怎样在ubuntu上安装rmagick

本文介绍如何安装ImageMagick及Ruby图像处理库RMagick,包括下载、配置及解决常见安装问题。
1.先下载 ImageMagick.tar.gz
ftp://ftp.imagemagick.org/pub/ImageMagick/ImageMagick.tar.gz

2.把它从挤压中解放出来:
tar xvzf ImageMagick.tar.gz

3.进入解压后的目录
cd ImageMagick-6.3.8 "执笔时是这个版本"
./configure
make (片刻等待)
sudo make install

4.检查
convert -version

5.下载 rmagick-2.2.2.gem
http://files.rubyforge.mmmultiworks.com/rmagick/rmagick-2.2.2.gem

6.安装 rmagick:
sudo gem install rmagick-2.2.2.gem

其他问题:
在安装rmagick后,在页面上显示这些问题 :
"libMagickWand.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory - libMagickWand.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory - /var/lib/gems/1.8/gems/rmagick-2.2.2/lib/RMagick2.so"

意思是在lib里没有找到 "RMagick2.so" ,所以我们需要用ln创建一个链接 "/usr/lib$ sudo ln -s /usr/local/lib/libMagickWand.so.1".

记住是在 /usr/lib 下面创建
第 4 步 - 依赖项安装 Redmine 使用 Bundler 来管理 gem 依赖项。 如果您使用 Ruby 2.5 或更早版本,则需要先安装 Bundler: gem install bundler 然后您可以使用以下命令安装 Redmine 所需的所有宝石: bundle config set --local without 'development test' bundle install 可选依赖项 R马吉克 RMagick 是 Ruby 编程语言和 ImageMagick 图像处理库之间的接口。该库对于 4.1.0 之前的 Redmine 将甘特图导出为 PNG 或 PDF 是必需的。 如果您的系统上未安装 ImageMagick (6.4.9 - 6.9.10),并且您正在安装 Redmine 4.0 或更早版本,则应使用以下方法跳过 rmagick gem 的安装: bundle config set --local without 'development test rmagick' bundle install 如果您在 Windows 上安装时遇到问题,请参阅此作方法。rmagick 数据库适配器 Redmine 通过从文件中读取数据库配置所需的适配器 gem 来自动安装它(例如,如果您仅使用适配器配置了连接,则只会安装 gem)。config/database.ymlmysql2mysql2 在文件中添加或删除适配器后,不要忘记重新运行!bundle install --without development test ...config/database.yml 队列适配器 Redmine 使用默认队列适配器,不建议用于生产环境。推荐的适配器是 Sidekiq,它使用 Redis 进行持久化。配置指南:SidekiqConfiguration。ActiveJob::QueueAdapters::AsyncAdapter 其他依赖项 (Gemfile.local) 如果您需要加载 Redmine 核心不需要的宝石(例如Puma、fcgi),创建一个在 redmine 目录根目录下命名的文件。运行时会自动加载。Gemfile.localbundle install 例: # Gemfile.local gem 'puma' 我使用的是ruby3.3.9和redmine6.0.7该怎么安装
09-23
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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