Studio 2022编译JSONCPP涉及以下步骤： 1. **获取源代码**：从GitHub或官方渠道下载JSONCPP的源代码。 2. **配置项目**：创建一个新的VS2022 C++项目，选择“Static Library”作为类型。将下载的JSONCPP源文件导入到新项目中，并确保包括所有必需的头文件和源文件。 3. **设置编译选项**：因为目标是生成64位静态库，所以需要在项目的属性页里配置为x64架构并选择Release模式。此外，可能还需要调整预处理器宏、链接器选项等以正确处理依赖关系。 4. **编译与链接**：执行构建过程后，在项目目录下可以找到.lib文件，这就是生成的64位JSONCPP静态库。 5. **使用库**：在其它C++项目中，通过包含头文件并链接这个库来使用其功能。需要将`lib`路径添加到项目的库目录设置，并且把生成的.lib文件加入到链接器输入里。 关于静态库的应用，需要注意以下几点： - 静态库在编译时会被合并进最终可执行文件中，因此不需要运行时寻找对应的动态库文件。这简化了部署过程但会使可执行文件体积增大。 - 使用相同版本的JSONCPP进行开发和发布非常重要，以避免潜在的链接错误或运行问题。 - 如果项目需要多线程支持，则在编译JSONCPP的过程中应启用相应的选项来确保其兼容性；否则可能会遇到线程安全的问题。 - 根据项目的异常处理策略调整JSONCPP的构建设置（如是否禁用异常支持）可能也是必要的。 总的来说，使用VS2022生成的64位版本静态库简化了在Windows平台上处理JSON数据的过程。只要正确配置编译和链接选项，在自己的项目中就可以轻松集成并利用该库的功能。