官方CmakeList.txt不支持C++和C的混合编译?求版主解答

Eddie_burning 2016-04-26 07:24:54
由于我的算法实现是用C语言写的,用自己写的makefile进行编译可以通过且能够正常运行,但使用官方给的一键式编译脚本
能够编译通过但出现段错误,最后发现官方CmakeList.txt里只有对C++文件的编译设置,缺少对C文件的编译设置,我将如下关于C的编译设置SET(CMAKE_C_FLAGS_RELEASE "$ENV{CFLAGS} -O2 -Wall -std=c99")
加入后就能运行正常了,但官方却说不能修改CmakeList.txt,该怎么办呢?
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赵4老师 2016-04-27
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引用 3 楼 frostbolt 的回复:
把.c改成.cpp就行了。
没准还得在最开头加 extern "C" { 最末尾加 }
frostbolt 2016-04-27
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把.c改成.cpp就行了。
Eddie_burning 2016-04-27
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引用 1 楼 yjk244510556 的回复:
你linux系统的gcc版本太低,不支持c++11
我的gcc版本是4.8.4,也不行吗?
yjk244510556 2016-04-26
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你linux系统的gcc版本太低,不支持c++11
VR(Virtual Reality)即虚拟现实,是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机技术。它利用计算机生成一种模拟环境,是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真,使用户沉浸到该环境中。VR技术通过模拟人的视觉、听觉、触觉等感觉器官功能,使人能够沉浸在计算机生成的虚拟境界中,并能够通过语言、手势等自然的方式与之进行实时交互,创建了一种适人化的多维信息空间。 VR技术具有以下主要特点: 沉浸感:用户感到作为主角存在于模拟环境中的真实程度。理想的模拟环境应该使用户难以分辨真假,使用户全身心地投入到计算机创建的三维虚拟环境中,该环境中的一切看上去是真的,听上去是真的,动起来是真的,甚至闻起来、尝起来等一切感觉都是真的,如同在现实世界中的感觉一样。 交互性:用户对模拟环境内物体的可操作程度和从环境得到反馈的自然程度(包括实时性)。例如,用户可以用手去直接抓取模拟环境中虚拟的物体,这时手有握着东西的感觉,并可以感觉物体的重量,视野中被抓的物体也能立刻随着手的移动而移动。 构想性:也称想象性,指用户沉浸在多维信息空间中,依靠自己的感知和认知能力获取知识,发挥主观能动性,寻解答,形成新的概念。此概念不仅是指观念上或语言上的创意,而且可以是指对某些客观存在事物的创造性设想和安排。 VR技术可以应用于各个领域,如游戏、娱乐、教育、医疗、军事、房地产、工业仿真等。随着VR技术的不断发展,它正在改变人们的生活和工作方式,为人们带来全新的体验。
VR(Virtual Reality)即虚拟现实,是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机技术。它利用计算机生成一种模拟环境,是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真,使用户沉浸到该环境中。VR技术通过模拟人的视觉、听觉、触觉等感觉器官功能,使人能够沉浸在计算机生成的虚拟境界中,并能够通过语言、手势等自然的方式与之进行实时交互,创建了一种适人化的多维信息空间。 VR技术具有以下主要特点: 沉浸感:用户感到作为主角存在于模拟环境中的真实程度。理想的模拟环境应该使用户难以分辨真假,使用户全身心地投入到计算机创建的三维虚拟环境中,该环境中的一切看上去是真的,听上去是真的,动起来是真的,甚至闻起来、尝起来等一切感觉都是真的,如同在现实世界中的感觉一样。 交互性:用户对模拟环境内物体的可操作程度和从环境得到反馈的自然程度(包括实时性)。例如,用户可以用手去直接抓取模拟环境中虚拟的物体,这时手有握着东西的感觉,并可以感觉物体的重量,视野中被抓的物体也能立刻随着手的移动而移动。 构想性:也称想象性,指用户沉浸在多维信息空间中,依靠自己的感知和认知能力获取知识,发挥主观能动性,寻解答,形成新的概念。此概念不仅是指观念上或语言上的创意,而且可以是指对某些客观存在事物的创造性设想和安排。 VR技术可以应用于各个领域,如游戏、娱乐、教育、医疗、军事、房地产、工业仿真等。随着VR技术的不断发展,它正在改变人们的生活和工作方式,为人们带来全新的体验。
基于GPT-SoVITS的视频剪辑快捷配音工具 GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”(生成式预训练转换器),是一个在自然语言处理(NLP)领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发,并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构,它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息,并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段: 预训练阶段:在这个阶段,模型会接触到大量的文本数据,并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说,模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语,从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段(也称为下游任务训练):在预训练完成后,模型会被应用到具体的NLP任务中,如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段,模型会使用有标签的数据进行微调,以适应特定任务的需。通过微调,模型能够学习到与任务相关的特定知识,并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时,GPT模型也面临一些挑战,如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题,研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构,如GPT-2、GPT-3等,以进一步提高模型的性能和效率。

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