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我构建了GLEW（使用make install）在我正在编写的一个小测试程序中使用（如果需要，可以找到源码here）。我跑locate libGLEW.so只是为了检查是否安装正确的GLEW库，并得到了以下的输出： /usr/lib64/libGLEW.so /usr/lib64/libGLEW.so.2.0 /usr/lib64/libGLEW.so.2.0.0 这是完全正常的。然后我使

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如何在linux中创建共享库时包含依赖信息？

我正在写一个基于libpthread.so的共享库。要构建它，我用下面的命令： gcc -fPIC -shared -lpthread -o libfoo.so foo.c 但连接使用libfoo.so文件时，我必须指定选项-lpthread -lfoo不仅仅是-lfoo。另外，ldd libfoo.so不显示关于libpthread.so的任何信息。那么，有没有什么办法可以避免'-lpth

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Libsourcey缺失-fPIC编译错误

我试图运行LibSourcey来使用Webrtc Streaming Server。事情是，我似乎无法使它的工作。我努力在我的Ubuntu 16.04上制作项目（在cmake文件中使用正则表达式），但现在修复了它。我居然得了的问题是在编译时将共享对象错误： usr/bin/ld: /home/kimmie/ffmpeg_build/lib/libswresample.a(options.o)

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为什么程序打印共享对象的全局变量的值不正确？

我建立一个共享对象从以下C代码用下面的命令： gcc -fPIC -shared libx.c -o libx.so libx.c extern int printf(const char *, ...); int libvar = 250; void libfunc(){ printf("%d,",libvar); } 然后我联下面C代码靠在libx.so库以下命

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在物理内存中如何避免共享库文本部分的多个副本？

当Linux加载共享库时，我的理解是，文本部分只加载到物理内存中一次，然后映射到引用它的不同进程的页表中。但是在哪里/谁确保/检查相同的共享库文本段没有被多次加载到物理内存中？是否通过加载程序或mmap（）系统调用避免了复制或者有其他方法以及如何实现？编辑1：我必须证明迄今为止做了什么（研究）。这是... 试图跟踪一个简单的睡眠命令。 $ strace sleep 100 & [1] 2

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C++ visual studio，使用.lib文件的无法解析的外部符号

我已经继承了一个遗留项目，它利用* .lib中的一些外部函数。据我所知，使用* .lib的语法是正确的，并且这个可以在他们使用的任何visual studio版本中构建。（即，有一个外部“C”原型文件，并且所有功能签名都是正确的）。建设的时候，我得到“错误LNK2019：解析外部符号_A86_ReadConfigReg @函数引用12 ......” 我很有信心，这是因为是* .lib相关的

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在linux下发布一个带库依赖的c程序的选项

我开发了一个C程序，需要一些动态库，最值得注意的是libmysqlclient.so，我打算在某些远程主机上运行。看起来好像我有以下分配选项：编译程序静态。在远程主机上安装所需的依赖关系分配程序的依赖关系。第一个选项是有问题的，因为我在运行时需要glibc-version（因为我现在使用glibc和libnss）。我不确定第二个选择：是否有一种机制，检查安装的库版本是否足以让程序运行（在

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总是内联的函数不同.so

在Linux中，如果我在动态库中声明一个函数为__attribute__((always_inline))，然后我动态加载该库，那么该函数是否将由动态链接程序内联，并使用gcc？我编译动态库，在-O3并没有经过任何链接时优化标志-flto 真正的问题是：是在一个动态库，值得声明的函数总是内联，当它被称为大部分的时间从另一个图书馆？

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将PYPI包添加到分销

只是一个问题，这可能是一个明显的问题。我正在写一个一般会分发的软件包，我不想在将来做任何支持（不要问）。它依赖python的标准库，但有一个例外。如果将来有一个例外从PYPI中删除，我不想更新我的代码。所以我的问题是：我可以在我的软件包中包含我从PYPI下载的软件包，所以它始终以当前状态存在，用户不必单独下载它？如果是这样，我只需将我的sys.path中的包移动到我的包中？谢谢，如果这是一个明

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火花安全考虑

我对正常工作有一些额外的安全考虑。我通常使用sbt来构建，我会给它一些库来从Maven仓库中抓取。但是现在，我无法使用很多外部库，并且我现在还不确定是否可以到Maven去获取我可能需要的Spark库。即使我要获得外部图书馆，也需要审查每个图书馆需要几个月的过程。有没有人遇到类似的情况？从不能使用外部库的角度来看，任何人都可以分享他们做了哪些工作来成功完成Spark作业套件，以便在hadoop群集上