我在尝试使用GoogleTest时遇到了问题。关于如何使用ExternalProject_Add将gtest添加到项目中的手册有很多，但是大多数手册描述了一种基于使用gtest下载zip存档并构建它的方法。众所周知，gtest是github托管和基于cmake的项目。所以我想找到原生的cmake方式。如果这是一个只有标题的项目，我会这样写:cmake_minimum_required(VERSION2.8.8)include(ExternalProject)find_package(GitREQUIRED)ExternalProject_Add(gtestPREFIX${CMAKE_C
我在尝试使用GoogleTest时遇到了问题。关于如何使用ExternalProject_Add将gtest添加到项目中的手册有很多，但是大多数手册描述了一种基于使用gtest下载zip存档并构建它的方法。众所周知，gtest是github托管和基于cmake的项目。所以我想找到原生的cmake方式。如果这是一个只有标题的项目，我会这样写:cmake_minimum_required(VERSION2.8.8)include(ExternalProject)find_package(GitREQUIRED)ExternalProject_Add(gtestPREFIX${CMAKE_C
一、命令行安装（这种直接安装cmake，其实安装的版本都太老了，这种方式不推荐）sudoaptinstallcmake二、Cmake源码编译安装1.更新一下g++(已经安装请忽略)sudoapt-getinstallg++ 2.先检查是否有cmakewhichcmake如果显示了路径，说明含有cmake，设法卸载掉，可以使用sudoapt-getremovecmake卸载。3.下载cmake下载地址：https://cmake.org/download/直接点击下载，或者复制下载链接，使用wget下载。4.解压cmake在cmake源码所在文件夹中打开命令终端，解压文件：tar-zxvfcma
我想知道以“团队友好”方式保持二进制依赖关系的最佳方法是什么。我们有很多跨平台应用程序的依赖项。这包括32/64*linux/windows/mac版本的商业库和一些在非标准、不那么简单的重现环境中编译的开源库。此外，我们的图形Assets有时会很大(250Mb很常见)。库需要更新，有时需要重新编译等。Assets也需要更新，我们需要它们与代码同步。我想实现接近一次点击更新和构建系统的东西。我尝试将所有内容都保留在SVN中，但它会导致非常长的更新，即使数据没有被修改。现在我正在考虑一些脚本系统，它会下载和解压缩带有库和Assets的压缩文件，仅在需要时作为构建事件。脚本将被版本化，日期
我想知道以“团队友好”方式保持二进制依赖关系的最佳方法是什么。我们有很多跨平台应用程序的依赖项。这包括32/64*linux/windows/mac版本的商业库和一些在非标准、不那么简单的重现环境中编译的开源库。此外，我们的图形Assets有时会很大(250Mb很常见)。库需要更新，有时需要重新编译等。Assets也需要更新，我们需要它们与代码同步。我想实现接近一次点击更新和构建系统的东西。我尝试将所有内容都保留在SVN中，但它会导致非常长的更新，即使数据没有被修改。现在我正在考虑一些脚本系统，它会下载和解压缩带有库和Assets的压缩文件，仅在需要时作为构建事件。脚本将被版本化，日期
在Makefile中，这将通过类似的方式完成:g++-DGIT_SHA1="`gitlog-1|head-n1`"...这非常有用，因为二进制文件知道确切的提交SHA1，因此它可以在出现段错误时转储它。如何使用CMake实现同样的效果？ 最佳答案 我已经制作了一些CMake模块，这些模块可以用于版本控制和类似目的的git存储库-它们都在我的存储库中https://github.com/rpavlik/cmake-modules这些函数的好处是，每次HEAD提交更改时，它们都会在构建之前强制重新配置(重新运行cmake)。与使用exe
在Makefile中，这将通过类似的方式完成:g++-DGIT_SHA1="`gitlog-1|head-n1`"...这非常有用，因为二进制文件知道确切的提交SHA1，因此它可以在出现段错误时转储它。如何使用CMake实现同样的效果？ 最佳答案 我已经制作了一些CMake模块，这些模块可以用于版本控制和类似目的的git存储库-它们都在我的存储库中https://github.com/rpavlik/cmake-modules这些函数的好处是，每次HEAD提交更改时，它们都会在构建之前强制重新配置(重新运行cmake)。与使用exe
在此记录yolov5-5.0模型部署的完整步骤，做好笔记，便于后续重复使用和学习，肝了一个多星期才完成如果想使用ONNXRuntime进行部署，请参考文章：详细介绍Yolov5转ONNX模型+使用ONNXRuntime的Python部署详细介绍Yolov5转ONNX模型+使用ONNXRuntime的C++部署也可以直接用QT或者直接C++调用Python，网上资料很多，可以自己找，注意如果要多次调用Pyhon脚本，需要开启全局锁。前置条件确保已经完成了yolov5的环境配置并实现了训练自己的数据集，得到权重文件本文整体结构和流程参考：Yolov5训练自己的数据集+TensorRT加速+Qt部署
在此记录yolov5-5.0模型部署的完整步骤，做好笔记，便于后续重复使用和学习，肝了一个多星期才完成如果想使用ONNXRuntime进行部署，请参考文章：详细介绍Yolov5转ONNX模型+使用ONNXRuntime的Python部署详细介绍Yolov5转ONNX模型+使用ONNXRuntime的C++部署也可以直接用QT或者直接C++调用Python，网上资料很多，可以自己找，注意如果要多次调用Pyhon脚本，需要开启全局锁。前置条件确保已经完成了yolov5的环境配置并实现了训练自己的数据集，得到权重文件本文整体结构和流程参考：Yolov5训练自己的数据集+TensorRT加速+Qt部署
我目前正在从事一个在Linux平台中使用Qt5Charts的项目。系统默认有qt5.5。我已经在我的主目录中安装了qt5.8。要构建项目，我正在使用cmake。我的Cmakefile看起来像这样find_package(Qt5Widgets)set(CMAKE_AUTOMOCON)if(Qt5Widgets_FOUND)set(QT_INCLUDE_DIR${Qt5Widgets_INCLUDE_DIRS})include_directories(${QT_INCLUDE_DIR})set(LIBS${LIBS}${Qt5Widgets_LIBRARIES})endif()find_p
