devc++源代码未编译

zmz18 2023-05-15 20:56:21

代码在编译时错误提示框显示的是没有错误但运行时就会出现源代码未编译的情况，最近查了好久都没有解决，求求各位大佬出个招吧，最近要写课程设计。

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forever74 2023-05-16

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手工确认一下有没有生成exe文件。

zmz18 2023-05-16

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@forever74 生成了

forever74 2023-05-16

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@zmz18 既然生成了那就执行它呗。

实训商业源码-苹果cms二开修复mxone开源无加密版-毕业设计.zip

数据集介绍：多品类农业目标检测数据集数据集名称：多品类农业目标检测数据集图片数量： - 训练集：11,911张图片 - 验证集：422张图片 - 测试集：124张图片 - 总计：12,457张高质量图片分类类别：涵盖51个农业相关类别，包括水果（苹果、香蕉、芒果、葡萄）、蔬菜（卷心菜、黄瓜、茄子、菠菜）、坚果（杏仁、腰果、榛子、核桃）、调味作物（辣椒、生姜、大蒜）及肉类（牛肉、鸡肉、猪肉）等，完整覆盖农业生产链关键品类。标注格式： YOLO格式，包含标准化边界框坐标及类别标签，可直接用于目标检测模型训练。 1. 农业自动化分拣系统支持开发AI驱动的分拣机器人，精准识别水果成熟度、坚果品类及蔬菜质量，提升加工效率。 1. 智能农场监测用于无人机或摄像头系统，实时检测作物生长状态、病虫害区域及成熟作物分布。 1. 食品加工质量控制集成至生产线视觉系统，自动检测原料种类（如肉类分类、坚果筛选），确保加工合规性。 1. 农业科研与教育为农业院校提供多品类检测基准数据，支持算法研究及教学案例开发。全链路覆盖从田间作物（甜玉米、土豆）到加工原料（肉类、坚果），覆盖农业生产-加工全流程检测需求。标注专业性 YOLO标注经多轮校验，边界框紧密贴合目标，支持复杂场景下的密集目标检测（如混合坚果分拣）。场景多样性包含自然光照、阴影遮挡、多角度拍摄等真实农业环境数据，强化模型鲁棒性。高扩展性兼容YOLOv5/v7/v8等主流框架，支持快速迁移至分类、计数等衍生任务。

QT6 阅读与注释 LCD显示类 QLCDNumber ，该类继承于容器框架 QFrame

内容概要：本文介绍了一种基于注意力机制的CNN-GRU混合模型，专门用于高精度时间序列预测。该模型结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制的优点，适用于风电功率预测、电力负荷预测、交通预测、经济预测和排放预测等多个领域。文中详细解释了模型的工作原理，包括CNN用于特征提取、GRU捕捉时序关系、注意力机制加权不同时间步的特征。同时提供了Python和PyTorch的代码实现，涵盖模型定义、训练和测试过程，并强调了精度分析的重要性。适合人群：对时间序列预测感兴趣的机器学习爱好者、研究人员和技术开发者。使用场景及目标：① 高精度预测风电功率、电力负荷、交通流量等；② 使用CNN-GRU-Attention模型进行时间序列数据分析；③ 提供详细的代码实现和注释，便于快速上手和应用。其他说明：该模型不仅展示了理论背景，还提供了实际的代码实现，使读者能够直接替换数据进行实验。通过训练和测试过程，用户可以评估模型性能并进行进一步优化。

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB构建的DTMF（双音多频）信号仿真系统，该系统带有图形用户界面（GUI），能够模拟电话按键声音并进行实时解码。文中首先解释了DTMF的基本原理，即通过两个特定频率的正弦波组合表示不同的按键。接着描述了如何利用MATLAB App Designer创建GUI界面，展示了具体的按键布局以及与之关联的时间和频谱图表。随后深入探讨了关键的技术细节，如采样率的选择、音频信号的生成方法及其优化措施。特别地，文章重点讲解了采用Goertzel算法对DTMF信号进行高效解码的方法，并分享了一些调试过程中遇到的问题及解决方案。此外，还介绍了一个有趣的隐藏功能——当用户连续按下特定序列的按键时，可以播放一段音乐作为彩蛋。适合人群：对MATLAB编程有一定了解，尤其是对信号处理感兴趣的工程技术人员或学生。使用场景及目标：适用于希望深入了解DTLAB中DTMF信号处理机制的人群，可用于教学演示、个人学习或者小型科研项目的开发。其他说明：作者提供了完整的源代码托管于GitHub平台，鼓励读者参与交流改进。

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