stdport 安装

段叶飞 @ 2006-05-23 22:07

 

可以在 http://sourceforge.net/projects/stlport 上down到最新的版本。

windows的vc8环境下
1.在环境变量的PATH中添加vc8的nmake,相当于linux下的make。例如我添加的是:E:\Microsoft Visual Studio 8\VC\bin。
2.在命令行模式下运行目录..\Microsoft Visual Studio 8\VC\下的vcvarsall.bat,设置好环境变量。我一开始就没有在命令行模式下运行,导致cl编译的时候出现error,中止。
3.按照STLPort目录下的INSTALL的步骤进行编译即可。最后编译的静态库放在STLPort\lib中,动态库放在STLPort\bin中。
4.把lib中的静态库拷贝到vc\lib中,STLPort\bin中动态库放在system32下面。在STLPort\stlport拷贝到vc\include下面。
5."Have fun"

Linux环境下
我 用的gcc4.0,按照INSTALL的步骤编译通过,生成.so文件。把这些文件放在/usr/local/lib中。在把STLPort下的头文件 集./stlport放在/usr/local/include/.然后写一个小的测试程序.在我的测试中遇到以下的问题和相应的解决如下:

Question 1:error while loading shared libraries: libstlport.so.5.0: cannot open shared object file: No such file or directory
Answer1:造成的原因是ld程序无法找到对应的动态库.应该在/etc/有一个ld.conf的配置文件,打开,加上路径/usr/local/lib/,然后运行ldconfig加载动态库,即可.

Quesion 2: 编译出现error :undefined reference to `stlpmtx_std::cout'
Answer2: 主要是在编译的时候没有加上-pthread选项.注意是编译选项.我知道在多线程有连接选项-lpthread,不要混淆.这是我花了一个晚上的时间才 搞定的问题.想起来就觉得郁闷.据我问一牛人的解释是-pthread这个为stlport带的编译选项.其实你在STLport的INSTALL中可以 看到下面一段话:

"You should read my mess more carefull: I say -pthread (not -lpthread). I.e. if you see stlpmtx_std:: namespace instead of stlp_std:: (or stlpd_std, if you work with _STLP_DEBUG), then you try to build mt-unsafe lib."

下面这段话是我在google上搜索到的:
"You build you app without MT (multithread) support.
You should read my mess more carefull: I say -pthread (not -lpthread). I.e. if you see stlpmtx_std:: namespace instead of stlp_std:: (or stlpd_std, if you work with _STLP_DEBUG), then you try to build mt-unsafe lib."
内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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