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Ubuntu 20.04 提供了可以直接使用的静态编译的ffmpeg。

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简介：
Ubuntu 20.04 提供了可以直接使用的 FFmpeg（静态编译版本），该版本使用 GCC 9 (Ubuntu 9.3.0-17ubuntu1~20.04) 构建。配置选项包括：指定安装前缀为 /root/ffmpeg_build，使用 `--pkg-config-flags=--static` 标志，添加额外的 C 预处理器包含路径 `-I/root/ffmpeg_build/include`，以及额外的链接器标志 `-L/root/ffmpeg_build/lib`。此外，还包含了额外的链接库，例如 `-lpthread` 和 `-lm`，并设置了可执行文件目录为 /root/bin。该 FFmpeg 构建过程启用了 GPL 许可选项，并集成了 libfdk_aac、libfreetype、libmp3lame、libopus、libvpx、libx264、libx265 等多种非自由库。 FFmpeg 的核心库包括 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, 以及 libpostproc 56.0.100 / 56.0.100。

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  • 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
     
  • 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。
     
  • VS2010编译的32位libcurl_openssl_zlib静态库可以直接使用
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    这段简介可以描述为：“本文档提供了在Visual Studio 2010环境下构建的32位libcurl、openssl及zlib的静态库，便于开发者直接集成到项目中进行网络通信和数据压缩处理。” 本资源专为使用Visual Studio 2010的开发者设计，包含了一个预编译的libcurl库，该库集成了OpenSSL和Zlib功能，并针对不同的运行时库进行了优化以适应多种项目配置下的直接使用需求。 **libcurl** 是一个流行的开源网络协议处理库，支持HTTP、HTTPS、FTP等多种通信方式。它提供了丰富的API接口，使开发者能够在C++程序中轻松实现网络数据传输功能。其跨平台特性和对各种认证机制的支持（如TLS/SSL），使得在开发网络应用程序时非常实用。 **OpenSSL** 是一个用于加密通信的开源库，包括了SSL/TLS协议以及常用加密算法。libcurl与OpenSSL集成后能够安全处理HTTPS请求，并提供数据传输的安全保障。这确保了用户隐私和数据不被窃取或篡改，在现代网络应用中至关重要。 **Zlib** 作为广泛使用的压缩库，可以高效地进行数据的压缩和解压操作。在libcurl中的实现允许对HTTP响应自动执行压缩与解压功能，有助于节省带宽并加快传输速度，特别是在处理大量数据或者在网络环境不佳的情况下尤为重要。 对于Visual Studio编译选项而言： - **MT 和 MTd** 代表静态链接C运行时库的模式，在这种情况下生成的应用程序不依赖于外部msvcrt.dll文件。如果需要确保应用程序在没有安装特定版本VC Redistributable包的操作系统上也能独立运行，可以选择这些选项。 - **MD 和 MDd** 对应动态链接C运行时库的方式，这意味着应用会使用操作系统上的msvcr100.dll（或调试版的msvcr100d.dll）。这种方式虽然减少了可执行文件大小但由于依赖外部库存在一定的局限性。 在提供的Libcurl_openssl_zlib_20181231压缩包内，包含了针对这四种编译模式下的静态库文件。开发者可以根据项目的具体需求选择合适的版本：若项目要求独立运行且不需额外的运行时库支持，则可选用MT或MTd编译版本；反之如希望减小应用体积则MD或MDd选项更为合适。 对于使用VS2010进行网络编程的人来说，此资源极大简化了libcurl、OpenSSL和Zlib的集成过程，使开发者能够专注于应用程序逻辑开发而非底层库构建。在实际项目中只需将对应版本的.lib文件添加到工程链接器设置即可轻松利用这些强大的功能。
     
  • 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。
     
  • 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）。
     
  • VS2022+x64环境下编译的MIRACL大数库静态库文件，可供直接使用
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    这段简介可以描述为：本资源提供在Visual Studio 2022 x64环境中编译完成的MIRACL大数运算库的静态版本。用户可以直接集成此库到项目中进行高效的数学计算开发工作。 VS2022+x64编译的MIRACL大数库静态库文件，包含头文件和lib文件，可以直接使用。
     
  • 可以直接使用的预编译zlib库
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    这是一款即插即用的预编译zlib库，旨在简化开发流程。开发者无需自行编译，直接使用即可实现数据的高效压缩与解压功能。 zlib库版本1.2.11提供了一系列用于数据压缩的函数。该库支持 deflate 压缩算法，并且可以生成 gzip 格式的文件。它在多种编程语言中都有绑定，因此可以在不同的开发环境中使用。此外，它的性能优良，被广泛应用于各种软件项目中以提高数据传输和存储效率。
     
  • 可以直接使用的预编译GDAL库
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    本项目提供即用型预编译GDAL库，涵盖多种平台与版本需求，旨在简化集成GIS数据处理功能至应用程序的过程。 GDAL库已编译完成。 适用人群：C++开发人员、处理矢量数据的人员 GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个开源栅格空间数据转换库，遵循XMIT许可协议。它使用抽象数据模型来表示各种文件格式，并提供一系列命令行工具用于数据转换和处理。 OGR是GDAL项目的一个分支，为矢量数据提供了支持。 许多著名的GIS产品都采用了GDAL/OGR库，包括ESRI的ARCGIS 9.3、Google Earth以及跨平台的GRASS GIS系统。通过使用GDAL/OGR库，可以使得基于Linux的地理空间数据管理系统同时支持矢量和栅格文件格式的数据处理。
     
  • 可以直接使用的编译好的proj库
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    这段简介可以描述为：直接可用的预编译proj库，便于开发者快速集成和使用。无需自行构建，节省开发时间，提高效率。 这段简介共19个汉字，大约50字左右。如果需要更详细的信息或者特定的技术细节，请提供更多的背景信息或具体要求。 编译好的proj库包含bin、include、lib、share和test等多个部分。
     
  • Qt 5.7.1 静态编译库（方便直接使用）
    优质
    本资源提供Qt 5.7.1静态编译库，便于开发者直接集成到项目中使用，减少依赖问题，适合需要独立部署的应用程序开发。 编译好的用于Qt静态编译exe文件的Qt 5.7.1静态链接库经过测试可以在最新的Qt版本5.11.2下使用。