vs2013工程能把makefile导出来不?

VC/MFC > 基础类 [问题点数:50分,结帖人LIFECANNOTBEQUIET]
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CMake学习总结

什么是CMake?CMake的由来?...windows下自然是VS开发工具,linux下使用Qt Creator,eclipse等等,但是两个不同平台上面的项目构建不能相互移植,当然Qt Creator是跨平台的工具,已经帮我们解决了好多问题

windows下使用makefile

一个工程中的源文件不计其数,其按类型、功能、模块分别放在若干个目录中,makefile定义了一系列的规则来指定,哪些文件需要先编译,哪些文件需要后编译,哪些文件需要重新编译,甚至于进行更复杂的功能操作,因为 ...

Makefile----shell函数和make的运行

shell函数也像其它的函数。顾名思义,它的参数应该就是操作系统Shell的命令。它 和反引号“`”是相同的功能。这就是说,shell函数执行操作系统命令后的输出作为函 数返回。于是,我们可以用操作系统命令以及...

VC命令行编译开源代码的常用做法

作者:朱金灿来源:http://blog.csdn.net/clever101 一般开源代码为了支持多种编译器,一般并针对VC编译器提供解决方案文件或工程文件。因此要使用VC编译器编译开源代码,需要了解VC命令行的常用用法以及开源代码...

在Windows下使用CMake+MinGW搭建C/C++编译环境

1 工具介绍作为一款执行效率较高的面向对象语言,C++常被用于服务端后台、平台软件的开发,而现在的服务端一般运行在Linux/Unix 环境下,对于习惯在Windows开发环境下工作的C/C++程序员,学习在Linux环境下完成编码...

Linux/Unix环境下的make和makefile详解(非常详细, 推荐!)

利用make工具,我们可以将大型的开发项目分解成为多个更易于管理的模块,对于一个包括几百个源文件的应用程序,使用make和 makefile工具就可以简洁明快地理顺各个源文件之间纷繁复杂的相互关系。而且如此多的源文件...

ESP8266-12 wifi芯片使用教程1——串口输出Hello world

一、开发工具 1、ESP8266-12全功能测试版(小黄板);...1、首先在本地磁盘中创建文件夹,以Helloworld命名,然后将官方的一些例程打开,将其中bin、ld、tools和makefile四个文件(夹)拷贝至我们自己创

Go基础编程:工程管理

在实际的开发工作中,直接调用编译器进行编译和链接的场景是少而又少,因为在工程 会简单到只有一个源代码文件,且源文件之间会有相互的依赖关系。如果这样一个文件一个文件逐步编译,那不亚于一场灾难。 Go...

Qt中pro文件从相对路径入库

Qt中pro文件从相对路径入库Qt工程中有lib、dll、a、so等文件需要导入时,有时需要指定路径。指定绝对路径换到其他机器编译时会不大方便。那么,如何在Qt pro文件中通过相对路径导入库呢。代码LIBS += -L ./ \ -L ...

windows上编译zlib-1.2.8

 使用VS(x86)命令行工具进入到zlib根目录,执行 nmake -f win32/Makefile.msc ,在根目录下生成:zlib.lib(静态库) zdll.lib(动态库的导入库) zlib1.dll(动态库) 。必要的头文件有zlib.h和zconf.h   MingW编译...

编写通用Makefile

近期在看韦东山的数码相框视频,有讲到怎么写一个通用的

Android Studio导入Project、Module的正确方法

Android Studio很难导入github上下载下来的一些项目,主要包括:1、导入就在下载Gradle2、根本导不进下面我分2部分来讲解正确的导入姿势:1、导入完整的Github Project我们在github上找一个项目工程目录如上,...

第一章 PX4-Pixhawk-程序编译过程解析

这个项目是苏黎世联邦理工大学的一个实验室搞出来的。该方案是基于NUTTX系统上开发的。开发系统上面最好使用Ubuntu系统进行开发(开发效率高),程序修改和读写可以用Source Insight 。后期的文章将会陆续将软硬件...

Android.mk文件语法规范(Android.mk File)

更确切地说,该文件其实就是一个小型的Makefile。该文件会被NDK的编译工具解析多次,所以要注意不要过多使用环境变量,以免第一次解析时产生的变量影响后面的解析。Android.mk源码组织成不同的模块,每个模块可以...

iOS逆向入门实践 — 逆向微信,伪装定位(一)

ios微信定位,tweak, ios reverse

跟我一起写 Makefile-------------------- 作者:陈皓 ---- 整理:祝冬华

跟我一起写 Makefile 作者:陈皓 跟我一起写 Makefile 作者:陈皓 整理:祝冬华 第 1 页共 78 页 2005 年 10 月 14 日整理:祝冬华跟我一起写 Makefile 作者:陈皓 第一部分、概述........................

Esp8266学习之旅① 搭建开发环境,开始一个“hellow world”串口打印。

本系列博客学习由非官方人员 半颗心脏 潜心所力所写,仅仅做个人技术交流分享,做任何商业用途。如有不对之处,请留言,本人及时更改。1、 Esp8266之 搭建开发环境,开始一个“hellow world”串口打印。 2、 Esp...

Linux/Unix环境下的make和makefile详解

利用make工具,我们可以将大型的开发项目分解成为多个更易于管理的模块,对于一个包括几百个源文件的应用程序,使用make和 makefile工具就可以简洁明快地理顺各个源文件之间纷繁复杂的相互关系。而且如此多的源文件...

配置eclipse linux嵌入式 集成开发环境(编译部分)详细

开发环境: ubuntu12.04(64位) eclipse (c/c++)luna 注意:本文主要讲将eclipse配置好编译器。 远程调试的部分请看另一篇帖子 eclipse 调试环境配置。 我的arm-linux-gcc 路径是:/opt/EmbedSky/4.3.3/bin/arm-...

《深入理解java虚拟机》第1章 走近Java

1.6实战:自己编译JDK 想要一探JDK内部的实现机制,最便捷的路径之一就是自己编译- -套JDK,通过阅读和跟踪调试JDK源码去了解Java技术体系的原理,虽然门槛会高一点,但肯定会比阅读各种书籍、文章更加贴近本质。...

(转)跟我一起写MakeFile

(转)跟我一起写MakeFile概 述什么是makefile?或许很多Winodws的程序员都知道这个东西,因为那些Windows的 IDE 都为你做了这个工作,但我觉得要作一个好的和 ...特别在Unix下的软件编译,你就不能不自己

error LNK2001: 无法解析的外部符号 Qt的moc机制

几天没有关注我的QT程序,再次拿出来编译后竟然出现连接错误,因为四体不勤,没有频繁的checkin,所以无法找到中间版本,只能解决问题了。 1>MainWindowBottomWidget.obj : error LNK2001: 无法解析的外部符号 ...

Mac安装protobuf 流程

1.brew安装protobuf 1.安装brew ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 2.使用brew安装protoc ...

android.mk语法详解

在android系统源码中,还是需要在系统环境下编译的应用程序,都可以见到android.mk的文件,该文件就是编译源代码所需要的编译文件...在android系统源码中,根目录下有个Makefile 文件,内容为include build/core/main.

CHOLMOD的编译用于VS的版本,借用Cygwin

最近在整理笔记的时候,修改了一下,希望有帮助。cholmod是用于数值求解的库,其效率与taucs相当。

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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