本博记录为卤煮使用时的记录，如有疏漏，请指正。
卤煮：非文艺小燕儿
本博地址：腾讯开源ncnn：Ubuntu下运行示例
ncnn Git：https://github.com/Tencent/ncnn
ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用，如 QQ，Qzone，微信，天天P图等。
本文直接使用ncnn开源代码内的CMakeList.txt直接进行编译运行，非常简单快捷。
环境：Ubuntu16.04+opencv2.4.13
示例程序依赖opencv库，有关opencv的安装，可以参照：http://blog.csdn.net/u011557212/article/details/54706966?utm_source=itdadao&utm_medium=referral，亲测好用（最好完全按照步骤操作）。
环境准备妥当，进入编译生成的正题。
（1）git下载ncnn工程，解压。
（2）根目录下，通过终端命令窗口执行以下操作：
mkdir build #创建build文件夹，用来存放编译生成的文件
cd build #打开build文件
cmake .. #编译根目录下的CMakeLists.txt
此时没有意外的话，会报错如下：
这是因为编译了caffe2ncnn相关的tools，也就是将caffemodel转化成ncnn识别的param和bin文件的工具。不编译这个的话，运行示例没有问题，但是如果想用自己的模型的话，需要配置caffe后再编译。由于示例程序已经给好了param和bin文件，所以这里就偷个懒，不编译了。
打开根目录下的CMakeLists.txt文件，定位到最后几行，修改如下：
修改内容，一个是放开examples的编译，一个是关掉tools的编译。保存修改后，终端命令定位在build路径下。
再次输入：
cmake ..
make
通过红色的log可以看出生成了一个静态库build/src/libncnn.a和一个可执行文件build/examples/squeezenet。
网上随便下载一张汪汪或者喵喵 whatever you like，放置在可执行文件squeezenet路径下。
然后再把ncnn-master/example文件夹下的模型文件（下图选中的三个）放置在可执行文件squeezenet路径下。
然后终端命令窗口定位在可执行文件squeezenet路径下，输入下面指令：
./squeezenet test.jpg
其中test.jpg是你下载的图片的名称，便可以运行示例。
你也可以通过修改示例代码squeezenet，从而更直观的看到运行结果。修改后重新执行上述的Cmake，make指令。修改示例如下：
运行结果：
本来是很简单的事情。由于对Ubuntu和CMake懵懵懂懂，走了一些弯路，这点儿问题折腾了两天。也参考过Ubuntu16.04---腾讯NCNN框架入门到应用，但是卡在生成示例程序那块，用作者的makefile运行总是出错，估计是配置问题，好头疼。折腾了makefile，甚至还折腾了g++编译，最后都是说找不到lncnn。
最终还是在git上向nihui大神请教，分分钟就得到了回复，直至此时才解决了所有问题，成功运行。参考：https://github.com/Tencent/ncnn/issues/69
虽然在这个简单的问题上，耗费了两天之久，但终于扫清所有问题，还是非常开心。
毕竟有问题的时候才会有动力和进步嘛。
共勉，祝顺利。