1、原文在opencv编译的时候CMakeWarning(dev)atcmake/OpenCVUtils.cmake:144(find_package):PolicyCMP0148isnotset:TheFindPythonInterpandFindPythonLibsmodulesareremoved.Run"cmake--help-policyCMP0148"forpolicydetails.Usethecmake_policycommandtosetthepolicyandsuppressthiswarning.`CallStack(mostrecentcallfirst):cmake/

我有一个小cppsource和hsource一些类的文件。它使用sharedmutexesandsharedlocks.它使用boost1.48.0在Windows上编译时没有错误。它还在linux上编译(之前使用boost1.47)。但是现在有这样的代码:boost::shared_mutexmut_;//...boost::upgrade_locklock(mut_);boost::upgrade_to_unique_lockuniqueLock(lock);导致奇怪的错误:====Buildingcf-fs(debug)====Creatingbin/obj/Debug/cf-f

问题：CMakeErrorat/usr/share/cmake-3.10/Modules/CMakeFindDependencyMacro.cmake:48(find_package): Foundpackageconfigurationfile:  /home/wl/anaconda3/lib/cmake/Qt5WebKit/Qt5WebKitConfig.cmake butitsetQt5WebKit_FOUNDtoFALSEsopackage"Qt5WebKit"isconsideredto beNOTFOUND. Reasongivenbypackage: Qt5WebKitcould

我有一个关于CMake中的FIND_PACKAGE函数的快速问题。我有一个利用点云库(PCL)的项目。PCL依赖于Boost，我的项目也是如此。因此，在我的CMakeLists.txt顶部，我有以下内容:FIND_PACKAGE(BoostREQUIREDCOMPONENTSprogram_options)#PreserveprojectBoostrequiredlibrariesSET(Boost_PROJECT_LIBRARIES${Boost_LIBRARIES})FIND_PACKAGE(PCL1.6REQUIREDCOMPONENTScommonsearch)我的项目使用了B

我正在开发一个使用RcppArmadillo的R包。我正在尝试利用OpenBLAS中更快的矩阵乘法。在documentation在C++armadillo库中，它说如果我们的机器上有OpenBLAS，那么Armadillo将使用OpenBLAS而不是BLAS。然而，当我编译我的R包时，我得到如下信息:g++-m64-std=c++11-shared-L/usr/lib64/R/lib-Wl,-z,relro-specs=/usr/lib/rpm/redhat/redhat-hardened-ld-oPackageTest.soclass1.oclass2.oclass3.oclass4

当我运行FindPackage(PythonLibs)时，它首先找到静态python库python3.5m.a，而不是python3.5m.so。这是CMake的预期行为吗？我怀疑它不符合CMakebugreport;然而，这个错误报告是在2005年提交的。13年来情况发生了变化。如果共享库有偏好，那么知道为什么CMake会找到静态库而不是共享库吗？我已经通过使用SET()命令告诉CMake正确的库在哪里用于我自己的构建来解决构建问题。我正在寻找一个可以更好地理解CMake在这种情况下的行为的答案，因为我正在尝试解决不同的problem，并在共享库中找到static对我来说似乎很奇怪。

在cmake项目中包含外部库通常使用find_package()执行。但是在一个大型的多应用程序/多库项目中，一些第3方和/或系统库被多个应用程序和库使用是很典型的。这些常用库的find_package()应该在哪里调用？在每个需要它们的可执行文件/库的CMakeLists.txt文件中？或者，在顶级CMakeLists.txt文件中？第一个选项似乎是一种更加模块化的方法，但相关的find_package()脚本是为使用它们的每个库/可执行文件执行的。这会减慢配置步骤。第二个选项更有效，但对我来说看起来有点像全局变量。 最佳答案 我

我正在寻找在偏向编写器读取器/编写器模型中的两个(或多个)进程之间有效共享数据block的最佳方法。我当前的测试是使用boost::interprocess。我已经创建了一些managed_shared_memory并试图通过使用存储在共享内存中的进程间互斥来锁定对数据block的访问。但是，即使在读取器上使用sharable_lock并在写入器上使用upgradable_lock时，客户端在写入操作期间将读取碎片值而不是阻塞。在单个进程中的线程之间进行类似的读写器设置时，我使用upgrade_to_unique_lock来解决这个问题。但是，我还没有找到它的boost::interp

我正在编译一个项目。它有以下几行:boost::mutex::scoped_lockml(m_meta_mut,boost::defer_lock);boost::mutex::scoped_locktl(m_tables_mut,boost::defer_lock);boost::lock(ml,tl);我在第三行收到lockisnotamemberofboost。我用的是boost1.53(项目推荐1.49)问题是什么 最佳答案 将我的评论变成更完整的答案。boost::lock()功能是definedinboost/threa

我正在尝试寻找(或实现)支持低优先级写入器的读取器/写入器锁，但未能成功研究任何现有解决方案。我所说的低优先级写入器的意思是:“将让位给即将到来的读者或普通写入器”。如果有持续不断的读者流，肯定会导致饥饿，但这可以通过定时锁变体(“尝试定时低优先级写入器锁”，然后在超时时切换到正常锁)或通过更改来解决读取器的发布方式(可能会定期暂停读取一小段时间)。如果有任何文献描述这些东西，我还没有找到。如果有利用常规锁的已知(正确!)解决方案，我将不胜感激。 最佳答案 我不知道有什么100%像你的建议，但有一些现有的接口(interface)很