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CMake是一个跨平台的开源构建工具，它可以用于生成和管理多种编程语言的项目。在Linux环境下，使用CMake可以轻松地构建C/C++程序。本文将向您展示如何使用CMake在Linux下生成程序，并在生成过程中输出指定的消息。
首先，确保您的系统已经安装了CMake。您可以通过在终端中运行以下命令来检查CMake的安装情况：
cmake --version
如果您看到了CMake的版本信息，那么说明CMake已经正确安装在您的系统中。否则，您需要先安装CMake。
接下来，我们将创建一个简单的C++程序，并使用CMake生成可执行文件。在您喜欢的文本编辑器中创建一个名为main.cpp的文件，并将以下代码复制粘贴到文件中：
#include <iostream>
int main() Protobuf实战：用C++和CMake构建一个跨平台（Windows/Linux）的简单消息收发Demo
本文详细介绍了如何使用Protobuf和CMake构建一个跨平台（Windows/Linux）的C++消息收发Demo。通过环境配置、消息定义、代码生成和核心通信逻辑实现，展示了如何在Visual Studio 2019和Linux GCC环境下无缝运行同一套代码，确保消息序列化/反序列化的一致性。
CMake：message输出消息
DEPRECATION：如果CMAKE_ERROR_DEPRECATED或CMAKE_WARN_DEPRECATED被使能，会输出此类错误或警告消息。其中TRACE和STATUS类型的消息会被输出到stdout，其他类型的消息会被输出到stderr。TRACE：最低等级的消息，通常用于跟踪一些细节，发布项目时通常不会包含此类信息。DEBUG：通常用于开发者调试输出的信息，项目的使用者不会在意此类信息。SEND_ERROR：用于错误，cmake会继续执行，但会跳过生成步骤。
使用CMake脚本构建Linux下的应用程序
CMake是一个跨平台的构建工具，它可以帮助开发者自动化构建过程。在Linux环境下，CMake脚本是一种常见的构建应用程序的方法。本文将详解如何使用CMake脚本来构建Linux下的应用程序，并提供相应的示例代码。安装完成后，我们可以创建一个新的项目目录，并在该目录下创建一个CMakeLists.txt文件。该文件是CMake的核心配置文件，用于描述项目的构建过程。除了简单的示例，CMake还支持更复杂的项目配置和构建过程。在示例中，我们将编译器设置为g++，并启用C++11标准和额外的警告选项。
Linux下CMake生成程序指定输出消息
通过message指定输出消息，${}中的内容为变量的内容 cmake脚本： cmake_minimum_required(VERSION 2.8) set(CMAKE_BUILD_TYPE Debug) set(MyProjectName core_null_d) project(${MyProjectName}) message(STATUS "CMAKE_BINARY_DIR:${CMAKE_BINARY_DIR}") message(STATUS "CMAKE_BUILD_TYPE:..
使用CMake在Linux中构建Qt项目
通过创建适当的CMakeLists.txt文件，并使用CMake工具链，您可以轻松管理和构建复杂的Qt项目。在Linux系统上使用CMake构建Qt项目是一种常见的方法，它允许您轻松管理和构建复杂的项目。本文将介绍如何使用CMake在Linux中构建Qt项目，并提供相应的源代码示例。在您的Qt项目根目录中创建一个名为CMakeLists.txt的文件。最后，您可以运行生成的可执行文件来启动您的Qt应用程序。上述命令将在项目根目录下创建一个名为"build"的目录，并在其中生成构建文件。
OpenCASCADE： CMake 工具构建OCCT
OpenCASCADE：编译OCCTOpenCASCADE：编译OCCT使用 CMake 工具构建启动 CMake配置流程项目生成建造 OpenCASCADE：编译OCCT 笔记 在构建 OCCT 之前，请确保已安装所有必需的第三方库。所需库的列表取决于将使用哪些 OCCT 模块以及您的偏好。典型的最小值是Freetype（可视化所必需的）和Tcl/Tk（用于 DRAW）。在 OS X 上，我们建议使用本机库。 使用 CMake 工具构建 本文介绍了基于CMake的构建过程，现在建议将其作为从源生成 Ope
conda环境的复制、备份操作
请确保将 source_env 替换为你要复制的现有环境的名称，并将 target_env 替换为你要创建的新环境的名称。要备份一个Conda虚拟环境，你需要将环境的配置信息和依赖包列表保存起来，以便在需要的时候能够重新创建相同的环境。要将现有的 conda 环境复制为其他环境，可以使用 conda create 命令并克隆已存在的环境。
用 SemanticObject 把字段变成可点击链接：Fiori Elements Navigation Using a Link 的工程化实践
SAP Fiori elements 通过 Common.SemanticObject 注解可将字段转为可点击链接，实现应用间跳转。当源字段名与目标属性名不一致时，需使用 Common.SemanticObjectMapping 进行映射。该功能依赖 Fiori Launchpad 的目标映射配置，确保正确解析 semantic object + action 并传递参数。常见误区包括未配置目标映射或字段映射错误，需逐一检查语义标注、intent 解析和参数传递链路。
《从理念到落地：Claude Code 在真实项目中的深度实践指南》基于 Anthropic 团队内部使用经验的扩展与深度解读，一篇面向工程团队的全面实践手册
Claude Code 支持通过# 创建新的 API 端点根据以下输入创建完整的 API 端点：资源名称：$ARGUMENTS请创建以下文件：1. `src/routes/{resource}.routes.ts` - 路由定义2. `src/controllers/{resource}.controller.ts` - 控制器3. `src/services/{resource}.service.ts` - 服务层。
C语言从句柄到对象 (一) —— 全局变量的噩梦与“多实例”的救赎
本文探讨了嵌入式开发中句柄(Handle)的概念与应用。通过电机控制案例，分析了传统单例模式在扩展性上的局限，并展示了如何通过句柄实现代码复用：将电机状态封装为结构体，通过指针(句柄)传递实例数据，使同一套逻辑可操作多个实例。文章比较了单例模式与句柄模式的适用场景，建议底层驱动库默认采用句柄模式以提高扩展性。最后指出当前实现仍存在数据暴露风险，预告下期将介绍不透明指针技术实现更安全的封装。全文揭示了句柄作为C语言实现模块化和面向对象设计的关键作用。
一键熄火：在 SAP ABAP 平台停用 OAuth 2.0 Client 的正确姿势
本文是一篇面向SAP ABAP平台运维与开发团队的实战指南，重点讲解了OAuth 2.0客户端的停用操作。文章首先阐述了停用的必要性——当客户端存在泄漏风险或配置错误时，停用能在阻断访问的同时保留配置。随后详细介绍了通过SOAUTH2事务码执行停用的具体步骤，并区分了"停用"、"删除"和"撤销令牌"三个关键概念及其适用场景。 文章提供了两个真实案例：一个是怀疑客户端泄漏后的紧急处置流程，另一个是合规审计期间的冻结与恢复操作。最后总结了一份验证清单，
公文流转系统
公文录入区 | QLineEdit（文号/标题）、QComboBox（公文类型/紧急程度）、QTextEdit（正文）、QListWidget（附件列表）、QPushButton（上传附件/保存草稿/提交审批） |// 按时间范围获取。QStringList userNames = {"张三", "李四", "王五", "赵六", "钱七", "孙八", "周九", "吴十", "郑十一", "王十二"};
Win11右下角不显示图标怎么办？Win11右下角不显示图标的解决方法
所以有不少符合资格的小伙伴都下载进行体验了，但是有的小伙伴在升级完系统之后发现桌面右下角不显示任何图标，那么遇到这种情况要怎么办呢？下面就和小编一起来看看有什么解决方法吧。2、接着找到任务栏设置中的“taskbar corner overflow”。3、然后在下方勾选打开想要显示的图标程序就可以了。1、首先右键任务栏，在其中选择“任务栏设置”。目前微软已经正式推出了。
《网络安全自学教程》- 防火墙原理分析与Windows防火墙使用配置
防火墙分类及原理，Windows开启防火墙，Windows防火墙添加策略，
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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