使用banyun的SQLite3-D的准备

本文介绍如何解决在D语言中使用SQLite3时遇到的SymbolUndefined错误。通过从GitHub下载SQLite3-D源文件并编译成lib文件,再结合使用对应的sqlite3.dll文件,最终解决了编译时出现的问题。
最近想使用sqlite3,
但是,在编译我的D源文件时,
一直出现Symbol Undefined错误,
这些没有定义的函数和类命名都在sqlite3.d中有定义,
为什么还报错呢?

原来从banyun下载的SQLite3-D是D源代码,
并不是编译后的lib文件,
所以,需要实现编译成lib文件。

作为Java程序员的我,
此时确实忽略了这个步骤。

下面记录了解决办法,
以便日后查阅:

在D2中使用sqlite3的准备:
1、
从https://github.com/bayun/SQLite3-D下载SQLite3-D所需的文件,
* sqlite3_bindings.d - binding for most recent version of SQLite
* sqlite3.d - OO wrapper

2、
将下载的sqlite3_bindings.d和sqlite3.d,
编译成lib文件,
以便开发时使用。
dmd sqlite3.d sqlite3_bindings.d -lib -ofsqlite3_bayun.lib
生成的lib文件名叫:sqlite3_bayun.lib

3、
根据SQLite3-D对应的sqlite版本,
在www.sqlite.com中下载对应的sqlite3.dll文件,
之后,利用implib工具(http://www.digitalmars.com/download/freecompiler.html)
导出D所需的sqlite3.lib文件(OMF格式)

4、
然后,
编写代码时候就可以使用打包好的sqlite3_bayun.lib了。
注:
编译的时候,别忘记追加sqlite3.lib和sqlite3_bayu.lib,
要不然会出现很多Symbol Undefined错误。
(DDPG)深度学习神经网络算法DDPG优化解决二维栅格地图路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕深度强化学习算法DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)在二维栅格地图路径规划中的应用展开研究,结合Matlab代码实现,详细阐述了如何利用DDPG算法优化路径规划问题。文中介绍了DDPG算法的核心机制,包括Actor-Critic架构、经验回放、目标网络等关键技术,并将其应用于静态和动态障碍物环境下的机器人或智能体路径寻优,实现了从起点到目标点的安全、高效路径探索。同时,文档还提到了与其他算法(如DQN)的对比分析,展示了DDPG在连续动作空间中路径规划的优势。此外,资源附带完整的Matlab仿真代码,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定机器学习与强化学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事智能控制、机器人导航、路径规划方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握DDPG算法在路径规划中的具体实现方法;② 学习如何构建强化学习环境并设计奖励函数;③ 实现二维栅格地图中智能体的自主导航与避障;④ 对比不同深度强化学习算法在相同任务下的性能差异。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注环境建模、网络结构设计与训练过程调参策略,同时可尝试迁移至三维空间或其他应用场景以加深理解。
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