是否可以告诉cmake链接到静态库而不是共享？在我的CMakeLists.txt顶部，我配置了以下内容:set(CMAKE_FIND_LIBRARY_SUFFIXES.a${CMAKE_FIND_LIBRARY_SUFFIXES})稍后，我添加了一个二进制文件，并告诉它在Release模式下链接到tcmalloc:target_link_libraries(${BIN_NAME}optimizedtcmalloc_minimal)生成的makefile链接到tcmalloc的共享版本:$makeVERBOSE=1|greptcmalloc/usr/bin/c++...-Wl,-Bdyn
在我的2D等距引擎中，我有以下类:maps(variable)/layers(variable)/cubes(variable)/sides(6)/points(4)/coordinates(3)每个sides包含4个points(1point=1coordinate(x,y,z))。每个立方体包含6个面。我可以用立方体创建一个我想要的大小的map(相同，我想要的大小)。文件夹:assets/numTexture/numLight.png我用numTexture和numLight计算了一个数字，它是textureNumberEntry(我将所有numLight.png(textures
是否可以仅将target_compile_options()用于C++文件？我想将它用于作为其他应用程序依赖项的目标，以便库可以将其编译器标志传播到这些应用程序。但是，如果与C或ObjC文件一起使用，某些标志(例如-std=c++14)会导致构建失败。我读过我应该CXX_FLAGS而不是只将这些标志添加到C++文件中，但这不会(自动)通过cmake的包系统传播。 最佳答案 解决方案您可以使用generatorexpressions来执行此操作:target_compile_options(MyLibPUBLIC$:-std=c++1
是否可以从add_custom_target或add_custom_command中调用CMake函数？我知道我可以将CMake函数移动到Python(或其他)脚本并从add_custom_target/command调用它，但我想避免使用大量脚本在现有的CMake基础设施旁边。我想要实现的是使用CPack生成二进制工件的zip包并将它们发布到工件存储库中。对于发布部分，我已经创建了CMake函数，但现在我需要将打包和发布结合在一起。提前感谢您的任何帮助/提示。 最佳答案 我在为BVLC/Caffe编写CMake构建系统时遇到了这个
不知何故，我正在努力找出是否可以在CMake中定义导入的库，指定目标属性(include_directories和库路径)，并希望一旦我将该项目添加到另一个项目中的target_link_libraries，CMake将附加包含目录.假设我在一个名为Module-Conf.cmake的文件中有一个导入的库:add_library(mymoduleSTATICIMPORTED)set_target_properties(mymodulePROPERTIESIMPORTED_LOCATION"${OUTPUT_DIR}/lib")set_target_properties(mymodule
我一直在尝试使用tflearn执行回归和我自己的数据集。我一直在尝试使用tflearn实现基于example的卷积网络使用MNIST数据集。我没有使用MNIST数据集，而是尝试用自己的数据替换训练和测试数据。我的数据是从csv文件中读取的，与MNIST数据的形状不同。我有255个特征，它们代表一个15*15的网格和一个目标值。在示例中，我将第24-30行替换为(并包括importnumpyasnp):#readintrainandtestcsv'swherethereare255features(15*15)andatargetcsvTrain=np.genfromtxt('train
我的这些客户端和服务器代码有问题，我一直收到[Errno10061]无法建立连接，因为目标机器主动拒绝了它我正在使用WindowsXPSP3的虚拟机和Windows764位的客户端上运行服务器，我的python版本是2.7.3。我想知道的是我应该如何编辑代码以在不同的网络上使用客户端和服务器!谢谢!服务器:#!/usr/bin/python#Thisisserver.pyfileimportsocket#Importsocketmodules=socket.socket()#Createasocketobjecthost='0.0.0.0'#Getlocalmachinenamepor
我正在使用来自scikit-learn的linear_model.LinearRegression作为预测模型。它有效，而且非常完美。我在使用accuracy_score指标评估预测结果时遇到问题。这是我的真实数据:array([1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0])我的预测数据:array([0.07094605,0.1994941,0.19270157,0.13379635,0.04654469,0.09212494,0.19952108,0.12884365,0.15685076,-0.01274453,0.32167554,0.32167554,
我正在尝试在java中使用lambdas和流，但我对它很陌生。当我尝试制作lambda表达式时，我在IntelliJ“目标类型的lambda转换必须是一个接口(interface)”中收到此错误List>callList=prgll.stream().map(p->(()->{returnp.funct();}))我做错了吗？ 最佳答案 我怀疑这只是Java的类型推断不够聪明。试试.map(p->(Callable)()->p.funct()) 关于Java"targettypeofla
我已设置我的pom文件，要求Maven使用source和target配置参数将我的源代码编译为1.5版兼容。这是我的pom:4.0.0comuser0.0.1-SNAPSHOTtestorg.apache.maven.pluginsmaven-compiler-plugin1.51.5我有一个像这样的简单主类:packagecom.user;publicclassTest{publicstaticvoidmain(String[]argv){System.out.println("".isEmpty());}}String#isEmpty()从Java1.6开始引入。但是，使用mvnc
