使用CMake构建项目的简明示例(2)

本文介绍了一种利用自定义Find<ProjName>.cmake模块进行CMake多项目管理的方法。通过创建CMakeModules目录存放各子项目的查找定义,并在TestFindModule中演示如何使用这些模块来查找和链接子项目HelloWorld的头文件和库。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

3.  在多个项目的情况下,使用自定义的Find<ProjName>.cmake模块

 

在workspace下增加两个目录(项目),CMakeModules和TestFindModule如下:

 

workspace

        |—— HelloWorld

        |—— Test

        |—— CMakeModules    FindHELLO.cmake   (存放各子项目的Find<Proj>.cmake 定义)

        |—— TestFindModule    ( 功能同Test子项目,不过使用Find<>.cmake模块来查找、链接HelloWorld项目的头文件和库)

                                |—— CMakeLists.txt

                                |—— src    main.cpp,  CMakeLists.txt

                                |—— build

 

(1)CMakeModules目录下的FindHELLO.cmake

 

(2)TestFindModule目录下的CMakeLists.txt

 

(2) TestFindModule目录src下的main.cpp

 

(3) TestFindModule目录src下的CMakeLists.txt

 

最后,进入build目录执行:

cmake ..

make

 

到bin目录下测试可执行文件:

$ ./main  

$ Hello CMake!

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值