protobuf 动态库 链接出问题

C/C++ > 工具平台和程序库 [问题点数:20分,无满意结帖,结帖人u010625867]
等级
本版专家分:0
结帖率 66.67%
等级
本版专家分:0
佩隐

等级:

VS2017使用protobuf动态链接库的编译错误问题

在网上找了一个json和pb数据格式互转的,搞了很久,编译还是报错: 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 错误 LNK2001 无法解析的外部符号 "private: static enum google::protobuf::FieldDescriptor:...

Windows下VS2017使用protobuf动态库

官方文档在此官方教程,这个教程可以说很详细了,如果遇到问题请仔细思考不要浮躁,定能找到解决方案,我做的仅仅是将文档翻译一下,本文重点在生成protobuf动态库(默认配置是生成静态库,原因请看文档)。...

protobuf vs2015版本动态库

window下qt使用protobuf,vs2015编译动态库,测试了下,仅支持proto2,对proto3编译有误。

QT下使用的Protobuf(Protocol Buffer)动态链接库

由于默认的ProtocolBuf在windows下生成的是静态链接库,在官方下载的动态编译的QT下无法使用,所以自己编译了动态链接库的版本。

protobuf使用详解_TF--C++动态库编译从头到尾的详解

本次带来TF C++动态库的编译指导,下次的话预告下应该是YOLOv3算法详解,时间方面小七争取尽快写作完成啦,哈哈哈(拖延癌晚期)OK,进入正题,小七了解到平时大家都比较习惯python+tensorflow的组合进行模型搭建、...

C++ protobuf debug release动态库和静态库

VS2010及以上版本

protobuf在使用的时候使用静态链接库方式

https://blog.csdn.net/dreamvyps/article/details/73224627protobuf默认安装的时候,configure使用的是使用动态链接库的方式进行安装和使用的,在使用过程中,会报这个错误:[libprotobuf ERROR google/protobuf/...

protobuf如何用proto文件导出C++代码文件及链接protobuf静态库问题

protobuf如何用proto文件导出C++代码文件及链接protobuf静态库问题 【一】.如何用.proto文件导出C++代码 之前把protobuf编好了,迫不及待写个小程序试一下 当protobuf编译安装完成后,就可以在命令行下任何...

protobuf3.13.0 vs2019 MSVC编译。 动态库,提供QTcreator写的demo。

里面含有 protobuf3.13.0 用cmake MSVC 编译的动态链接库。 里面有debug,release 32位和64位的 lib,dll,exe. 包含一个简单的序列化 反序列化的Qt demo。

[C++]VS2015用动态链接(MD/MDd)方式编译protobuf

本文记录如何生成以动态链接(MD/MDd)方式链接到运行的C++版protobuf。 已上传完整的解决方案、生成的lib、exe等全部文件。详见:https://download.csdn.net/download/codeaftercode/14999041

protobuf windows lib链接库生成

1、首先到github下载:protobuf-master、googlemock-master分别解压。 2、然后把googlemock-master文件夹重命名为gmock,然后拷贝到protobuf-master文件夹下面 3、安装cmake,把cmake的cmakelist文件目录指向:...

【cmake】利用cmakeList链接protobuf

利用cmakeList链接protobuf include(FindProtobuf) find_package(Protobuf REQUIRED "2.5.0") if (Protobuf_FOUND) # 需要特别注意Protobuf_FOUND的大小写 INCLUDE_DIRECTORIES(${PROTOBUF_INCLUDE_DIR}) else ...

使用-fPIC选项编译出protobuf静态libprotobuf.a

用的64位Ubuntu系统,开发一个共享so使用到了protobuf,如果链接libprotobuf.so就需要一起打包带走,否则可能因protobuf版本较多出现版本不匹配的问题,所以需要它链接静态libprotobuf.a,但是链接时候报错: ...

动态使用Protobuf

使用pb动态特性 1:动态编译proto文件 构造 google::protobuf::compiler::Importer 对象 调用FileDescriptor * fd = im.import(“协议文件”); (1)新建一个空项目(预编译头不要选定) ...附加目录...

lua-protobuf 新手入门篇-第一章.编译lua-protobuf支持(Windows插件-Win10编译)

介绍 本章,会用VS2019 64位+proto3...二,下载链接 1,xLua下载:https://github.com/Tencent/xLua 2,xLua集成第三方下载:https://github.com/chexiongsheng/build_xlua_with_libs 3,lua-protobuf下载:https://github

python调用动态链接库传送protobuf数据

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 ... protobuf是Google提供的一个开源序列化框架,类似于XML,JSON这样的数据表示语言,其最大的特点是基于二进制,因此比传统的XML表示高效短小得多

windows编译生成protobuf库(使用minGW编译)

我的前一篇博客写了windows10用VS编译protobuf库,成功生成了三个必须protobuf的静态,但最后发现在Qt中链接protobuf库时总出现问题,不管Qt是MSVC还是minGW版本。  后来经过研究用minGW编译生成的protobuf静态...

Windows下Protobuf的静态编译和使用说明(验证成功)

下载 protobuf 、cmake ...你下载的protubuf目录中的cmake目录 2.protubuf编译后的目录 然后点configure会自动检测你的vs,一切默认就好,然后点 finish然后点击Generate,如果成功,进入...

protobuf2和3同时安装_安装protobuf可能遇到的问题

http://code.google.com/p/protobuf/downloads/list安装:unzip protobuf-2.3.0.zipcd protobuf-2.3.0./...每步在执行过程中注意权限问题,有的命令不sudo执行会出问题。./configuremakemake checkmake install2...

在linux下编译使用protobuf

编译源码包 从github:https://github.com/protocolbuffers/protobuf/tree/v2.5.0 下载源代码,此处我下载的是2.5.0版。

linux下利用cmake编译protobuf

google 提供了多种语言的实现:java、c#、c++、go 和 python,每一种实现都包含了相应语言的编译器以及文件。 由于它是一种二进制的格式,比使用 xml 、json进行数据交换快许多。可以把它用于分布式应用之间的数据...

ROS 安装新版本 protobuf 以及解决与ROS自带 protobuf2.6.1 版本冲突/兼容问题

问题1:一种是编译的文件使用的新版本的protobuf,而你使用的是旧版本的protobuf #error This file was generated by a newer version of protoc which is #error incompatible with your Protocol B...

protobuf版本冲突问题

问题1:一种是编译的文件使用的新版本的protobuf,而你使用的是旧版本的protobuf #error This file was generated by a newer version of protoc which is #error incompatible with your Protocol B...

Linux系统中“动态库”和“静态库”那点事儿

今天我们主要来说说Linux系统下基于动态库(.so)和静态(.a)的程序那些猫腻。在这之前,我们需要了解一下源代码到可执行程序之间到底发生了什么神奇而美妙的事情。 在Linux操作系统中,普遍使用ELF格式作为可执行...

protobuf 安装_protobuf详解

protobuf详解一、什么是protobufprotobuf全称Google Protocol Buffers,是google开发的的一套用于数据存储,网络通信时用于协议编解码的工具protobuf是一种灵活高效的独立于语言平台的结构化数据表示方法。在...

Python调用C++动态链接库发送protobuf格式数据

[置顶] Python调用C++动态链接库发送protobuf格式数据 分类: Python 2011-05-05 19:34 440人阅读 评论(0) 收藏 举报 什么是protobuf  protobuf是Google提供的一个开源序列化框架,类似于XML,JSON...

安装protobuf可能遇到的问题

下载protobuf-2.3.0: http://protobuf.googlecode.com/files/protobuf-2.3.0.zip  http://code.google.com/p/protobuf/downloads/list安装: unzip protobuf-2.3.0.zipcd protobuf-2.3.0./configuremake make ...

web课程设计网页设计源代码

利用web网页设计技术(html+css+javascript)进行网站开发,含源代码 ,以及网页所用的图片,可做课程设计参考

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)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

相关热词 c#restful c#读取嵌入文件 c#三个特性 c# 自定义二维数组 c#编程语言详解 c# int数组添加元素 c# struct 方法 c#编辑 list c#泛型的协变与逆变 c# html