OkEDU::构建开发::IDE篇

会飞的睡眠兔 2023-07-26 13:41:53

IDE开发::VS Code

VS Code开发环境配置

配置 VS Code 插件

配置 C/C++ 开发环境有两种方案,推荐第一种(Clang+LLDB方案)因为MSVC方案的实在很慢!

  • 安装通用拓展
    • CMake
    • CMake Tools
  • 方案一:Clang+LLDB方案
    • 安装LLVM项目 下载地址 选择最新版,比如:LLVM-16.0.2-win64.exe
    • 安装拓展列表:
      • Clangd
      • Clang-Format
      • CodeLLDB
      • APT系,执行命令 sudo apt install -y clangd
      • Yum系,自行解决
      • macOS,自行解决
  • 方案二:MSVC方案
    • 安装VS2022
    • 安装拓展列表:
      • C/C++
      • C/C++ Extension Pack
      • C/C++ Themes(可选)

手动安装拓展(因为大陆网络原因组件无法自动下载)

  • 下载请移步 vscode 提取码: wqp2 下载对应拓展包
  • 点击:左侧栏->拓展->[...]->从VSIX安装,选择拓展包安装即可。

编译项目

  • 打开项目,进入源代码根目录,右键以 VS Code 打开项目即可。
  • 顶部弹出菜单,选择 [VS 2022 Release - amd64] 或者 [Clang - amd64] 配置项
  • 底部菜单,选择 [Release] 构建

    CMake编译

  • 点击左侧CMake菜单,打开CMake框,可以查看显示所有的模块项目;
  • 点击上边右侧第一个 Configure All Project 配置项目,输出正常结束即可;
  • 点击上边右侧第二个 Build All Project 编译项目,等待几分钟即可输出程序可执行文件;

    IDE开发::VS Studio

    打开项目

  • 文件-》打开
  • 选择项目根目录[CMakeLists.txt]即可

构建项目

  • 生成-》全部生成

运行项目

  • 输出目录位于:out\build\x64-Debug,或者 点击配置管理器=》查询CMake变量=》找到CMAKE_INSTALL_PREFIX
  • 点击运行 OkEDU-Classroom-Desktop.exe 即可。

IDE开发::QtCreator

前提

打开项目

  • 文件-》打开文件或项目
  • 选择项目根目录[CMakeLists.txt]即可

构建项目

  • 打开项目之后,应该会生成几套编译配置
  • 选择Release构建模式构建即可

运行项目

  • 输出目录位于:out\build\x64-Debug,或者 点击配置管理器=》查询CMake变量=》找到CMAKE_INSTALL_PREFIX
  • 点击运行 OkEDU-Classroom-Desktop.exe 即可。

IDE开发::Clion

前提

  • 从Jetbrains下载 Clion 开发工具

打开项目

  • 文件-》打开文件或项目
  • 选择项目根目录即可
  • 选择工具链 [Visual Studio]

    Visual Studio

    Toolset: C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community
    Architecture: amd64或者x64
    CMake: Bundle
    # 以下为自动Detected
    Build Tool: nijia.exe
    C Compiler: cl.exe 或者 [clang-cl.exe]
    C++ Compiler: cl.exe 或者 [clang-cl.exe]
    Debugger: Bundled LLDB
    

构建项目

  • 输入快捷键:Ctrl+F9(或9)即可编译

开源地址

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内容概要:本文研究了基于蜣螂优化算法(DBO)的无线传感器网络(WSN)覆盖优化问题,提出了一种创新的智能优化方法以提升网络覆盖率和整体性能。文中详细阐述了蜣螂优化算法的核心原理及其在WSN节点部署中的应用机制,结合Matlab实现了算法仿真,并与标准PSO、自适应PSO、量子PSO、PSO-GA、PSO-GSA等多种智能优化算法进行了对比实验,验证了DBO在解决NP难问题(如TSP、QAP、背包问题)方面的优越性。研究聚焦于通过优化节点布局最大化感知覆盖范围,延长网络生命周期,提高监测效率,同时提供了完整的代码实现与仿真结果分析,展示了该方法在实际场景中的有效性与可行性。; 适合人群:具备一定编程能力和优化算法基础的科研人员、研究生及工程技术人员,特别适用于从事无线传感器网络、智能优化算法、物联网系统设计及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于无线传感器网络中节点部署的优化设计,提升网络空间覆盖率与资源利用率;②作为智能优化算法的教学与科研案例,比较不同元启发式算法在复杂组合优化问题上的性能差异;③为相关科研项目提供可复现的Matlab代码支持和技术实现参考,推动算法在实际工程中的推广应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解算法实现细节与参数调优过程,重点关注仿真结果的对比分析,并尝试将该算法迁移至其他优化问题中以拓展其应用边界。
内容概要:本文针对电网故障下分布式能源系统的多目标无功优化问题,聚焦并网转换器(GCC)在复杂工况下的高性能控制策略研究。基于Matlab/Simulink平台,构建了以ANPC三电平逆变器为拓扑的并网系统模型,提出了一种融合双极性倍频脉宽调制(DPWMA)、正负序分离锁相环(PLL)与电网电压前馈控制的一体化控制方案。该方案旨在综合提升系统在电压对称、不平衡及动态扰动工况下的电能质量、电压稳定性与功率平衡能力。研究通过多场景仿真验证,证实所提策略能有效抑制低次谐波、降低总谐波畸变率(THD),精准分离并抑制负序分量以维持三相电流对称,并通过前馈机制显著改善动态响应速度,快速抑制电压骤升/骤降及负载切换引起的电流畸变与功率冲击,从而实现系统在恶劣电网条件下的稳定、高质量并网运行。; 适合人群:具备电力电子、新能源并网或自动控制等相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真环境,从事科研或工程开发1-5年的研究人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入研究高渗透率新能源背景下,电网故障时的无功优化与系统稳定控制技术;②掌握ANPC三电平逆变器的先进调制(DPWMA)与复杂电网适应性控制(正负序分离、前馈补偿)技术;③在Simulink中实现并验证不平衡、电压波动等复杂工况下的高性能并网控制算法;④为提升分布式能源系统在实际电网中的并网友好性与运行可靠性提供理论依据和技术解决方案。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行动手实践,重点剖析DPWMA调制、正负序分离锁相及电网电压前馈三大核心模块的协同工作机制,通过调整电网故障参数和控制器增益,对比分析不同控制策略下的仿真波形,深刻理解各技术环节对系统稳态与动态性能的关键影响。

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