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Ubuntu 18.04 安装 Qt 5.12.8 及环境配置详解

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简介:
本文详细介绍在Ubuntu 18.04系统中安装Qt 5.12.8的过程及开发环境配置,涵盖依赖项安装、编译设置等步骤。 环境系统:Ubuntu 18.04 软件:Qt 5.12.8 一、下载安装包 访问下载地址 http://download.qt.io/archive/qt/5.12/5.12.8,选择需要的版本(这里我们选择.run格式的文件)。在源的选择界面中,请选择国内镜像。 二、安装 从终端进入下载文件夹,默认路径为/home/用户名/Downloads。找到并执行qt-opensource-linux-x64-5.12.8.run 文件。 给所有用户赋予该文件可执行权限: ``` sudo chmod a+x qt-opensource-linux-x64-5.12.8.run ```

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客服
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  • Ubuntu 18.04 Qt 5.12.8
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    本教程详细介绍了如何在Ubuntu 18.04系统上安装Qt 5.12.8及其开发环境,涵盖所有必要的步骤和配置。 本段落详细介绍了在Ubuntu 18.04系统上安装Qt5.12.8及其环境配置的教程,并通过图文并茂的形式进行了阐述,对学习或工作具有一定的参考价值。有兴趣的朋友可以参考这篇文章。
  • Ubuntu 18.04 Qt 5.12.8
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    本文详细介绍在Ubuntu 18.04系统中安装Qt 5.12.8的过程及开发环境配置,涵盖依赖项安装、编译设置等步骤。 环境系统:Ubuntu 18.04 软件:Qt 5.12.8 一、下载安装包 访问下载地址 http://download.qt.io/archive/qt/5.12/5.12.8,选择需要的版本(这里我们选择.run格式的文件)。在源的选择界面中,请选择国内镜像。 二、安装 从终端进入下载文件夹,默认路径为/home/用户名/Downloads。找到并执行qt-opensource-linux-x64-5.12.8.run 文件。 给所有用户赋予该文件可执行权限: ``` sudo chmod a+x qt-opensource-linux-x64-5.12.8.run ```
  • Ubuntu 18.04 基础开发
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    本教程详细介绍如何安装Ubuntu 18.04操作系统,并配置其基本的软件开发环境,适合初学者快速上手。 今天手欠,装了deepin系统导致现有操作系统无法正常工作,只能重新安装Ubuntu 18.04。因此记录一下安装和配置过程。 一、操作系统的安装 首先下载Ubuntu 18.04的镜像文件,并使用UltralISO工具将该镜像写入到一个可启动的USB盘中。接下来,在电脑重启时进入BIOS设置,选择从插入的U盘进行系统启动; 1. 在安装界面选择语言为“中文(简体)”,然后点击“安装Ubuntu”; 2. 设置键盘布局为“英语(美国)”,并点击“继续”按钮; 3. 选择正常安装方式,并勾选在安装过程中下载更新,但不要选择任何图形或相关选项,之后点击“继续”进入下一步; 4. 在分区设置界面中选择其他自定义配置方案,然后点击“继续”进行详细操作; 5. 指定根目录所在的磁盘分区并将其文件系统类型设为ext4格式;同时也要设定家目录的挂载点,在此步骤如果之前该分区内已安装过,则需要重新设置。
  • CentOSPython3.6虚拟
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    本教程详细介绍在CentOS系统上安装Python3.6的过程,并指导读者如何设置和使用虚拟环境,适合Python开发者参考学习。 在CentOS系统中安装Python 3.6环境并配置虚拟环境是一个重要的步骤,特别是对于开发者来说,这可以确保项目的独立性和避免版本冲突。下面将详细解释这个过程。 我们需要从官方下载Python 3.6的源代码,并且为了保持系统的整洁,我们可以创建一个统一的源码存放目录,例如 `$HOMEtools`,并在该目录下下载源码。使用以下命令创建目录和下载源码: ```bash mkdir $HOMEtools cd $HOMEtools wget https://www.python.org/ftp/python3.6.4/Python-3.6.4.tgz ``` 接下来,解压缩下载的源代码包: ```bash tar -xf Python-3.6.4.tgz ``` 然后,进入解压缩后的源码目录,执行配置、编译和安装过程。使用`--enable-optimizations`参数可以提高Python的性能,`--prefix`则指定安装路径: ```bash cd $HOMEtools/Python-3.6.4 ./configure --enable-optimizations --prefix=application/python-3.6.4 make && make install ``` 安装完成后,创建一个软链接,使得可以方便地在命令行中调用Python 3.6: ```bash ln -s application/python-3.6.4/bin/applicationpython ``` 为了让系统能够识别这个新安装的Python版本,我们需要将其添加到环境变量中: ```bash echo export PATH=applicationpythonbin:$PATH >> etc/profile source etc/profile ``` 现在,Python 3.6环境已经安装完毕,你可以通过`python3`命令来启动Python 3.6解释器。 为了安装第三方库,比如Django,可以使用`pip3`。若要查看已安装的库,使用`pip3 list`,安装新的库则使用`pip3 install`命令。例如,安装Django: ```bash pip3 install django ``` 如果你发现使用`pip3`下载速度较慢,可以切换到国内的镜像源: ```bash pip3 install django -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com ``` 为了避免每次安装时都要输入镜像源信息,可以在用户目录下创建`.pip`目录和`pip.conf`文件,配置全局镜像源: ```bash mkdir $HOME/.pip -p echo -e [global]\ntrusted-host=mirrors.aliyun.com\nindex-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple > $HOME/.pip/pip.conf ``` 对于Windows用户,可以在 `%APPDATA%/pip/pip.ini` 文件中进行类似的配置。 为了隔离不同项目之间的Python环境,我们可以使用`virtualenv`和`virtualenvwrapper`。首先安装这两个库: ```bash pip3 install virtualenvwrapper ``` 然后,创建一个管理虚拟环境的目录,比如 `.pyenv`: ```bash mkdir $HOME/.pyenv ``` 接着,在 `~/.bashrc` 文件中添加虚拟环境管理的相关配置: ```bash cat >> $HOME/.bashrc << EOF source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh EOF ``` 使修改生效并创建一个新的虚拟环境: ```bash . ~/.bashrc mkvirtualenv myprojectenv ``` 现在,你已经在CentOS上成功安装了Python 3.6环境,并配置了虚拟环境,可以开始你的Python项目开发了。记住,虚拟环境的创建可以帮助你管理不同项目的依赖关系,避免版本冲突。
  • UbuntuCode::Blocks
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    本文将详细介绍如何在Ubuntu操作系统中安装Code::Blocks集成开发环境,并进行相应的环境配置,帮助开发者快速上手C/C++编程。 最近在学习Linux网络编程,导师要求提前安装好虚拟机、Linux系统以及Codeblocks。我上网找教程,结果不小心删掉了正在使用的Ubuntu系统,只能重新安装。踩了不少坑之后,终于找到了完美的解决方法,并已经帮助几位同学成功配置。 我的环境是:虚拟机15版本和Ubuntu 18.04版本。关于这些软件的安装步骤应该不需要额外的教程吧?如果你非要说需要的话,那我就提供一个链接(虽然这里没有实际给出)。 安装完成后打开Ubuntu时的样子如图所示。有些朋友可能会问为什么我的桌面可以自由拉伸且不影响显示效果。
  • Ubuntu 18.04Python开发(PyCharm+Anaconda)
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    本教程详细介绍了如何在Ubuntu 18.04操作系统中搭建高效的Python开发环境,涵盖安装PyCharm与Anaconda的具体步骤及配置方法。 Ubuntu 系统自带多个版本的 Python,在使用过程中可能会遇到环境变量配置错误的问题,尤其是在运行自动化脚本的时候更为明显。最近一个月里,实验室里的朋友们都对 Python 产生了浓厚的兴趣。为了帮助大家快速搭建自己的 Python 开发环境,我编写了这篇教程。 如果 Ubuntu 自带的 Python 版本能满足你的需求,则可以不必安装 Anaconda。但如果需要一个包含多种科学计算库和工具的强大开发平台的话,Anaconda 将是一个很好的选择。作为一个开源的 Python 发行版,它不仅包含了 conda 管理器以及 Python 本身,还预装了超过180个科学包及其依赖项。 由于 Anaconda 包含了大量的软件包,因此其安装文件相对较大(约531MB)。如果你只需要其中的一部分库或者想节省空间的话,则可能需要考虑其他替代方案。
  • Ubuntu 22.04 指南 C++ 方法
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    本指南详细介绍了如何在Ubuntu 22.04系统上安装并设置C++开发环境,包括操作系统的基础配置和必要的软件包安装。 本段落介绍了在Ubuntu22.04下安装VMware虚拟机和下载Ubuntu镜像的步骤,并提醒读者在安装VMware时要填写密钥,否则只能试用30天。此外,文章还提供了在Ubuntu下配置C++环境的方法。
  • Node.js【超细】
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    本教程全面解析Node.js的安装及开发环境配置过程,涵盖常见问题解决方法和最佳实践,适合初学者快速上手。 第一步:去官网下载安装包。选择1:根据你电脑的系统及位数进行选择。 注意: - 图中的.msi和.zip格式的区别是: - .msi是一个Windows installer的数据包,实际上是一个数据库,提供安装、修改或卸载程序的功能。它还包含有关安装过程本身的信息,例如安装序列、目标文件夹路径等。 - .zip则只是一个压缩包,解压之后即可使用,并不需要进行额外的安装。 选择2:在官网首页直接下载适合你电脑系统的版本(比如Windows x64系统),然后按照提示完成操作。
  • Adb变量
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    本文详细介绍了如何在计算机上安装ADB(Android Debug Bridge)以及设置必要的环境变量,帮助读者顺利完成安卓设备开发调试准备。 在进行移动端应用测试时,需要考虑应用程序的安装、卸载及调试等问题。这时就需要一个工具,在PC端连接并调试手机应用。ADB(Android Debug Bridge)就是这样一个常用的软件测试工具,它能够帮助用户安装和卸载程序、管理安卓系统中的软件,并且可以启动测试以及抓取操作日志等。
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    本文详细介绍了如何在计算机上安装Gradle以及设置必要的环境变量,帮助读者顺利完成Gradle的部署和使用。 本段落详细介绍了Gradle的安装及环境变量配置方法,并通过示例代码进行了深入讲解。对于学习或工作中需要使用Gradle的人来说具有很高的参考价值。希望读者能够跟随文章逐步掌握相关知识和技术要点。