请问 CMake 的 CMakeListst.txt 是否必须和源代码放一起?

C/C++ > 工具平台和程序库 [问题点数:100分,结帖人jadedrip]
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【转】《CMake实践》笔记三:构建静态库(.a) 与 动态库(.so) 及 如何使用外部共享库头文件

五、静态库与动态库构建...本节的任务:1、建立一个静态库动态库,提供HelloFunc函数供其他程序编程使用,HelloFunc向终端输出Hello World字符串。2、安装头文件与共享库。 (一)、准备工作:在/backup/cmake...

CMake实践》笔记三:构建静态库(.a) 与 动态库(.so) 及 如何使用外部共享库头文件...

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cmake入门

一、cmake介绍 1、简介:CMake是一个跨平台的项目构建工具,可以用简单的语句来描述所有...CMake 的组态文档取名为 CMakeLists.txtCmake 并不直接建构出最终的软件,而是产生标准的建构档(如 Unix/linux 的 Ma...

cmake依赖的g++版本_CPM:带有CMake的C ++很棒的依赖管理器

cmake依赖的g++版本C++ doesn’t have a default package manager, making the development with external libraries complex, especially if you’re making a multiplatform system. Because of this absence, the...

CMake编程实践(二) 常用语法

文章目录CMake常用语法PROJECT 定义工程名称SET 定义变量MESSAGE 输出信息ADD_EXECUTABLE 定义可执行文件INCLUDE_DIRECTORIES 添加头文件路径LINK_DIRECTORIES 添加库的路径TARGET_LINK_LIBRARIES 为target添加共享...

CMake实践》笔记三:构建静态库(.a) 与 动态库(.so) 及 如何使用外部共享库头文件【转】...

本文转载自: 五、静态库与动态库构建 读者云,太能罗唆了,一个...1、建立一个静态库动态库,提供HelloFunc函数供其他程序编程使用,HelloFunc向终端输出Hello World字符串。 2、安装头文件与共享库。 ...

Cmake实践

cmake已经开发了5,6年的时间,如果没有KDE4,也许不会有人或者Linux发行版 本重视cmake,因为除了Kitware似乎没有人使用它。通过KDE4的选型开发,cmake 逐渐进入了人们的视线,在实际的使用过程中,cmake的优势...

cmake学习

一 安装cmake 可以从cmake官网下载 二 初试cmake——cmake的helloword 2.1 准备工作 在/home下建立一个cmake目录,在里边建立t1文件夹 mkdir -p cmake cd cmake mkdir t1 cd t1 touch main.c touch CMakeLists.txt ...

CMake实践》笔记三

CMake实践》笔记三:构建静态库(.a) 与 动态库(.so) 及 如何使用外部共享库头文件 《CMake实践》笔记一:PROJECT/MESSAGE/ADD_EXECUTABLE 《CMake实践》笔记二:INSTALL/CMAKE_INSTALL_PREFIX 《CMake实践》...

在 linux 下使用 CMake 构建应用程序

学习cmake ...解决方法:CMakeList.txt中include包含的子模板含有环境变量传入的标示且存在ADD_SUBDIRECTORY子目录控制,此时需要将子模板放置在CMakeList.txt的头部中 CMAKE的使用 http://blog.cs..

CMake实践

cmake已经开发了5,6年的时间,如果没有KDE4,也许不会有人或者Linux发行版 本重视cmake,因为除了Kitware似乎没有人使用它。通过KDE4的选型开发,cmake 逐渐进入了人们的视线,在实际的使用过程中,cmake的优势也...

Cmake 实践(转)

2020年12月20日13:31:51 原文【pdf】转txtCmake 实践 Cmake Practice --Cjacker 前言:  cmake 已经开发了5,6 年的时间,...通过 KDE4 的选型开发,cmake逐渐进入了人们的视线,在实际的使用过程中,cmake 的优...

cmake

前言cmake 已经开发了 5,6 年的时间,...通过 KDE4 的选型开发,cmake 逐渐进入了人们的视线,在实际的使用过程中,cmake 的优势也逐渐的被大家所认识,至少 KDE 的开发者们给予了 cmake极高的评价,同时庞大的 K...

CMAKE 教程

通过 KDE4 的选型开发,cmake 逐渐进入了人们的视线,在实际的使用过程中,cmake 的优势也逐渐的被大家所认识,至少 KDE 的开发者们给予了 cmake极高的评价,同时庞大的 KDE 项目使用 cmake 来作为构建工具也...

在linux下使用CMake构建应用程序

Cmake实践 Cmake Practice --Cjacker 前言: ...通过KDE4的选型开发,cmake 逐渐进入了人们的视线,在实际的使用过程中,cmake的优势也逐渐的被大家所认识,至 少KDE的开发者们给予了cmake极高

Cmake 实践

【引用】Cmake 实践 本文引用自闲云野鹤《Cmake 实践》 前言:cmake 已经开发了5,6年的时间,如果没有KDE4,也许不会有人或者Linux 发行版本重视cmake ,因为除了Kitware 似乎没有人使用它。通过KDE4的选型开发...

Cmake学习记录

Cmake学习笔记 cmake 是 makefile 的上层工具,它们的目的正是为了...CMakeLists.txt : cmake 构建配置文件 简单案例 源文件编写 : src/main.cc #include <iostream> int main() { std::cout << "Hel

cmake使用

【语法】  ­ 注释 ­ # : ­ ­ ­  ­ ­ ­ ­#我是注释  ­ 命令语法 COMMAND:  ­ ­ ­ COMMAND(参数1 参数2 ...)  ­ 字符串列  ­ ­ ­ A;...C ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ ­ //...

CMake实践2

转自:http://hi.baidu.com/cayaca/blog/item/cd33a882520598a40cf4d2a5.html (四) 更好一点的Hello World ...Submitted by liuguangzhao on Wed, 2007-09-19 22:06 ...从本小节开始,后面所有的构建

太空大战游戏实战课程

课程模仿现有一款人气较高的飞行射击类游戏进行同步学习设计,采用标准C++以及OpenGL ES2.0可编程管线技术进行开发设计,课程详细的介绍了一款游戏的制作过程,以及编码过程,从设计到编码,到完成交付,三维立体的展示一款游戏的开发过程,设计细节,实现细节,在实战中学习,结合理论讲解,使得学员能在实战中得到锻炼,积累经验,升华自己。 完成一款飞行射击类游戏,通过实战,掌握一款射击类游戏的组成,掌握OpenGL ES2.0可编程管线技术。

Java基础核心技术:多线程(day16-day17)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

R语言绘图基础

介绍R语言的绘图基础,如固有颜色、RGB取色、主题调色板介绍,文字字体、颜色、大小等参数详解,点样式、颜色、大小等参数详解,线条样式、颜色、粗细等参数详解;详细介绍R低级绘图函数:标题、图例、坐标轴、网格线、点、线等;后介绍了R绘图函数:散点图、线图、箱线图、散点图矩阵、气泡图等。 通过此课程,了解R语言的绘图基础,熟练运用R低级绘图函数,熟练运用R高级绘图函数绘制图形

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

大唐杯资料+题库(移动通信)

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参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

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“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

SpringCloud微架构

SpringCloud是现在热门的RPC开发框架,也是以后的RPC开发趋势。在本套课程之中将为读者详细的讲解分布式技术的发展历史、以及各种分布式开发优缺点,同时详细的分析了整个SpringCloud中所涉及到的技术点以及相关作用。 本课程将基于Rest服务、SpringSecurity访问进行讲解,详细的讲解了Eureka注册发现服务、Eureka-HA机制、服务部署处理、Ribbon负载均衡、Feign接口映射、Hystrix熔断处理、Zuul代理访问等SpringCloud核心内容。随后在基础内容的讲解基础上又为读者讲解了SpringCloudConfig、GITHUB服务配置、消息服务、服务监控等辅助内容。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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