源码安装中编译命令为

1. linux程序安装

configuremakemake install这是一般步骤 tarball原代码包安装 具体各个过程简单说如下configure：建立makefile（make的时候需要用到），详细信息可以参考压缩包下readme或install相关文件。make：读取makefile相关消息进行编译。将源代码编译成可执行的可执行文档，但是这些文件仍放在本目录下。make install ： 将上一步编译出来的可执行文档安装到预定安装的目录中。 差不多就是这样得啦。记得按顺序来安装。否则安装不了。因为每个步骤都是需要上一步作为基础的。 这么麻烦不是，套件升级就更麻烦的说。 所以直接找rpm包安装的了 rpm -ivh 文件 就ok了

2. 怎么在ubuntu上编译android源码

步骤一：
安装Ubuntu系统。我们既可以通过虚拟机的方式安装Ubuntu，也可以直接在电脑上安装，为了获得更好的Linux操作体验，我建议直接在电脑上面安装Ubuntu，我在自己电脑上安装了win10和Ubunut Server14.04双系统，使用的时候可以根据自己的需要随时切换系统，非常方便。关于如何搭建双系统，网上有很多教程，我就不在此叙述了，但是我想说明的一点是在安装Ununtu的时候，分配给Ubuntu的磁盘空间一定要尽可能大一点，至少60G，我分配了105G，编译完成之后还剩下50多G，也就是说差不多用了近50G的空间，所以安装Ubuntu的时候一定得分配大一点的磁盘空间，不然编译会因为空间不足而中断。
步骤二：
搭建好Ubuntu系统之后，我们需要下载一份Android6.0的源码，网上很多文章都介绍了如何通过repo的方式来下载源码，但是通过这种方式下载速度可能并不是很理想，直接下载网络云的Android6.0源码，
因为Android6.0的源码所占空间非常大，所以上传者把Android源码分成了很多个文件，待全部下载完毕之后，我们可以通过命令把这些分开的文件合并为一个文件。
步骤三：
如果我们是在Windows上下载的源码，那么当我们打开Ubuntu之后，要做的第一件事请就是把Windows中的Android源码拷贝到Ubuntu系统下面，我直接利用复制粘贴的方式将源码拷贝到了Ubuntu的Home目录下面，拷贝之后的目录结构Home/android6_r1/各个分开的源码文件。
步骤四：
合并这些被分开的源码文件。我们按下键盘上的ctrl + alt + T打开控制台，通过cd命令进入到Home/android6_r1/目录下面，然后执行命令：cat Android6_r1_* > M.tgz，不用多久，在Home/android6_r1/目录下面就会生成一个新的文件——M.tgz，M.tgz就是合并之后的压缩文件。
步骤五：
解压步骤四生成的压缩文件。同样是在Home/android6_r1/目录下面，我们在控制台执行命令：tar zxvf M.tgz，开始解压。解压的过程大概需要20分钟左右的时间，请耐心等待。解压好了之后，在Home/android6_r1/会生成一个mydroid的文件夹，这个文件夹就是Android源码的根文件夹了，里面有abi、devices、hardware、packages、sdk、art等文件夹和文件。
步骤六：
安装编译源码所需要的软件。在控制台中我们通过cd..命令退回到Unbuntu用户的根目录下，然后依次执行以下命令：
sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-7-jdk
sudo update-alternatives --config java
sudo update-alternatives --config javac
以上命令每一条都必须分开单独执行，目的是为了获取1.7版本的jdk并设置环境变量。当我们安装完Ubuntu之后可能会自带一个jdk，但是如果用自带的jdk编译Android源码很可能会提示jdk版本不符合要求的错误，因此我们需要重新下载1.7版本的jdk，我用openjdk-7-jdk编译未出现任何问题。
接下来继续执行以下命令，同样每一行都是分开单独执行的：
sudo apt-get install git gnupg flex bison gperf build-essential
sudo apt-get install zip curl libc6-dev libncurses5-dev:i386 x11proto-core-dev
sudo apt-get install libx11-dev:i386 libreadline6-dev:i386 libgl1-mesa-glx:i386
sudo apt-get install libgl1-mesa-dev g++-multilib mingw32 tofrodos
sudo apt-get install python-markdown libxml2-utils xsltproc zlib1g-dev:i386
sudo ln -s /usr/lib/i386-linux-gnu/mesa/libGL.so.1 /usr/lib/i386-linux-gnu/libGL.so
以上命令主要是安装编译源码时需要用到的各种软件，如果没有安装这些软件，编译的过程中会提示缺少必要的软件而无法继续编译，因此，在正式编译源码之前，一定要先安装这些软件。
步骤七：
开始编译。在控制台中通过cd命令进入到Home/android6_r1/mydroid/目录下，然后执行命令：source build/envsetup.sh，导入编译Android源码所需的环境变量和其它参数。
步骤八：
在控制台中执行命令：lunch，运行命令之后会提示我们选择编译目标。这里我选择的的默认目标，即aosp_arm_eng。
步骤九：
在控制台中执行命令：make -j8，开始编译。注意，make -j8命令中的数字8和我们电脑的CPU核心数以及线程数有关系，一般这个数字的数值最大不能超过CPU线程数的2倍，例如我电脑的处理器是i5 6200U，为双核四线程，因此编译Android源码的时候，我可以设置的最大工作线程数量为4 * 2 = 8。在执行make命令的时候我们应该根据自己的CPU参数设置合理的工作线程数值。
以上步骤执行完之后，就是一段非常漫长的等待了，我从中午十二点多开始编译，一直到晚上九点多编译完成，整个编译过程耗时九个多小时，幸好我的运气还不错，编译过程中没有出现任何错误，只是中途意外中断了一次，但是Android源码是可以接着上次中断的位置继续编译的，已经编译的部分不会重复编译，因此并未对我造成大的影响。同志们，我想说的是，编译的过程中一定要有耐心哟！
整个源码编译完成之后，如果提示如下信息，那么Congratulations, you are successful!!!

3. Linux中make， make install命令分别是什么，用法

make是用来编译的，它从Makefile中读取指令，然后编译。

make install是用来安装的，它也从Makefile中读取指令，安装到指定的位置。

用法：

1、make：

这一步就是编译，大多数的源代码包都经过这一步进行编译（当然有些perl或python编写的软件需要调用perl或python来进行编译）。

如果 在 make 过程中出现 error ，就要记下错误代码（注意不仅仅是最后一行），然后可以向开发者提交 bugreport（一般在 INSTALL 里有提交地址）。

或者系统少了一些依赖库等，这些需要自己仔细研究错误代码。

make 的作用是开始进行源代码编译，以及一些功能的提供，这些功能由他的 Makefile 设置文件提供相关的功能。

比如 make install 一般表示进行安装，make uninstall 是卸载，不加参数就是默认的进行源代码编译。

make 是 Linux 开发套件里面自动化编译的一个控制程序，他通过借助 Makefile 里面编写的编译规范进行自动化的调用 gcc 、ld 以及运行某些需要的程序进行编译的程序。

一般情况下，他所使用的 Makefile 控制代码，由 configure 这个设置脚本根据给定的参数和系统环境生成。

2、make install

这条命令来进行安装（当然有些软件需要先运行 make check 或 make test来进行一些测试），这一步一般需要你有 root 权限（因为要向系统写入文件）。

(3)源码安装中编译命令为扩展阅读

当我们在使用make命令时，常常会在make后面加上其他单词，比如check，install，installcheck…这些单词都是make的参数，我们称之为“目标（targets）”。

最常见的几个目标：

make all：编译程序、库、文档等（等同于make）

make install：安装已经编译好的程序。复制文件树中到文件到指定的位置

make unistall：卸载已经安装的程序。

make clean：删除由make命令产生的文件

make distclean：删除由./configure产生的文件

make check：测试刚刚编译的软件（某些程序可能不支持）

make installcheck：检查安装的库和程序（某些程序可能不支持）

make dist：重新打包成packname-version.tar.gz

4. ubuntu源码编译安装cmake-2.8.10.2

ubuntu源码编译安装cmake-2.8.10.2从cmake官网下载最新的cmake版本，笔者下载的是cmake-2.8.10.2.tar.gz，地址http://www.cmake.org/cmake/resources/software.html
www.dnjsb.com
1、解压cmake-2.8.10.2.tar.gztar
-xvf
cmake-2.8.10.2.tar.gz2、在cmake-2.8.10.2同级目录下新建一个编译目录mkdir
cmake-bulidcd
cmake-build3、编译cmake.././bootstrap
www.dnjsb.com
注意：可能会出现如下错误：/usr/lib/libstdc++.so.6:
version
'GLIBCXX_3.4.15'
not
found这个是因为笔者更新ubuntu
gcc编译器导致的。解决方法：a.
查看libstdc++.so.6支持GLIBCstrings
/usr/lib/libstdc++.so.6
|
grep
GLIBCoutput:GLIBCXX_3.4GLIBCXX_3.4.1GLIBCXX_3.4.2GLIBCXX_3.4.3GLIBCXX_3.4.4GLIBCXX_3.4.5GLIBCXX_3.4.6GLIBCXX_3.4.7GLIBCXX_3.4.8GLIBCXX_3.4.9GLIBCXX_3.4.10GLIBCXX_3.4.11GLIBCXX_3.4.12GLIBCXX_3.4.13GLIBC_2.0GLIBC_2.3GLIBC_2.1GLIBC_2.1.3GLIBC_2.3.2GLIBC_2.2GLIBCXX_FORCE_NEWGLIBCXX_DEBUG_MESSAGE_LENGTH发现里面没有支持GLIBCXX_3.4.15。在这里，笔者ubuntu中安装的gcc
4.7ls
/usr/local/gcc-4.7.2/output:bin
include
lib
libexec
share将/usr/local/gcc-4.7.2/lib/目录下面的libstdc++.so.6和libstdc++.so.6.0.17拷贝到/usr/lib/目录下面：sudo
cp
/usr/local/gcc-4.7.2/lib/libstdc++.so.6
/usr/lib/sudo
cp
/usr/local/gcc-4.7.2/lib/libstdc++.so.6.0.17
/usr/lib/sudo
rm
-f
/usr/lib/libstdc++.so.6.0.13删除libstdc++.so.6旧的链接，建立新的链接，同时删除libstdc++.so.6.0.13：sudo
ln
-sf
/usr/lib/libstdc++.so.6.0.17
/usr/lib/libstdc++.so.6sudo
rm
-f
/usr/lib/libstdc++.so.6.0.13至此搞定，现在我们回到编译cmake中。重复刚才的命令：
www.dnjsb.com
.././bootstrap注意：此时我们仍然在cmake-bulid目录下面。上面成功以后就执行如下2个命令：makesudo
make
install查看cmake是否安装成功：cmake
--versionoutput:cmake
version
2.8.10.2恭喜你，安装成功了。

5. linux下软件编译安装 前提和方式

在linux系统中，如果要用源代码包进行编译安装，就需要用到gcc这个工具，一般安装系统时默认选择都有这个工具包。可以用命令rpm -qa | grep gcc来看看是否安装gcc。
源代码包安装一般分三步：
1.解压之后，进入解压的目录中，运行./configure，后面还可以加参数，具体情况根据不同的软件来设定。
2.运行make进行编译，如果系统版本还有其他条件都支持的话，不会报什么错。
3.运行make install进行安装就可以了。

6. 如何编译安装php扩展

一开始安装PHP的时候，我们并不知道需要哪些扩展，所以只有等到我们真正用到的时候才想办法去安装。
安装PHP扩展最简单的办法就是
sudo apt-get install php5-xxx

但有的时候并非我们所愿，源里面并没有我们需要的扩展，这时候就需要我们下载源码自己编译安装了。
这篇文章中我将介绍在本地Linux平台下编译安装PHP扩展的方法。
现在网站根目录下创建 index.php 打印基本的配置信息，以验证我们是否安装成功。
配置编译环境
我们需要安装一些编译必须的库，还有 php-dev 版本
Ubuntu
sudo apt-get install php5-dev php5-mysql gcc libpcre3-dev

Fedora
sudo yum install php-devel php-mysqlnd gcc libtool

RHEL
sudo yum install php-devel php-mysql gcc libtool

Suse
yast2 -i php5-pear php5-devel php5-mysql gcc

安装扩展
PHP有两种可供安装的扩展：一种是PHP原生的但是默认没有安装的，另一种的第三方开发的扩展。
下面依次介绍两种扩展的安装方法：
安装之前我们需要一份和当前机器上相同版本的PHP源码
cd code
wget http://cn2.php.net/distributions/php-5.5.9.tar.bz2
tar xvjf php-5.5.9.tar.bz2
cd php-5.5.9

前往此处 下载相应的源码包。
在 /ext 目录下面可以看到所有PHP原生的扩展。
安装原生扩展
以 PHP-intl 为例，这是PHP国际化的扩展。
为了安装这个扩展我们需要先安装ICU 库
sudo apt-get install icu-devtools icu-doc libicu-dev libicu52 libicu52-dbg

ICU 安装成功之后进入/ext/intl 目录：
cd intl
phpize
./configure --enable-intl
make
sudo make install

下面解释一下上面的每个命令:
phpize : 是用来扩展php扩展模块的，通过phpize可以建立php的外挂模块
./configure --enable-intl: 配置编译环境，相当于告诉编译器编译PHP源码的时候加上intl这个扩展。
make： 将会把源码编译成 intl.so
make install : 将会把 intl.so 移动到当前安装的 PHP 的扩展目录。
接下来我们要做的就是在php.ini中启用这个扩展，这一步将会在最后给出示例。
安装第三方扩展
将以这个 扩展为例，这个扩展主要实现了PHP识别条形码的功能。
先安装必要的依赖
sudo apt-get install pkg-config

git clone https://github.com/mongodb/mongo-php-driver
cd mongo-php-driver
phpize
./configure
make
sudo make install

将会生成一个文件，将其拷贝到PHP的扩展目录下面。
启用扩展
在php.ini中启用扩展的方式有很多：
直接在php.ini文件中添加 extension=mongo.so，这是最简单直接的方法。
也可以单独建一个ini文件，然后在php.ini中包含这些文件就可以了。
下面介绍一下第二种方法：
cd `/etc/php5/mods-available`

这个目录里可以放新建的ini文件，然后执行
sudo touch mongo.ini
echo "extension=mongo.so" | sudo tee -a mongo.ini
sudo touch intl.ini
echo "extension=intl.so" | sudo tee -a intl.ini

上面的命令将会创建ini文件，并且写如相应的配置信息。
然后执行下面的命令启用扩展即可（需要安装 php5enmod 工具）：
sudo php5enmod mongo
sudo php5enmod intl

如果未安装 php5enmod 工具，则需要手动配置：
ln -s /etc/php5/mods-available/mongo.ini /etc/php5/cli/conf.d/mongo.ini
ln -s /etc/php5/mods-available/intl.ini /etc/php5/cli/conf.d/intl.ini
ln -s /etc/php5/mods-available/mongo.ini /etc/php5/fpm/conf.d/mongo.ini
ln -s /etc/php5/mods-available/intl.ini /etc/php5/fpm/conf.d/intl.ini

最后在执行一下重启操作就可以了：
sudo service nginx restart
sudo service php5-fpm restart

7. linux下编译程序源码，执行make命令时报错如图，有没有什么头绪或者建议，谢谢大神了

linux下所有软件源码包的安装方式一般都会在readme中有详细的官方说明，对于gerbv如下图所示

上述大部分内容对linux下所有软件包的安装都适用。

8. 怎么源码编译依赖LAPACK和ATLAS库的NumPy包

1. GCC版本要求
使用较新版本的GCC工具集（尽量不低于v4.7）且集成有gfortran编译器。
备注1：这里大写的"GCC"是指GNU Compiler Collection，它除包含C语言编译器gcc外，还包含很多其它语言的编译器（如g++/gfortran等）
备注2：3.x版的的C语言编译器gcc会由于某些头文件缺失导致编译atlas库报错
备注3：若GCC工具集中没有gfortran编译器，则编译lapack库时会遇到一些莫名其妙的错误（因为lapack是用fortran编写的），好在GCC4.7及以上版本中已经集成了gfortran编译器
在GCC版本符合要求的前提下，临时将其加入环境变量PATH并设置动态库查找路径：
[plain] view plain
在CODE上查看代码片派生到我的代码片
$ export PATH=/home/slvher/tools/gcc48/bin/:$PATH
$ export LD_LIBRARY_PATH=/home/slvher/tools/gcc48/lib64:/home/slvher/tools/gcc48/lib
备注4：在当前shell会话中临时设置LD_LIBRARY_PATH可以保证编译过程中正确搜索到GCC库，但最好不要设置到.bash_profile中，因为那样会影响其它程序的查找路径，可能会踩到坑。
备注5：这里提到的GCC的版本要求及环境变量设置如果没有出差错，那么下面的编译会比较顺利，否则会遇到各种编译/链接问题，后续我会用一篇笔记来记录这些踩坑的过程及遇到这些诡异问题时的分析思路，这里不赘述。
2. 编译LAPACK和ATLAS库
lapack是用fortran开发的经过特别优化的线性代数计算库；atlas也是一个优化过的线性代数计算库，它提供了BLAS库的全部API（包括C接口和Fortran接口），还实现了lapack库中的部分函数，atlas在编译过程中会根据机器的配置参数来调整科学计算函数的参数，以便在该机器上达到更好的计算性能。
初看起来，需要分别编译lapack和atlas两个库，所幸的是，atlas库支持编译时自动编译lapack库，因此，只需正确完成atlas库的编译配置，编译atlas库就可以了。
下面是编译atlas/lapack库的主要步骤。
1) 分别从官网下载lapack源码包和atlas源码包，我下载的是目前的最新版lapack-3.5.0.tgz及atlas3.10.2.tar.bz2
2) 解压atlas源码压缩包：tar -jxvf atlas3.10.2.tar.bz2
3) cd ATLAS && mkdir BLDdir && cd BLDdir
4) 执行configure命令以配置编译参数
[plain] view plain
在CODE上查看代码片派生到我的代码片
$ ../configure --shared -b 64 --prefix=/home/slvher/tools/scikit-learn-virtualenv/dep-libs/sklearn-libs --with-netlib-lapack-tarfile=/home/slvher/tools/scikit-learn-virtualenv/dep-libs/lapack-3.5.0.tgz
其中，--shared表明要编译atlas共享库（configure会自动在编译命令中插入"-fPIC"参数，无需在这里显式指定）；--prefix指定编译结果的安装路径；--with-netlib-lapack-tarfile表明编译atlas库时会用相同的编译器及编译/链接参数自动编译lapack库，这里指定lapack源码包的路径后，configure运行后会自动解压lapack源码并将其拷贝至BLDdir/src/lapack/reference/这个目录下。
5) configure运行完后，BLDdir目录下生成了Make.inc文件，该文件中设置了众多编译参数（如查找路径、编译产出路径、编译器、传给编译器的参数，等等），BLDdir子目录下很多模块的Makefile都会include这个Make.inc，包括源码独立的lapack包，可见，这个Make.inc文件可以达到统一编译环境的目的。
6) make build
7) make check
8) make ptcheck
9) make install
如果上述一系列命令均执行成功，那么编译完成的*.a和*.so库会安装到--prefix参数指定的路径下，这些库的头文件也会被拷贝到安装路径下的include目录。
至此，ATLAS和LAPACK库均完成编译，其中LAPACK库是.a静态库，ATLAS库是.so动态库。事实上，ATLAS的动态库中已经包含了LAPACK静态库的所有符号和代码。
下面可以开始编译依赖LAPACK和ATLAS库的NumPy包了。
3. 编译优化版NumPy包
前提：官网下载NumPy源码包并解压，这里以目前最新版numpy-1.9.2.tar.gz为例进行说明。
1) cd至解压目录numpy-1.9.2
2) cp site.cfg.example site.cfg
3) 在site.cfg中配置atlas项，其中include_dirs和library_dirs是atlas库安装路径下的include和lib目录
[plain] view plain
在CODE上查看代码片派生到我的代码片
[atlas]
atlas_libs = lapack,f77blas,cblas,atlas
library_dirs = /home/slvher/tools/scikit-learn-virtualenv/dep-libs/sklearn-libs/lib
include_dirs = /home/slvher/tools/scikit-learn-virtualenv/dep-libs/sklearn-libs/include
4) python setup.py config
5) python setup.py build --fcompiler=gnu95 ## 指定Fortran编译器为GCC4.8工具集中的gfortran
6) python setup.py install
正常情况下，build成功后，install会把编译产出拷贝到当前python解释器安装路径下的lib/python2.7/site-packages目录中。
此时，可以通过下面的例子来查看NumPy包的配置情况：
[python] view plain
在CODE上查看代码片派生到我的代码片

>>>importnumpyasnp
>>>np.__config__.show()
atlas_3_10_blas_threads_info:
libraries=['lapack','f77blas','cblas','atlas']
library_dirs=['/home/slvher/tools/scikit-learn-virtualenv/dep-libs/sklearn-libs/lib']
define_macros=[('HAVE_CBLAS',None),('ATLAS_INFO','"\"3.10.2\""')]
language=c
include_dirs=['/home/slvher/tools/scikit-learn-virtualenv/dep-libs/sklearn-libs/include']
lapack_opt_info:
libraries=['tatlas','lapack','f77blas','cblas','atlas']
library_dirs=['/home/slvher/tools/scikit-learn-virtualenv/dep-libs/sklearn-libs/lib']
define_macros=[('ATLAS_INFO','"\"3.10.2\""')]
language=f77
include_dirs=['/home/slvher/tools/scikit-learn-virtualenv/dep-libs/sklearn-libs/include']
blas_opt_info:
libraries=['lapack','f77blas','cblas','atlas']
library_dirs=['/home/slvher/tools/scikit-learn-virtualenv/dep-libs/sklearn-libs/lib']
define_macros=[('HAVE_CBLAS',None),('ATLAS_INFO','"\"3.10.2\""')]
language=c
include_dirs=['/home/slvher/tools/scikit-learn-virtualenv/dep-libs/sklearn-libs/include']
openblas_info:
NOTAVAILABLE
openblas_lapack_info:
NOTAVAILABLE
atlas_3_10_threads_info:
libraries=['tatlas','lapack','f77blas','cblas','atlas']
library_dirs=['/home/slvher/tools/scikit-learn-virtualenv/dep-libs/sklearn-libs/lib']
define_macros=[('ATLAS_INFO','"\"3.10.2\""')]
language=f77
include_dirs=['/home/slvher/tools/scikit-learn-virtualenv/dep-libs/sklearn-libs/include']
lapack_mkl_info:
NOTAVAILABLE
blas_mkl_info:
NOTAVAILABLE
mkl_info:
NOTAVAILABLE
也可以用具体的例子来验证其功能是否正常：
[python]viewplain
在CODE上查看代码片派生到我的代码片
>>>importnumpyasnp
>>>np.arange(15).reshape(3,5)
array([[0,1,2,3,4],
[5,6,7,8,9],
[10,11,12,13,14]])
>>>
>>>a=np.arange(15).reshape(3,5)
>>>a
array([[0,1,2,3,4],
[5,6,7,8,9],
[10,11,12,13,14]])
>>>type(a)
<type'numpy.ndarray'>
>>>
>>>
>>>fromnumpy.linalgimport*
>>>b=np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])
>>>b
array([[1.,2.],
[3.,4.]])
>>>b.transpose()
array([[1.,3.],
[2.,4.]])
>>>inv(b)
array([[-2.,1.],
[1.5,-0.5]])
>>>

9. Linux中源码编译安装程序包括哪些基本步骤

第一步：创建编译脚本
进入到源码目录 执行 ./configure --prefix=/.../.....(--prefix=后面是想要安装到的目录）
第二部：编译
执行 make
第三部：安装
执行 make install
当然上面这几部都是最基本的步骤，如果想优化编译，要在./configure 后面加参数，或者configure之后手动修改Makefile文件 如O2（优化等级） FLAGS 等编译参数的修改。
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
以上都是源码包的编译
如果是自己写的C代码 直接 用gcc编译即可。
例如 编译test.c
执行 gcc -o test test.c即可将test.c编译为可执行的文件 test

自己打出来的 要采纳啊！

10. 新人求教 驱动源码编译安装

1、安装scons
(1) 下载python2.7, 使用x86_32位，因为scons只有32位安装包可用；
(2) 下载scons2.3.0；
(3) 安装python 和 scons, 将C:\Python27\Scripts写入PATH；
(4) 下载安装pywin32 ，It is recommended you install pywin32 if you want to do parallel builds (scons -j)

2、安装boost库(1.49版本).
解压后双击bootstrap.bat，生成bjam.exe后，cd到目录c:\boost下，（将boost_1_49更名为boost了）编译boost。
编译命令：C:\boost>bjam variant=release --with-filesystem --with-thread --with-date_time --with-program_options threading=multi toolset=msvc-10.0 link=static runtime-link=static address-model=32
这是使用VS2010环境编译的release版本，编译完成后，生成C:\boost\stage\lib文件夹，下面有6个lib库：

如果要编译成debug版本，使用命令：bjam variant=debug --with-filesystem --with-thread --with-date_time --with-program_options threading=multi toolset=msvc-10.0 link=static runtime-link=static address-model=32

编译完成后，生成C:\boost\stage\lib文件夹，下面有10个lib库和dll：

此处为MongoDB文档中对于编译boost库的要求原文：
When using bjam, MongoDB expects
variant=debug for debug builds, and variant=release for release builds
threading=multi
link=static runtime-link=static for release builds
address-model=64 for 64 bit（64位的话，把32换为64）。link=static runtime-link=static，boost需要编译成静态库，因为mongodb只会去链接boost的静态库
address-model=64在win7 64环境下此项必须，不加在编译mongodb的c++ client时会出现链接错误。

3、下载mongo2.4.6源码 http://www.mongodb.org/downloads官网下载
编译Mongoclient.lib

cmd命令提示符下，cd到解压后的文件目录,例如我放在了E盘，E:\mongodb-src-r2.4.6，输入命令：
scons –-dd --32 mongoclient.lib // build C++ client driver library
Add --64 or --32 to get the 64- and 32-bit versions, respectively. Replace --release with --dd to build a debug build.
编译后在mongodb\build\win32\32\dd\client_build\生成mongoclient.lib.

4、测试程序
就用Mongodb自带的例子吧，使用VS2010打开E:\mongodb-src-r2.4.6\src\mongo\client\examples中的simple_client_demo.vcxproj，编译，会提示生成simple_client_demo.sln，保存。
使用debug模式，配置工程环境：打开工程->属性，配置Configuration Properties下的VC++ Directories，头文件路径添加C:\boost，Lib库路径添加boost的lib，以及mongodb client的lib：
C:\boost\stage\lib

E:\mongodb-src-r2.4.6\build\win32\32\dd\client_build
进入C/C++下面的Code Generation，将Runtime Library设置为Multi-threaded Debug (/MTd)
进入Linker下面的Input，设置Additional Dependencies，添加ws2_32.lib，psapi.lib，Dbghelp.lib，mongoclient.lib
将E:\mongodb-src-r2.4.6\build\win32\32\dd\mongo\base下生成的error_codes.h和error_codes.cpp文件，拷贝到E:\mongodb-src-r2.4.6\src\mongo\base目录下。
ok，编译、运行.

5、问题解决
error LNK2038: mismatch detected for '_MSC_VER': value '1700' doesn't match value '1600' in error_codes.obj
1>mongoclient_d.lib(dbclient.obj) : error LNK2038: mismatch detected for '_MSC_VER': value '1700' doesn't match value '1600' in error_codes.obj
1>mongoclient_d.lib(assert_util.obj) : error LNK2038: mismatch detected for '_MSC_VER': value '1700' doesn't match value '1600' in error_codes.obj
1>mongoclient_d.lib(jsobj.obj) : error LNK2038: mismatch detected for '_MSC_VER': value '1700' doesn't match value '1600' in error_codes.obj
1>mongoclient_d.lib(status.obj) : error LNK2038: mismatch detected for '_MSC_VER': value '1700' doesn't match value '1600' in error_codes.obj
1>mongoclient_d.lib(mutexdebugger.obj) : error LNK2038: mismatch detected for '_MSC_VER': value '1700' doesn't match value '1600' in error_codes.obj

VS的版本不匹配，lib是在更高级的版本中编译生成的，而使用的时候，是在低级版本中使用的，所以出现了不匹配的错误。例如，我在VS2010 SP1和VS2012的环境下编译的，而使用是在VS2010上使用，所以在编译时，出现了以上问题。

1>mongoclient.lib(stacktrace.obj) : error LNK2001: unresolved external symbol __imp_SymCleanup
1>mongoclient.lib(stacktrace.obj) : error LNK2001: unresolved external symbol __imp_SymGetMoleInfo64
1>mongoclient.lib(stacktrace.obj) : error LNK2001: unresolved external symbol __imp_SymInitialize
1>mongoclient.lib(stacktrace.obj) : error LNK2001: unresolved external symbol __imp_StackWalk64
1>mongoclient.lib(stacktrace.obj) : error LNK2001: unresolved external symbol __imp_SymFromAddr

在工程依赖库中添加Dbghelp.lib

其它问题，看看你手头的编译器、编译出来的boost库版本、mongoclient.lib的版本，是否对应好了。