AppImage 是一种流行的 Linux 应用程序打包格式，它允许开发者创建单一可执行文件，包含所有依赖，使得软件能在各种 Linux 发行版上无缝运行，无需安装。AppImageKit 是一个用于创建 AppImage 的工具集，它简化了打包过程。在最新的更新中，"AppImageKit-checkrt" 引入了一个关键的改进，即修补了 AppRun 二进制文件，以在运行时检查 libgcc 和 libstdc++ 的依赖项。 这个修补的目的是解决在某些系统上可能出现的问题，这些问题源于对 libgcc 和 libstdc++ 这两个关键库的依赖。libgcc 是 GCC（GNU Compiler Collection）的一部分，提供了运行时支持，包括异常处理和动态链接。libstdc++ 则是 C++ 标准库，包含各种容器、算法和 I/O 流等特性，是 C++ 开发不可或缺的部分。 在传统的 Linux 包管理方式中，这些库通常由发行版的包管理系统提供，但不同发行版或不同版本的系统可能有不同版本的库，这可能导致兼容性问题。AppImage 的目标就是避免这种问题，通过包含所有必要的依赖，使得应用可以在任何支持的 Linux 系统上运行。 AppRun 是每个 AppImage 文件的核心部分，它是第一个被加载的二进制，负责加载和启动应用程序。当 AppRun 检查 libgcc 和 libstdc++ 依赖时，它会确保在运行环境中这些库存在并且与应用程序兼容。如果检测到缺失或版本不匹配，AppRun 可能会尝试从 AppImage 包内提取合适的库版本，从而确保应用的正常运行。 这个改进对于开发者来说意味着更少的用户反馈关于依赖问题，同时也为最终用户提供更顺畅的体验。他们不再需要手动安装特定版本的库或者担心版本冲突。对于部署和分发跨发行版的 Linux 应用，AppImageKit-checkrt 的这个更新无疑是一个重大进步。 在 "AppImageKit-checkrt-master" 压缩包中，可能包含了源代码、构建脚本和其他相关文件，用于编译和测试这个修补后的 AppRun。开发者和打包者可以利用这些资源来创建自己的 AppImage，并确保它们在各种 Linux 环境下都能正确运行。 AppImageKit-checkrt 的这项更新提升了 AppImage 的健壮性和可靠性，特别是在处理系统级别的库依赖方面。这对于促进 Linux 平台上的软件互操作性和用户体验具有重要意义。随着更多开发者采用 AppImage 格式，Linux 用户将能够享受到更广泛的应用程序支持，而无需关心底层系统的具体细节。

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计算机视觉：算法和应用（第二版） 计算机视觉是一门多学科交叉的领域，它结合了计算机科学、数学、物理、生物学和心理学等多个领域，旨在使计算机能够像人类一样“看到”和“理解”世界。计算机视觉的应用极其广泛，涉及到图像和视频处理、机器人视觉、自动驾驶、医疗图像分析、人机交互等领域。 本书《计算机视觉：算法和应用》（第二版）由Richard Szeliski编写，是一本深受欢迎的计算机视觉教科书。该书涵盖了计算机视觉的基础知识和前沿技术，包括图像形成、图像处理、模型拟合、深度学习、特征检测和匹配、图像对齐和拼接、运动估计、计算摄影、结构从运动和SLAM等内容。 下面是本书的详细知识点： 1. 计算机视觉概述 计算机视觉是一门交叉学科，旨在使计算机能够“看到”和“理解”世界。它结合了计算机科学、数学、物理、生物学和心理学等多个领域。计算机视觉的应用极其广泛，涉及到图像和视频处理、机器人视觉、自动驾驶、医疗图像分析、人机交互等领域。 2. 图像形成 图像形成是计算机视觉的基础，它包括了图像的形成过程和图像的表示方式。图像的形成过程涉及到光学成像、图像传感器和图像处理等方面。图像的表示方式包括了图像的矢量表示、矩阵表示和图像的频域表示等。 3. 图像处理 图像处理是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等技术。图像处理的目的是将图像变得更加清晰、更加容易被计算机所理解。 4. 模型拟合和优化 模型拟合和优化是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了散点数据插值、变分方法和正则化、马尔科夫随机场等技术。模型拟合和优化的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 5. 深度学习 深度学习是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了监督学习、无监督学习、深度神经网络、卷积神经网络等技术。深度学习的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 6. 特征检测和匹配 特征检测和匹配是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了点特征、边缘特征、线特征、角点特征等技术。特征检测和匹配的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 7. 图像对齐和拼接 图像对齐和拼接是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了图像配准、图像拼接、全局配准等技术。图像对齐和拼接的目的是将多个图像合并成一个完整的图像。 8. 运动估计 运动估计是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了转换对齐、参数运动、光流估计、层次运动等技术。运动估计的目的是将图像中的运动信息转换为计算机能够理解的形式。 9. 计算摄影 计算摄影是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了照明校准、高动态范围成像、超分辨率、去噪和去模糊、图像抠图和合成等技术。计算摄影的目的是将图像变得更加清晰、更加容易被计算机所理解。 10. 结构从运动和SLAM 结构从运动和SLAM是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了几何校准、位姿估计、双帧结构从运动、多帧结构从运动、SLAM等技术。结构从运动和SLAM的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 《计算机视觉：算法和应用》（第二版）是一本涵盖了计算机视觉的基础知识和前沿技术的优秀教科书，非常适合计算机视觉的初学者和研究人员。

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