TL; DR

 $ wget https://sourceforge.net/projects/itpp/files/latest -O itpp.tar.bz2
 $ tar -xjvf itpp.tar.bz2 && cd itpp-*
 $ sudo apt-get install liblapack-dev libblas-dev libfftw3-dev
                 # Note: This is basic and recommended. MKL/ATLAS etc are
                 # platform-specialized, can give slightly better perf.

 $ mkdir build1 build2

 $ cd build1                   # DYNAMIC (*.so file)  
 $ cmake ..  
 $ make  
 $ make install  

 $ cd bulid2                   # STATIC (*.a file)
 $ cmake .. -DITPP_SHARED_LIB=off
 $ make
 $ make install

 # Note: The library installation is complete and is ready for both
 # static and dynamic compilations. But the subsequent run of a 
 # *static compilation* is relatively more difficult, see details below.

INTRO

IT ++是一个功能强大的数值计算库，受到通信理论研究人员的欢迎，提供与矩阵相关的结构。虽然其他矩阵库相对较新的Eigen等正在越来越受欢迎，但它通常与MATLAB相比仍然用于其美观和优雅的界面。它还通过Mex例程提供与MATLAB的接口。我一直都在使用它。

安装 - 序言

不幸的是，即使installation instructions看起来足够完整，但对于初学者来说这是非常痛苦的，因为我在自己的同事中找到了。我认为这是因为它不适合初学者。我真诚地希望这篇文章能够缩小差距。

我认为安装中混淆的主要原因是BLAS，LAPACK和FFTW的依赖性，在可选，特定于供应商的BLAS / LAPACK版本的旁边提到/ FFTW，如MKL，ATLAS，ACML库，增加了实际要做的事情的混乱。

事实是，大多数令人困惑的比特都是可选的！

我建议先尝试下面的快速说明，然后忽略其他所有内容。

UBUNTU上的安装说明

下载IT ++档案文件
$ wget https://sourceforge.net/projects/itpp/files/latest -O itpp.tar.bz2
提取并更改目录
$ tar -xjvf itpp.tar.bz2 && cd itpp-*
创建新的子目录＆＃34; build1＆＃34;和＆＃34; build2＆＃34; （我们将在后续步骤cd向他们发送消息 $ mkdir build1 build2
确保您拥有LAPACK，BLAS，FFTW库。这不应该影响btw的后期阶段 $ sudo apt-get install liblapack-dev libblas-dev libfftw3-dev

这里有一个重要的警告：更多高效选项通常被认为是使用处理器的特定于供应商的库，例如Intel's MKL，AMD's ACML， ATLAS。但这种效率需要付出代价 - 你需要花费大量时间来注册（用于MKL），下载，安装，最后调整链接器开关，以便在每次编译和运行时都包含它们。

主要安装步骤：
请执行以下两个步骤。没有任何伤害，而且我个人认为IT ++应该安装两者作为默认选项。仅仅因为，您永远不知道将来何时需要静态编译。这就是几乎所有其他库在您的电脑上安装这两个版本的原因。

一个。作为共享库 （* .so文件）
```
  $ cd build1  
  $ cmake ..  
  $ make  
  $ make install  
```
B中。作为静态库 （* .a文件）
```
  $ cd bulid2
  $ cmake .. -DITPP_SHARED_LIB=off
  $ make
  $ make install
```

在cmake期间，您可能会遇到以下错误，但在成功运行单个IT ++程序之前，它们从未影响过后续阶段。所以请忽略它们。将来，以后的版本可能会将它们声明/更正为错误。当前版本是4.3.1。

     CMake Warning at CMakeLists.txt:192 (message):
        BLAS library not found.

     CMake Warning at CMakeLists.txt:196 (message):
        LAPACK library not found.

     CMake Warning at CMakeLists.txt:200 (message):
        FFT library not found.

使用Hello，World！

考虑以下示例程序testITPP.cpp

  #include<iostream>
  using namespace std;
  #include<itpp/itbase.h>
  using namespace itpp;

  int main()
  {
    vec x(100); // vec == Vec<double>
    double y;
    x=linspace(1,100,100);
    y=sum(x);
    cout<<"Hello, World! \n The sum of first 100 integers is: "<<y<<endl;
  }

现在编译过程中最重要的是在所有文件之后始终使用-litpp切换。

$ g++ testITPP.cpp -litpp
$./a.out 
Hello, World! 
The sum of first 100 integers is: 5050

如果./a.out产生错误，请运行sudo ldconfig一次以刷新库缓存。

EXTRA：使用静态编译进行斗争：

请注意，早期的编译默认使用共享库，并生成依赖于PC上太多其他二进制文件的二进制文件。即，上述二进制a.out无法在没有安装IT ++的另一个unix系统上运行，例如这通常会产生问题，尤其是在提交给大学集群和服务器的过程中，这些服务允许用户执行繁重和长时间的计算。

解决方法是使用静态编译，摆脱所有本地依赖项。但这对初学者来说通常很难。使用ITL下的MKL类库，只知道如何静态编译真的很令人沮丧。如何做的一个很好的总结加上我今天注意到的所有错误如下所示。

我。使用Basic BLAS / LAPACK / FFTW进行静态编译：

这是最简单的情况。应注意两个特别重要的变化。一个-litpp变为-litpp_static。二，新的编译开关-static。第一个是IT ++将二进制文件命名为libitpp.so和libitpp_static.a的奇怪选择的结果。

此外，与动态编译不同，将C ++标准库（即-lc和-lm）以外的所有库包含在静态编译中可能是强制性的。这主要包括-lblas -llapack -lfftw -lpthread和-ldl。

因此，以下情况之一可能适用于您的情况：

$ g++ -static testITPP.cpp -litpp_static
 OR
$ g++ -static testITPP.cpp -litpp_static -llapack -lblas -lpthread
 OR
$ g++ sctest_PCCestimates.cpp -litpp_static \
       -llapack -lblas -lgomp -lpthread \
       -lgfortran -static -Wl,--allow-multiple-definition

II。使用MKL＆lt; BLAS / LAPACK / FFTW：

虽然我还没有看到使用MKL的供应商特定库的速度有多快，但静态编译可能非常痛苦。 MKL的初始安装本身花了一个多小时。即使确切的说明不适合其他供应商库，它也应该让您为即将面临的实际挑战做好准备。

您遇到的错误消息无法理解以下大部分内容。结果他们将非常烦人并且痛苦地解决。我想在下面列出它们。希望他们能节省大量的宝贵时间。

编译期间的循环依赖：前几个库可能需要被-Wl,--start-group .... -Wl,--end-group包围。
使用特定于供应商的blas / lapack / fftw，您可能需要搜索各自的libblas.a liblapack.a libfftw.a或其等价物，例如libmkl_core.a。您的供应商特定库。必须使用开关-L/path/to/statics/
即使在成功编译之后，也可能遇到segmentation fault。这个恼人问题的原因似乎是libpthread.a并未完全包含在内。然后，您需要强制执行适当的操作，将开关-lpthread包围为-Wl,--whole-archive -lpthread -Wl,--no-whole-archive

最后在Ubuntu 16.04上对我有用的版本就是这个。请注意，没有-llapack -lblas -lfftw等，因为它们捆绑在不同名称的静态二进制文件中。

$ g++ -static \  
        -L/opt/intel/compilers_and_libraries/linux/mkl/lib/intel64_lin/  
       testITPP.cpp  
        -Wl,--start-group \
        -litpp_static \
        -lmkl_intel_lp64 \
        -lmkl_sequential \
        -lmkl_core  -Wl,--end-group \
        -Wl,--whole-archive -lpthread -Wl,--no-whole-archive \
        -ldl

最后，尽管您在上面成功生成了静态二进制文件，但您可能会收到一条警告：warning: Using 'dlopen' in statically linked applications requires at runtime the shared libraries from the glibc version used for linking可能会出现，但可以忽略，因为显然没有任何解决方案！这与我们无需关心的普遍已知问题有关。

希望其他人编写Windows / Visual-Studio安装指南。

Answer 2

我认为您可能想要这样的东西？

import React, { Component } from 'react';
import { View, Button } from 'react-native';

class Test extends Component {
    state = {
        gender: 'male',
        maleButtonColor: '#841584',
        femaleButtonColor: '#C0C0C0'
    }


    onSubmitEmailRP() {
        this.password.focus();
    }

    render() {
        return (
            <View>
                <Button
                    onPress={() => {
                        this.setState({
                            gender: 'male',
                            maleButtonColor: '#841584',
                            femaleButtonColor: '#C0C0C0'
                        })
                    }}
                    title="Male"
                    color="#841584"
                />
                <Button
                    onPress={() => {
                        this.setState({
                            gender: 'female',
                            maleButtonColor: '#C0C0C0',
                            femaleButtonColor: '#841584'
                        })
                    }}
                    title="Female"
                    color="#841584"
                />
            </View>);
    }
}

export default Test;

它正在使用基本的 ubuntu 安装过程。我正在使用ubuntu 18.04 LTS。

快速无忧安装＆amp;在Linux / Windows上使用IT ++库？

2 个答案: