libtorrent.lib编译之boost

最新推荐文章于 2021-02-26 09:40:50 发布
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#tools #library #regex #path #build

本文详细介绍了如何将Boost库版本1.39.0解压并配置，随后下载并整合ICU4c库版本4.2.1到Windows环境。通过设置环境变量和使用自定义批处理脚本，最终成功生成了静态库和动态库文件，为后续项目提供了必要的依赖支持。
 

1、boost_1_39_0.tar.bz2，解压到F:\boost_1_39_0

2、下载icu4c-4_2_1-Win32-msvc9.zip，解压到F:\boost_1_39_0，出现F:\boost_1_39_0\icu，添加icu的bin目录到path环境变量中

编译

3、执行F:\boost_1_39_0\tools\jam\build_dist.bat，生成文件F:\boost_1_39_0\tools\jam\stage\bin.ntx86\bjam.exe，把bjam.exe拷贝到F:\boost_1_39_0目录下

4、在F:\boost_1_39_0目录新建一个bat文件，命名为：bootstrap_vc8.bat，内如为：

REM used with regex library with unicode support
set ICU_PATH="F:/boost_1_39_0/icu"

REM lib版本
bjam --without-python --toolset=msvc-9.0

5、执行bootstrap_vc8.bat即可，结果生成的静态库放在F:\boost_1_39_0\stage\lib，动态库及编译文件都在F:\boost_1_39_0\bin.v2\libs中

Libtorrent 安装、编译与使用（附 Boost 的编译与使用）
一些笔记
09-25 1273
libtorrent 是BitTorrent协议的一个实现，其目标是提供一个轻量级、快速、可扩展且易于集成到现有应用程序中的解决方案。它不仅支持标准的BitTorrent协议，还包含了对现代扩展如DHT（分布式哈希表）、UPnP/NAT-PMP端口映射和Web种子的支持。 本文详细介绍了 Libtorrent 的编译与使用。
Ubuntu下的LibTorrent库编译
ClarkCC的博客
03-03 1368
在Ubuntu20.04系统下使用源代码编译libtorrent，首先需要安装boost，这里使用boost 1.75.0版本。在boost官网下载好源码压缩包，解压后cd到boost_1_75_0目录下。网上查到的很多安装方法都不适用，直接根据官网的方法安装即可。 官网链接：https://www.boost.org/doc/libs/1_75_0/more/getting_started/unix-variants.html 在boost_1_75_0目录下执行下列命令完成boost安装： $ ./bo
boost::asio 实现 libtorrent (zz)
04-14 148
//z 2014-04-14 21:39:41 IS2120@BG57IV3 T629459698 .K.F1547169058[T3,L104,R3,V65] libtorrent，使用 boost:asio 实现了以下功能： 1.multicast, unicast socket的实现 2.DHT算法 3.UPNP的实现 这些都是基于boost:asio 2....
使用libtorrent库，无法解析boost::asio
z345436330的博客
04-07 450
>libtorrent.lib(socket_type.obj) : error LNK2019: 无法解析的外部符号 "__declspec(dllimport) public: bool __cdecl boost::asio::ssl::rfc2818_verification::operator()(bool,class boost::asio::ssl::verify_con...
[libtorrent] linux 搭建 libtorrent 开发编译环境
就是那个党伟
12-29 1125
操作系统：ubuntu 20.04 (参考文档：http://libtorrent.org/building.html) 搭建 libtorrent 步骤： 一. 下载源码 1. 从官网下载 libtorrent 源码 git clone --recurse-submodules https://github.com/arvidn/libtorrent.git 2. 安装 gcc sudo apt install gcc g++ automake ...
windows下vs 2015 libtorrent库的配置，vs2015下-boost-openssl-libtorrent的配置
huijielic的博客
12-20 2523
libtorrent依赖OpenSSL和boost库，首先要编译Openssl和boost库。  1、安装ActivePerl，下载地址：网上找。    安装完后配置环境变量(一般安装成功后，环境变量就已经配置好了，如果没有配置自己配置环境变量)：    我的perl路径是G:/perl；配置的环境变量是G:/Perl/bin。    2、编译openssl:   我下载的是openssl-...
pythonjam安装库_关于libtorrent库的安装
weixin_39658726的博客
11-29 262
实现:1.安装Boost:该函数库是libtorrent的依赖,同时也是C++的准标准库.###首先,在Linux终端安装boost的依赖:sudo apt-get install mpi-default-devsudo apt-get install libicu-devsudo apt-get install Python-devsudo apt-get install libbz2-dev#...
libtorrent.lib静态编译以及创建client测试（全）
Yvan Jiang的专栏
08-21 1051
最近做一个BT下载的项目，使用libtorrent.dll动态链接依赖于实际环境，因此需要编译一个lib,项目中使用静态链接，运行库 MTD 环境：win10+vs2017+boost1.7.1+libtorrent1.2.1 1、首先下载并编译boost库，下面提供官网链接 boost1.7.1版本下载链接 本文中使用的是boost1.7.1版本的，下载之后放在了D盘 在cmd下进...
libtorrent java_libtorrent 编译
weixin_35998980的博客
02-26 325
一、OpenSSL的源码和编译环境下载：OpenSSL安装过程1. 安装ActivePerl程序，确保其bin目录在环境变量path里面2. 解压OpenSSL源代码到 F:\openssl (目录自己定义)3. 运行 Visual Studio 2008命令提示4. 在命令行下输入如下命令：F:cdopensslperlconfigure VC-WIN32ms\do_msnmake -fms\n...
libtorrent1.2dll 32 and 64.rar
07-05
附件是libtorrent1.2版本编译好的dll和lib文件，以及bt客户端依赖的boost1.7版本库，都是最新版，分别编译了64位和32位，有需要的可以下载使用，文件列表如下： ​ 32位torrent客户端程序 依赖的lib文件：boost_...
windows下libtorrent编译
非鱼
05-06 3717
一、环境 系统：win7， 编译器：VS2012 二、编译步骤 1.下载并解压源码 https://github.com/arvidn/libtorrent 2.打开VS 点击【文件】->【新建】->【WIN32项目】 此处项目名称：libtorrent。项目位置指向libtorrent源码目录。如下： 3.建立一个lib空项目： 4
VS2010编译libtorrent
cllzw的博客
06-30 1691
libtorrent依赖openssl和boost库；所以先要编译openssl和boost库： 1.编译openssl： （1）安装ActivePerl，下载地址    安装完后配置环境变量；例如我安装的perl路径是G：\Perl；配置的环境变量是G:\Perl\bin; (2) 编译openssl，先下载openssl的源码包，我下载的是1.0.0版本的。 运行vis
libtorrent快把人折磨疯了
日暮酒醒人已远,满天风雨下西楼
09-28 1336
 经历了痛苦的boost-1.36之后，换回boost-1.34.1，似乎已经都通过编译了但libtorrent，在vs2005下编译src/*.c时，却总是提示openssl/dh.h找不到．．．．晕，神啊，救救我吧
HBB 无后台推送 9.1-0（HBB-9.1.0）
01-04
推送/后台相关增强方向插件，常见用于改善部分场景下的通知接收体验（受系统与网络环境影响较大）。插件来源于网络仅供测试使用，严禁任何非法用途，测试请于1小时内删除。
青鸟消防293K接口卡232和485转换
01-04
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基于注意力机制的目标检测模型优化：GAM、CBAM、CA、ECA在YOLOV12中的集成与性能分析
01-04
内容概要：本文系统讲解了目标检测中主流的注意力机制模块（GAM、CBAM、CA、ECA），深入剖析其原理与核心代码实现，并指导如何将这些模块融入YOLOV12模型以提升检测性能。文章从注意力机制的基本思想出发，逐一对各模块进行原理拆解和代码解析，突出其在通道与空间维度上的特征增强策略，随后介绍在YOLOV12中集成注意力机制的具体方法，并通过性能对比帮助读者选择适合应用场景的模块。最后拓展至科研创新方向，鼓励对现有模块进行改进与组合，探索在特定任务中的优化潜力。; 使用场景及目标：①理解GAM、CBAM、CA、ECA等注意力机制的设计思想与实现细节；②掌握将注意力模块集成到YOLOV12等目标检测模型的技术路径；③为科研创新提供思路，如模块融合、结构改进与场景适配； 阅读建议：建议结合提供的代码链接与YOLOV12源码同步实践，在复现过程中调试注意力模块的插入位置与参数设置，深入理解其对模型性能的影响，从而支撑后续的自主设计与创新。
HRMS前端框架-下载即用.zip
01-04
先看效果： https://pan.quark.cn/s/9df2a445ba29 创建 React 应用程序的入门过程是采用引导式设计的。 通过在项目目录内使用脚本，用户能够执行：npm start 命令以在开发环境中启动应用程序。 接着，可以在浏览器窗口中检视应用界面。 倘若对代码进行修改，页面将自动进行刷新。 同时，任何潜在的 lint 错误都会在控制台日志中呈现。 执行npm test 指令，可在交互式监控状态下激活测试运行器。 更详尽的信息请参考指定章节。 使用npm run build 命令，可将应用程序构建至build目录，此过程会在生产模式下正确打包 React 组件，并对构建产物进行优化以实现最佳运行效能。 生成的文件将经过压缩处理，且文件名会包含版本哈希值。 至此，应用程序已具备部署条件！ 具体细节请参阅相关章节。 执行npm run eject 操作时需特别留意：这是一个不可逆的单向过程。 一旦执行eject，将无法复原至原始状态！ 倘若对构建工具及配置选项不满意，用户可选择执行此命令。 该指令将移除项目中的构建依赖项，取而代之的是提供所有配置文件及可执行文件。
基于ODConv动态卷积的YOLOv8改进：复杂场景下高精度目标检测特征提取方法
最新发布
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内容概要：本文详细介绍如何通过引入ODConv（全维度动态卷积）对YOLOv8进行科研级改进，提升其在复杂场景下的特征提取能力与检测精度。文章从ODConv的原理出发，解析其相比传统静态卷积在通道、空间和卷积核三个维度上的动态注意力机制，实现卷积权重的自适应调整，从而增强模型泛化性和特征表达能力。随后提供了完整的代码实现，包括ODConv模块的构建、在YOLOv8中的集成步骤（文件创建、模块导入、结构替换、YAML配置更新），以及训练脚本编写和实验结果评估方法。最后提出多个可拓展的研究方向，如专家数调优、行业定制化应用和多任务融合。; 使用场景及目标：①解决YOLOv8在复杂光照、形变目标等场景下特征提取不足的问题；②实现高精度目标检测模型的科研创新与论文成果产出；③掌握动态卷积技术并应用于其他网络架构的性能优化； 阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与流程文档，边实践边学习，重点理解动态注意力机制的设计思想，并在自有数据集上验证ODConv的实际增益效果。
电动车基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）
01-04
【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开，利用Matlab代码实现优化模型，旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电，降低电网负荷波动，提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II，兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标，构建了科学合理的数学模型，并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径，便于复现与进一步研究。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度；②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究；③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程，重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制，同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析，以深化对优化策略的理解。
libtorrent编译后文件window
06-24
- **文件名**: `libtorrent.lib` - **位置**: 默认情况下，静态库文件会被放置在编译目录下的 `bin` 文件夹中[^1]。 - **用途**: 静态库文件可以直接嵌入到其他项目中，无需额外的动态链接库支持。 #### 2. 动态库...
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