BIN_LuaBind 是一个和 luabind、tolua++ 类似的库，提供了简洁的 C/C++ 到 lua 的绑定机制，但与之不同的是BIN_LuaBind 比他们更安全：lua 层不在直接依赖于 C/C++ 层指针，避免野指针引起宕机。除此之外，BIN_LuaBind 对 Lua 提供了对 lua_state,user data 和 table 的抽象类，在 C++ 端能方便的操作 lua。BIN_LuaBind 已经在大型的 MMORPG 游戏中得到应用，实现游戏脚本引擎。
功能
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从C / C ++到Lua Bind机制
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模块绑定
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类绑定
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C ++继承类
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lua handle封装
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表封装
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userdata封装
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绑定机制支持自定义类型
集成
1：下载
原始码2：直接使用bin目录下头文件和库文件，lib目录下包含lua的头文件和库文件
3：或者直接使用自带的VS工程，生成lib文件
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luabind下载 luabind-0.9.1 下载地址 ：http://download.csdn.net/download/yzf279533105/10109861 编译步骤 一. 需先编译好lua，编译好静态库即可，编译lua的具体步骤如下： 1. lua5.1.5 下载地址：http://download.csdn.net/download/yzf279533105/10109
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编写了一下cmakelists.txt文件 根目录 cmake_minimum_required(VERSION 2.8) project (Test) add_definitions( "/W3 /D_CRT_SECURE_NO_WARNINGS /wd4819 /MTd" ) if( CMAKE_SIZEOF_VOID_P EQUAL 8 ) MESSAGE( "64 bits compi
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1.下载lua的windows安装文件,安装 2.下载boost的源码安装 ( 然后运行bootstrap.bat) 就会生成bjam.exe 3.建立一个cmd的脚本, 运行bjam.exe. 就会编译好 boost. 4.设置BOOST_ROOT的环境变量( 源码的安装路径) 5.下载luabind源码, 将Jamroot文件中的LUA_PATH全部替换问 LUA_DEV 6.拷贝bjam.
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首先是从https://sourceforge.net/projects/luabind/下载原代码 我的环境是:winxp SP3英文版本.VC2003(VC7.1.3091).BOOST 1.38 有两种方法可以用来编译luabind 0.8.1: 方法一 使用bjam系统编译:这是个批处理文件luabind081.bat: 内如如下: rem build luabind-0.8.1 for
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本文是在VS2005环境下编译luabind，旨在通过luabind实现 C++ 和 lua 之间交互； 使用还是比较麻烦. 需要分别编译lua、luabind、boost； （1）编译lua 下载lua从官方网站http://www.lua.org/download.html可得到源码包. 编译lua使用VS.NET环境的使用VS提供的"Visual Studio命令提示",（使用VS2005的
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转自： 杨敬的博客：http://stdsoft.blogbus.com/logs/37644942.html 版权声明 ：转载时请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明 http://stdsoft.blogbus.com/logs/37644942.html 受够了在Ogre中处理CEGUI事件，所以决定花点时间，把CEGUI的事件处理做到Lua中去。如果你觉得直接硬编码很舒服
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luabind 0.9.1版本尝试 1. 编译luabind 0.9.1 linux版本需要bjam binary 直接copy boost/1.37.0目录中编译好的bjam binary到~/bin目录，然后在luabin根目录中运行bjam 编译之前需要设置环境变量BOOST_ROOT=~/mylibs/boost/1.37.0/ 和LUA_PATH=~/mylibs/lua/5.1/ 2.
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编译boost工具bjam: 1. 使用Visual Studio 2005 Command Prompt环境运行<boost_root>/tools/jam/src/build.bat 2. 生成的目标文件在<boost_root>/tools/jam/src/bin.ntx86/bjam.exe 编译boost 1.35: 1. 将bjam.exe拷贝到<boos
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CIFAR10 小图片分类数据集 该数据库具有50,000个32*32的彩色图片作为训练集，10,000个图片作为测试集。图片一共有10个类别。 使用方法 from keras.datasets import cifar10 (X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data() 返回值： 两个Tuple X_train和X_tes
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常用层对应于core模块，core内部定义了一系列常用的网络层，包括全连接、激活层等 Dense层 keras.layers.core.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None,
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