CMake 详细说明参考官方文档 https://cmake.org/cmake/help/latest/index.html,其中latest为最新版本版本,不同 CMake 版本,API 有差异,请根据当前项目设置的最低版本来参考,高版本 API 在低版本无法使用。3.20之后的文档会标记该 API 的生效版本
测试是代码开发工具箱的核心组成部分。通过使用单元和集成测试进行自动化测试,不仅可以帮助开发者在早期检测功能回归,还可以作为新加入项目的开发者的起点。它可以帮助新开发者提交代码变更,并确保预期的功能得以保留。对于代码的用户来说,自动化测试在验证安装是否保留了代码功能方面至关重要。从一开始就为单元、模块或库使用测试的一个好处是,它可以引导程序员编写更加模块化和不那么复杂的代码结构,采用纯粹的、函数式的风格,最小化并局部化全局变量和全局状态。
现在我们已经收集了足够的信息,可以开始讨论 CMake 的核心功能:构建项目。在 CMake 中,一个项目包含管理将我们的解决方案带入生活的所有源文件和配置。配置从执行所有检查开始:目标平台是否受支持,是否拥有所有必要的依赖项和工具,以及提供的编译器是否工作并支持所需功能。
本文对CMake中库的打包,安装,导出以及支持find_package,使其能够很简单的应用到其他的项目中进行详细的总结。
你或许听过好几种 Make 工具,例如 GNU Make ,QT 的 qmake ,微软的 MS nmake,BSD Make(pmake),Makepp,等等。这些 Make 工具遵循着不同的规范和标准,所执行的 Makefile 格式也千差万别。这样就带来了一个严峻的问题:如果软件想跨平台,必须要保证能够在不同平台编译。而如果使用上面的 Make 工具,就得为每一种标准写一次 Makefile ,这将是一件让人抓狂的工作。
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git clone https://gitcode.net/ZhangRelay/cpp_robotics.git
我们已经掌握了构建专业项目的所有必要知识;我们学习了结构化、构建、依赖管理、测试、分析、安装和打包。是时候将这些学到的技能付诸实践,通过创建一个连贯、专业的项目。
CMake是一个跨平台的建构系统的工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。他能够输出各种各样的构建文档makefile或者project文件,描述系统建构的过程。还能测试编译器所支持的C++特性,类似UNIX下的automake。只是 CMake 的组态档取名为 CmakeLists.txt。CMake并不直接建构出最终的软件,而是产生标准的建构档(如 Unix的 Makefile或 Windows Visual C++的 projects/workspaces),然后再依一般的构建方式使用。
你可能会认为,在我们成功将源代码编译成二进制文件之后,作为构建工程师我们的工作就完成了。事实几乎如此——二进制文件包含了 CPU 执行的所有代码,但代码分散在多个文件中,方式非常复杂。链接是一个简化事物并使机器代码整洁、易于消费的过程。
CMake 是什么我就不用再多说什么了,相信大家都有接触才会看一篇文章。对于不太熟悉的开发人员可以把这篇文章当个查找手册。
cmake 是一个跨平台、开源的构建系统。它是一个集软件构建、测试、打包于一身的软件。它使用与平台和编译器独立的配置文件来对软件编译过程进行控制。
CPP已经结课,我提交的项目是Qt的入门项目,局域网聊天室LanChatRoom。
CMake 工具能够自动生成 Makefile 文件,减轻手写 Makefile 文件的工作量,同时减少书写 Makefile 文件产生的错误。
最近需要将Windows10系统下使用VS2017编译的VC++项目放到CentOS Linux服务器上跑,最简单的当然是使用cmake作为项目编译和管理工具了,这样就不需要写makefile了,使用cmake管理编译项目相对来说比较简单。遇到一个问题就是,由于我在CentOS7服务器上用的是普通用户账号,一些第三方库比如Boost库、yaml-cpp、mariadb、mariadb++、hiredis库放到一个统一的目录下比如/opt/env目录,而不是常见的/usr/、/usr/local等目录,使用cmake进行编译时需要注意头文件和库文件的目录的设置。
至于 CLion 安装和基础设置,网上教程一大把,而且不是学习重点,根据自己需求配置即可。
Python中的for循环是许多开发者入门学习的第一个迭代结构,但很多人可能未曾深入研究过其中的else子句。在本篇技术博客中,我们将探讨for循环与else搭配使用时可能引发的一些陷阱。这看似简单的结构背后隐藏着令人意外的行为,而了解这些细节将使你的代码更为健壮,提高你在Python编程中的技能水平。
但是,复杂问题呢,可能需要多次交互,也可能由于问题的复杂性,提问者本身描述就存在不合理的地方。
在上篇文章中,我们深入了理解了迭代器的原理和作用,这一篇我们来深扒与迭代器息息相关的生成器。
如果需要配置和检查我们工程中的所有依赖,那么可以选用CMake工具;但是,这并不是必须的,因为我们可以使用其他的工具或者是IDE(比如Makefiles或者Visual Studio)来配置我们的工程。然而,CMake是最好移植的方式来配置多平台的C++项目。
例如:添加三方库 include_directiories(/usr/include/curl) target_link_libraries(myprogram path/curl.so) 使用find_package的方式 find_package(CURL REQUIRED) //通过FindCURL.cmake查找 include_directories(${CURL_INCLUDE_DIR}) target_link_libraries(curltest ${CURL_LIBRARY}) 构建过程中生成,模块.dir和每个模块的编译文件
在前几章中,我们已经展示了如何使用 CMake 配置、构建和测试我们的项目。安装项目是开发者工具箱中同样重要的一部分,本章将展示如何实现这一点。本章的节涵盖了以下图中概述的安装时操作:
原文地址:http://davidwalsh.name/es6-generators ES6生成器全部文章: The Basics Of ES6 Generators Diving Deeper With ES6 Generators Going Async With ES6 Generators Getting Concurrent With ES6 Generators Generator function是ES6带来的新功能之一。这个名字看起来很怪异,然而它的功能在接触之初看起来更加怪异。这篇文章的目
yield 是在:PEP 255 -- Simple Generators 这个pep引入的
CMake是一个跨平台的安装编译工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装编译过程。
本文介绍了Python迭代器和生成器的概念、用法和示例,以及itertools模块提供的一系列迭代器。生成器是一种特殊的迭代器,内部支持了生成器协议,不需要明确定义__iter__()和next()方法。生成器通过生成器函数产生,生成器函数可以通过常规的def语句来定义,但是不用return返回,而是用yield一次返回一个结果。在Python 2.5中,yield语句变成了yield表达式,可以有一个值。在生成器中,每次调用next()方法,就会返回下一个值。生成器还支持send()方法,用于主动推送一个值。在Python 3.x中,send()方法被移除,可以使用next()方法代替。生成器还支持close()方法,用于关闭生成器,关闭后无法使用send()和next()方法,但可以继续使用__iter__()和__next__()方法。生成器是一种强大的编程工具,可以有效地节省内存和提高代码性能,特别是在处理大量数据时。itertools模块提供了一系列迭代器,包括旋转、组合、笛卡尔积等,可以用于简化复杂的循环和算法。总之,迭代器和生成器是Python中非常重要的概念,可以简化很多繁琐的编程任务,提高代码性能和可读性。
Python 提供了一个生成器来创建自己的迭代器函数。 生成器是一种特殊类型的函数,它不返回单个值,而是返回一个包含一系列值的迭代器对象。 在生成器函数中,使用yield语句,而不是返回语句。 下面是一个简单的生成器函数。
在Rust源代码中,rust/compiler/rustc_hir_typeck/src/generator_interior/drop_ranges/record_consumed_borrow.rs文件的作用是进行异常处理和记录借用关系。
大家好我是周旋,欢迎学习【烛照:QT机器视觉软件开发】项目。手把手视频教程已经在网站开始更新:
之前我们介绍了列表解析式,他的优点很多,比如运行速度快、编写简单,但是有一点我们不要忘了,他是一次性生成整个列表。如果整个列表非常大,这对内存也同样会造成很大压力,想要实现内存的节约,可以将列表解析式转换为生成器表达式。
1、迭代器协议是指:对象必须提供一个next方法,执行该方法要么返回迭代中的下一项,要么就引起一个stopiteration异常,已终止迭代(只能往后走不能往前退)
Generators functions allow you to declare a function that behaves like an iterator, i.e. it can be used in a for loop. https://wiki.python.org/moin/Generators 翻译:生成器功能允许你声明一个行为类似于迭代器的函数,它也能用在for循环中。 Python Yield关键字 yield关键字类似于return,不同之处在于Python的
在Python编程中,当你遇到TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not generator错误消息时,这通常是因为你要传递给一个函数的参数类型不正确。
尽管 CMake 是跨平台的,在我们的项目中我们努力使源代码能够在不同平台、操作系统和编译器之间移植,但有时源代码并不完全可移植;例如,当使用依赖于供应商的扩展时,我们可能会发现有必要根据平台以略有不同的方式配置和/或构建代码。这对于遗留代码或交叉编译尤其相关,我们将在第十三章,替代生成器和交叉编译中回到这个话题。了解处理器指令集以针对特定目标平台优化性能也是有利的。本章提供了检测此类环境的食谱,并提供了如何实施此类解决方案的建议。
生成器是一个函数的形式,通过在函数名称前加一个星号(*)就表示它是一个生成器。所以只要是可以定义函数的地方,就可以定义生成器
当我们需要处理一个大量的数据集合时,一次性将其全部读入内存并处理可能会导致内存溢出。此时,我们可以采用迭代器Iterator和生成器Generator的方法,逐个地处理数据,从而避免内存溢出的问题。
在看过官方文档和《你不知道的javascript 中卷》之后,觉得还是应该写点什么总结一下,但是这个涉及到的点很多,感觉不太能够在单篇文章的篇幅之内能描述完全。
导语: PEP(Python增强提案)几乎是 Python 社区中最重要的文档,它们提供了公告信息、指导流程、新功能的设计及使用说明等内容。对于学习者来说,PEP 是非常值得一读的第一手材料,学习中遇到的大部分难题,都能在 PEP 中找到答案或者解决思路。
PEP原文 : https://www.python.org/dev/peps/pep-0342/
为了精通 yield ,你必须要理解:当你调用这个函数的时候,函数内部的代码并不立马执行 ,这个函数只是返回一个生成器对象,这有点蹊跷不是吗。
下面在 Clion 中配置 gcc 的路径,选择的是使用 homebrew 安装的 gcc
最近看了很多项目的代码,代码是用cmake编译的,由于各种库之间链接关系错综复杂,加上PRIVATE,PUBLIC,INTERFACE属性值,我在添加代码的时候总会遇到稀奇古怪的编译的问题,网上看了很多文章,写的都不是很靠谱,正好看到一个b站视频讲的不错,解决了我很多疑惑,我又有了新的疑惑,折腾了一晚上终于把这个搞明白了,分享给大家。
有时在处理元组数据时,我们在执行其版本时会遇到问题,原因是它是不可变的。讨论字典中元组值的版本。这在许多领域都有应用,因为字典通常是web开发和数据科学领域中流行的数据类型。让我们讨论解决这个问题的某
Generator 是 ES6 对协程的实现,提供了一种异步编程的解决方案,和 Promise 一样都是线性的模式,相比 Promise 在复杂的业务场景下避免了 .then().then() 这样的代码冗余。
opencv2.4.8,下载:Here. ubuntu下CMake编译生成动态库(.so)和静态库(.a),以OpenTLD为例。 直接看CMakeLists.txt吧。 cmake_minimum_required( VERSION 2.8 ) set(PROJECT_NAME OpenTLD) project(${PROJECT_NAME}) configure_file(h2.mp4 h2.mp4 COPYONLY) configure_file(parameters.ym
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