'make' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件?

中才德创 2010-07-02 08:20:05
根据
http://v.youku.com/v_show/id_XMTA1NDEzODUy.html
的视频教程,
从XP的“开始”,打开QT应用程序的“Qt Command Prompt”
执行如下命令,make却不识别,而视频教程是可以的。这是为什么?
教程式
F:\Hello>qmake -project

F:\Hello>qmake

F:\Hello>make
'make' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。

main.cpp
#include <QApplication>
#include <QPushButton>

int main(int argc, char *argv[])
{
QApplication app(argc, argv);
QPushButton *button = new QPushButton("Quit");
QObject::connect(button, SIGNAL(clicked()),
&app, SLOT(quit()));
button->show();
return app.exec();
}
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fangon 2011-12-28
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我也遇到了同类的问题,折腾中。。。
weiyuxingkong 2011-10-18
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估计是环境变量设置不对,我也出了类似问题,还没解决
aobenhaimo 2011-07-04
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也遇到了同样的问题,解决办法是,如果用的是windows的mingw平台, 用 mingw32-make命令而不是书上讲的make命令, 构建可执行文件。然后从dos进入debug文件夹,直接输入可执行文件名(不包含后缀)
importal 2011-04-25
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[Quote=引用 2 楼 tingsking18 的回复:]

改用mingw32-make
[/Quote]


不错,非常感谢。
花坊云端 2011-02-28
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真是太感谢楼上的帮助了,我也有同样的问题.一直得不到解决,输入了mingw-32就可以了,真的太谢谢了.大家都是好人啊...
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设置系统的环境变量就可以了
把你安装的QT中有个qt下有个bin
我的是这样的D:\QT\qt\bin
然后把 这个路径加入到系统的path环境变量中就可以了 额
O(∩_∩)O~
中才德创 2010-07-06
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把用到的dll文件拷贝在.exe同一个文件夹,可以。但有没有更好的办法。
gemfield 2010-07-04
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mingw32-make就是mingw提供的工具,实现linux下的make。
直接双击当然不行,你把用到的dll文件拷贝在.exe同一个文件夹里再试试
中才德创 2010-07-03
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[Quote=引用 2 楼 tingsking18 的回复:]
改用mingw32-make
[/Quote]这个可以生成Hello.exe了。但直接双击失败,但视频中是可以的。
看来老师的环境配置得不错啊!
中才德创 2010-07-03
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[Quote=引用 1 楼 lefttime 的回复:]
在Windows下, 通过nmake来编译~···
路径一般在Visual Studio目录的 VC\bin下面, 正确设置环境变量即可!
第二种方式是直接通过开始菜单中的Qt里有个“Qt 4.x.x Command Prompt”来启动环境!!1
[/Quote]nmake不能来编译
tingsking18 2010-07-02
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改用mingw32-make
lefttime 2010-07-02
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在Windows下, 通过nmake来编译~···
路径一般在Visual Studio目录的 VC\bin下面, 正确设置环境变量即可!
第二种方式是直接通过开始菜单中的Qt里有个“Qt 4.x.x Command Prompt”来启动环境!!1
内容概要:本文围绕基于CNN-BiLSTM-Attention混合神经网络模型的电力负荷预测展开研究,提出一种结合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)与注意力机制(Attention)的深度学习框架,并通过Python代码实现高精度的短期与超短期负荷预测。该模型充分利用CNN对局部特征的提取能力,捕捉负荷数据中的周期性与趋势性模式;借助BiLSTM对时间序列前后向依赖关系的建模能力,增强对动态变化的感知;并通过Attention机制自适应地聚焦关键历史时刻,提升预测准确性。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及超参数调优方法,并在真实负荷数据集上进行了实验验证,结果表明该混合模型相比传统单一模型和其他基准模型具有更优的预测性能,尤其在应对非线性、非平稳负荷波动方面表现突出。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或时序预测相关工作的科研人员、工程师及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于电网调度、电力市场出清、需求响应管理等场景下的精细化负荷预测;②为研究人员提供一套完整的、可复现的深度学习负荷预测代码框架,推动AI技术在能源领域的落地应用;③帮助理解CNN、BiLSTM与Attention模块之间的协同机制及其在时序建模中的集成方式。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码进行动手实践,重点掌握数据归一化、滑动窗口构造、模型搭建与训练技巧,并尝试在不同地区、不同季节的负荷数据上进行迁移测试,以深入理解模型泛化能力与调参策略。

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