toml11 开源项目教程

toml11 开源项目教程

toml11TOML for Modern C++项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/toml11

1. 项目目录结构及介绍

toml11 是一个 C++11 标头库,用于解析和编码 TOML 文件。以下是项目的基本目录结构:

.
├── clusterfuzzlite         // 自动模糊测试相关的代码
├── cmake                   // CMake 构建系统相关脚本
├── docs                    // 文档文件
├── examples                // 示例代码
├── include                 // 包含头文件的核心库
├── single_include          // 单个头文件形式的库入口
├── src                     // 源代码
├── tests                   // 测试用例
└── tools/expand            // 工具,扩展某些功能
  • clusterfuzzlite: 该项目自动模糊测试部分。
  • cmake: 包含构建项目所需的所有 CMake 脚本。
  • docs: 提供关于库的文档。
  • examples: 提供一些示例代码以展示库的使用方法。
  • include: 存放核心库的头文件,直接供项目使用者引用。
  • single_include: 将所有头文件合并成一个 toml11.hpp,方便使用者一次性导入。
  • src: 存放库的源代码实现。
  • tests: 包含各种测试用例来验证库的功能和兼容性。
  • tools/expand: 指定的一些工具或辅助代码。

2. 项目的启动文件介绍

由于 toml11 是一个头文件库,没有单独的启动文件。但你可以通过 #include 相关头文件来开始使用。通常,你会首先包含 toml11.hpp 文件,然后就可以进行 TOML 解析和编码操作。例如:

#include <toml.hpp>

int main() {
    // 解析 TOML 数据
    const auto& data = toml::parse(std::ifstream{"config.toml"});
    
    // 访问解析后的数据
    std::string title = data.at("title").as_string();
    
    // 输出结果
    std::cout << "Config Title: " << title << std::endl;
}

这个简单的程序演示了如何加载并解析名为 config.toml 的 TOML 文件,然后获取并打印出其中的 "title" 键对应的值。

3. 项目的配置文件介绍

toml11 并不需要特定的配置文件来运行。但是,当你需要构建项目或运行测试时,你需要使用 CMake 进行配置。CMakeLists.txt 文件位于项目根目录下,它包含了构建系统的设置,例如设置编译选项、链接库等。对于用户来说,这意味着你可以使用 CMake 来创建项目构建文件(如 Makefile 或 IDE 工程),然后按照常规方式编译和链接库。

如果你想自定义构建选项,比如改变输出路径或添加额外的编译标志,你可以通过调用 CMake 提供的命令行参数来实现。例如,使用下面的命令创建一个本地构建目录:

mkdir build
cd build
cmake ..
cmake --build .

在这个示例中,cmake .. 是用于配置项目,而 cmake --build . 是用于构建项目。具体的选项可以根据你的 CMake 和项目需求进行调整。

toml11TOML for Modern C++项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/toml11

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对指定区域(位于中国广东省某地)进行遥感影像处理的一系列操作。首先,定义了研究区边界,并选取了 Landsat 8 卫星2023年8月至10月期间的数据,通过去云处理、归一化等预处理步骤确保数据质量。接着,基于预处理后的影像计算了地温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、建筑指数(NDBSI)四个关键指标,并进行了主成分分析(PCA),提取出最重要的信息成分。为了进一步优化结果,还应用了像素二元模型对主成分分析的第一主成分进行了条件规范化处理,生成了最终的环境状态评估指数(RSEI)。最后,利用JRC全球面水体数据集对水体区域进行了掩膜处理,保证了非水体区域的有效性。所有处理均在GEE平台上完成,并提供了可视化展示及结果导出功能。 适合人群:具备地理信息系统基础知识,对遥感影像处理有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标:① 对特定区域的生态环境状况进行定量评估;② 为城市规划、环境保护等领域提供科学依据;③ 掌握GEE平台下遥感影像处理流程和技术方法。 其他说明:本案例不仅展示了如何使用GEE平台进行遥感影像处理,还涵盖了多种常用遥感指标的计算方法,如LST、NDVI等,对于从事相关领域的科研工作者具有较高的参考价值。此外,文中涉及的代码可以直接在GEE代码编辑器中运行,便于读者实践操作。
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