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在Python 3.6中安装dlib而无需使用CMake

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简介：
本文介绍了一种方法，在Python 3.6环境下不借助CMake即可成功安装dlib库，简化了开发者的操作流程。 在Windows系统上安装Python 3.6的dlib库时，可以跳过安装CMake和Boost的过程。

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  • 在Python 3.6中安装dlib而无需使用CMake
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    本文介绍了一种方法，在Python 3.6环境下不借助CMake即可成功安装dlib库，简化了开发者的操作流程。 在Windows系统上安装Python 3.6的dlib库时，可以跳过安装CMake和Boost的过程。
     
  • 在 Python 3.6+ 中安装 gmpy2
    优质
    简介：本文将详细介绍如何在Python 3.6及以上版本中安装和配置gmpy2库，帮助开发者充分利用其高性能数学运算功能。 gmpy2是一个用C语言编写的Python扩展模块，支持多精度算术运算。除了提供GMP或MPIR库的多精度整数和有理数算术功能外，gmpy2还增加了对MPFR（正确舍入的实数浮点算术）和MPC（正确舍入的复数浮点算术）库的支持。
     
  • PyInstaller在Python 3.6中的安装与使用指南
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    简介：本文提供了关于如何在Python 3.6环境下安装和使用PyInstaller的详细步骤和指导，帮助开发者轻松实现将Python脚本打包成独立可执行文件。 本段落详细介绍了Python3.6 中的pyinstaller安装和使用教程，对工作或学习具有一定参考价值。
     
  • dlib库在Python中的安装
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    本文将详细介绍如何在Python环境中成功安装与配置dlib库，包括所需前置软件和具体步骤说明。 dlib whl安装文件的描述可以简化为：提供关于如何安装dlib whl文件的信息。
     
  • 在Python 3.7中安装dlib和face_recognition库
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    本教程详细介绍了如何在Python 3.7环境下成功安装并配置dlib及face_recognition这两个关键库，帮助开发者快速上手人脸识别相关项目。 最近想做一个有关人脸识别的项目，打算先用face_recognition库尝试一下，毕竟它号称是最简单的人脸识别库了。然而在安装过程中遇到了各种报错问题，在断断续续忙活两天后终于解决了，这里记录一篇笔记供后来者参考。 我的开发环境是Anaconda3和PyCharm。主要参考了一篇关于如何在Windows下安装face_recognition库的博文（具体链接未提供）： 一、安装Visual Studio 首先需要安装一个Visual Studio，因为后续编译dlib等依赖项时需要用到这个环境。 可以通过访问官网找到下载页面并按照提示进行安装。需要注意的是，实际操作中会有一个名为“VisualStudio Installer”的软件先被下载下来。 这样重写后的内容去除了所有的链接，并且保留了原文的核心信息和步骤说明。
     
  • 在Python 3.6中使用pip安装pyHook3时遇到错误-求助
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    本文介绍了作者在尝试使用Python 3.6和pip安装pyHook3库过程中遇到的问题，并寻求社区的帮助以解决该问题。 使用Python 3.6 和 pip install 安装 pyHook3 出现了错误。
     
  • 在CentOS 7上安装Python 3.6（并行使用Python 2和3）
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    本文档详细介绍了如何在CentOS 7操作系统中安装Python 3.6，并提供方法以同时兼容和运行Python 2和Python 3，帮助用户顺利完成多版本Python的共存配置。 在CentOS 7下安装Python3.6运行环境，并与系统自带的Python2共存。
     
  • 适用于Python 3.6的Dlib库
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    简介：Dlib库是面向Python 3.6的数据处理和机器学习工具包，提供人脸识别、图像处理等功能，广泛应用于科研与工程实践中。 亲测可用的第三方库，安装后可以方便地进行人脸识别。
     
  • 在C++中调用Python，无需安装Python环境即可运行
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    本项目提供了一种方法，在C++程序中直接嵌入并调用Python代码，而无需预先配置Python运行环境。这为跨语言开发提供了极大的便利性和灵活性。 提供一个C++调用Python的示例工程，并且无需安装Python环境。该工程包含详细的使用说明文档和其他描述文件。
     
  • Python 3.6 安装包
    优质
    Python 3.6安装包提供了在计算机上安装和配置Python编程语言3.6版本所需的所有文件。此版本引入了多项改进与新特性，支持开发者进行高效编程。 在使用OpenCV时遇到了一些API无法使用的的问题，因此我卸载了新版本的Python 3.6安装包，并重新安装了一个低版本。