This is a simple CMake tutorial project which contains some different scenarios.
hello-world
: Demo a simplest CMake project.hello-world-clear
: Separate the output files and src files.hello-world-lib
: Demo how to make a static/shared library.hello-world-shared
: Demo how to utilize external static/shared library.curl
: Demo how to use cmake with curl.hello-module
: Demo how to use cmake find module.config-file
: Demo how to work with config.h.hunter-simple
: Demo how to use hunter and gtest.boost
: Demo how to use boost library.cmake -H. -B_builds
cmake --build _builds
updating log: Started Date: 2022-02-17 Current State: Updating Update Mark: 2022-02-17 2022-02-18 2022-02-17:基本命令(未分类) 常用基本命令 版本号确定,低于版本号按照错误处理 cmake_minimum_required(VERSION 3.5 FATAL_ERROR) 工程名,并指定
layout: post title: cmake常用方法 date: 2019-12-03 16:06:01 description: cmake常用方法 tag: cmake 1. cmake使用介绍 1. cmake使用介绍 1.1. 概念介绍 1.1.1. directory 1.1.2. target 1.2. 文件说明 1.3. 内置语法 1.3.1. if 1.3.2. foreac
设定语言标准 cmake_minimum_required(VERSION 3.5 FATAL_ERROR) project(recipe-09 LANGUAGES CXX) set(CMAKE_WINDOWS_EXPORT_ALL_SYMBOLS ON) add_library(animals SHARED Animal.cpp Animal.hpp Cat.c
CMake教程版本号:3.16.3 英文原文链接: https://cmake.org/cmake/help/latest/guide/tutorial/index.html#id2 github示例代码 https://github.com/sxpsxp12/cmake-learning-exampes 开始 最基本的项目就是基于源码构建一个可执行程序。对于一个最简单的项目,CMakefile.
CMakeLists基本:条件语句编译控制 在CMakeLists中使用条件语句进行不同编译方法的灵活切换 之前的部分中,对于一个多文件的项目工程,我们已经可以掌握至少两种编译的思路使其生成对应的可执行文件: 直接生成可执行文件,在add_executable()中指定所有的源文件进行编译,并且使用include_directories()指令指定所需头文件的目录。 先为具有紧密依赖关系的文件组构
深度学习 我们可以在Personal Computer上完成庞大的任务 深度学习是一种适应于各类问题的万能药 神经网络 神经网络出现于80年代,但当时计算机运行慢,数据集很小,神经网络不适用 现在神经网络回来了,因为能够进行GPU计算,可用使用的数据集也变大 分类 分类的一些讨论可以在这个项目里看到 Machine Learning不仅是Classification!但分类是机器学习的核心。 学会
人工神经网络(ANN)是一种高效的计算系统,其中心主题借鉴了生物神经网络的类比。 神经网络是机器学习的一种模型。 在20世纪80年代中期和90年代初期,在神经网络中进行了许多重要的建筑改进。 在本章中,您将了解有关深度学习的更多信息,这是一种人工智能的方法。 深度学习源自十年来爆炸性的计算增长,成为该领域的一个重要竞争者。 因此,深度学习是一种特殊的机器学习,其算法受到人脑结构和功能的启发。 机器
学习意味着通过学习或经验获得知识或技能。 基于此,我们可以定义机器学习(ML)如下 - 它可以被定义为计算机科学领域,更具体地说是人工智能的应用,其为计算机系统提供了学习数据和从经验改进而无需明确编程的能力。 基本上,机器学习的主要焦点是允许计算机自动学习而无需人为干预。 现在问题是如何开始和完成这种学习? 它可以从数据的观察开始。 数据可以是一些示例,指令或一些直接经验。 然后在此输入的基础上,
Unsupervised Learning In unsupervised learning, the task is to infer hidden structure from unlabeled data, comprised of training examples $(\{x_n\})$. We demonstrate with an example in Edward. An inte
learning-note Motivation、Passion、Evolution 推荐在线阅读网站(TOP标签会出现失效的情况,使用侧边栏进行导航) 一个技术点,面试官常见的三连问: xxx是什么? xxx优缺点是什么? xxx应用及使用场景是什么? Java相关 Java基础 Java集合类 Java IO Java虚拟机 Java 单元测试 Netty MyBatis Drools规则引擎
Flink 学习 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! Stargazers over time 本项目结构 How to build Maybe your Maven conf file settings.xml mirrors can add aliyun central mirror : <mirror> <id>alimaven<
mall学习教程 简介 mall学习教程,架构、业务、技术要点全方位解析。mall项目(40k+star)是一套电商系统,使用现阶段主流技术实现。涵盖了SpringBoot 2.3.0、MyBatis 3.4.6、Elasticsearch 7.6.2、RabbitMQ 3.7.15、Redis 5.0、MongoDB 4.2.5、Mysql5.7等技术,采用Docker容器化部署。 项目地址 后
Spring Boot基础教程 专题目标:打造全网内容最全,比收费教程更好的Spring Boot免费教程! 如何支持: 关注我的公众号”程序猿DD“ 点个Star并Follow我 把该仓库分享给更多的朋友 加入社群:如果你正在学习Spring Boot,不妨加入我们的Spring技术交流群,一起成长! 教程目录 该教程自2016年连载至今,因内容较多,经历过多个版本的迭代。 为方便查看学习,这里