【Linux】【Services】【Package】Basic

本文介绍了Linux环境下程序包的管理和构建过程,包括不同发行版的包管理工具及其使用方法,如rpm、dpkg等,并详细解释了包的依赖关系以及如何通过前端工具自动解决这些依赖。
Linux程序包管理
     
    概述
        API:Application Program Interface
        ABI:Application Binary Interface
            Unix-like,
                ELF
            Windows
                exe, msi
                     
            库级别的虚拟化:
                Linux: WinE
                Windows: Cywin
                 
        系统级开发:
            C/C++:httpd, vsftpd, nginx
            go
        应用级开发:
            java/Python/perl/ruby/php:
                java: hadoop,  hbase,   (jvm)
                Python:openstack, (pvm)
                perl: (perl)
                ruby: (ruby)
                php: (php)
                 
        C/C++程序格式:
            源代码:文本格式的程序代码;
                编译开发环境:编译器、头文件、开发库
            二进制格式:文本格式的程序代码 --> 编译器 --> 二进制格式(二进制程序、库文件、配置文件、帮助文件)
             
        java/python程序格式:
            源代码:编译成能够在其虚拟机(jvm/pvm)运行的格式;
                开发环境:编译器、开发库
            二进制
             
        项目构建工具:
            c/c++: make
            java: maven
             
    程序包管理器:
        源代码  --> 目标二进制格式(二进制程序、库文件、配置文件、帮助文件) --> 组织成为一个或有限几个“包”文件;
            安装、升级、卸载、查询、校验
             
        程序包管理器:
            debian:dpt, dpkg, ".deb"
            redhat:redhat package manager, rpm, ".rpm"; rpm is package manager;
            S.u.S.E:rpm, ".rpm",
             
            Gentoo:ports
            ArchLinux:
             
        源代码:name-VERSION.tar.gz
            VERSION:major.minor.release
        rpm包命名格式:
            name-VERSION-release.arch.rpm
                VERSION:major.minor.release
                release.arch:rpm包的发行号
                    release.os: 2.el7.i386.rpm
                    archetecture:i386, x64(amd64), ppc, noarch
                     
                redis-3.0.2.targz --> redis-3.0.2-1.centos7.x64.rpm
             
            拆包:主包和支包
                主包:name-VERSION-release.arch.rpm
                支包:name-function-VERSION-release.arch.rpm
                    function:devel, utils, libs, ...
                 
        依赖关系:
            X, Y, Z
             
                X --> Y,Z
                    Y --> A, B, C
                    C --> Y
                     
            前端工具:自动解决依赖关系;
                yum:rhel系列系统上rpm包管理器的前端工具;
                apt-get (apt-cache):deb包管理器的前端工具;
                zypper:suse的rpm管理器前端工具;
                dnf:Fedora 22+系统上rpm包管理器的前端工具;
                 
        程序包管理器:
            功能:将编译好的应用程序的各组成文件打包成一个或几个程序包文件,从而更方便地实现程序包的安装、升级、卸载和查询等管理操作;
             
            1、程序包的组成清单(每个程序包都单独实现);
                文件清单
                安装或卸载时运行的脚本
            2、数据库(公共)
                程序包的名称和版本;
                依赖关系;
                功能说明;
                安装生成的各文件的文件路径及校验码信息;
                等等等
                 
                /var/lib/rpm/
                 
    获取程序包的途径:
        (1) 系统发行版的光盘或官方的文件服务器(或镜像站点):
            http://mirrors.aliyun.com,
            http://mirrors.sohu.com,
            http://mirrors.163.com
        (2) 项目的官方站点
        (3) 第三方组织:
            (a) EPEL
            (b) 搜索引擎
                http://pkgs.org
                http://rpmfind.net
                http://rpm.pbone.net
        (4) 自动动手,丰衣足食
         
        建议:检查其合法性
            来源合法性;
            程序包的完整性

转载于:https://www.cnblogs.com/demonzk/p/6296977.html

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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