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CMakeDemo
├── CMakeLists.txt
├── main.cpp
└── math
    ├── CMakeLists.txt
    ├── math2.h
    └── math.cpp

CMakeDemo/CMakeLists.txt

cmake_minimum_required (VERSION 3.0)
project (TEST)
set(CMAKE_CXX_FLAGS ${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11)
set(MATH_LIB "my_math")
add_subdirectory (math)
include_directories (./math)
add_executable (Test main.cpp)
find_package( OpenCV REQUIRED )
if( OpenCV_FOUND )
  include_directories( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} )
  target_link_libraries (Test  ${MATH_LIB} ${OpenCV_LIBS})
endif()

CMakeDemo/main.cpp

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <string>
#include <thread>
#include <functional>
#include <math2.h>

using namespace std;

static void square_int(int i) {
	cout << "square(" << i << ")=" << square(i) << endl;
}

static void square_double(double d) {
	cout << "square(" << d << ")=" << square(d) << endl;
}

int main(int argc, char **argv) {

	int array[10] = { 5, 20, 30, 6, 0, 40, 3, 100, 9, 88 };
	cout << "number less than 10:" << count(array, 10, 10) << endl;
	cv::Mat a(2, 32, CV_32FC1);
	cout << a.size() << endl;
	std::cin.get();
	return 0;
}

CMakeDemo/math/ CMakeLists.txt

cmake_minimum_required (VERSION 3.8)
add_library (${MATH_LIB} STATIC math.cpp)

CMakeDemo/math/ math2.h

template <typename T>
auto square(const T& t) -> decltype(t * t) {
	return t * t;
}
extern int count(int *arr, int len, int val);

CMakeDemo/math/ math.cpp

#include "math2.h"

extern int count(int *arr, int len, int val) {
	return 0;
}

Linux版命令:

cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=/mnt/d/ubuntusoftware/vcpkg/scripts/buildsystems/vcpkg.cmake  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..;cmake --build .

Windows版命令:

cmake -G"Visual Studio 15 2017 Win64" ..;cmake --build . --config Release

这个是关于CGAL的CMakeList:

cmake_minimum_required (VERSION 3.0)
project (TEST)
set(CMAKE_CXX_FLAGS ${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11)
add_executable (demo demo.cpp)
find_package(CGAL CONFIG REQUIRED)
find_package(Boost REQUIRED)
if(CGAL_FOUND)
  include_directories( ${CGAL_INCLUDE_DIRS} )
  target_link_libraries(demo ${CGAL_LIBRARIES})
endif()

demo.cpp

// Example program for the linear_least_square_fitting function
// on a set of 3D triangles
#include <CGAL/Simple_cartesian.h>
#include <CGAL/linear_least_squares_fitting_3.h>
#include <vector>
typedef double                      FT;
typedef CGAL::Simple_cartesian<FT>  K;
typedef K::Line_3                   Line;
typedef K::Plane_3                  Plane;
typedef K::Point_3                  Point;
typedef K::Triangle_3               Triangle;
int main(void)
{
	std::vector<Triangle> triangles;
	Point a(1.0, 2.0, 3.0);
	Point b(4.0, 0.0, 6.0);
	Point c(7.0, 8.0, 9.0);
	Point d(8.0, 7.0, 6.0);
	Point e(5.0, 3.0, 4.0);
	triangles.push_back(Triangle(a, b, c));
	triangles.push_back(Triangle(a, b, d));
	triangles.push_back(Triangle(d, e, c));
	Line line;
	Plane plane;
	// fit plane to whole triangles
	linear_least_squares_fitting_3(triangles.begin(), triangles.end(), plane, CGAL::Dimension_tag<2>());

	// fit line to triangle vertices
	linear_least_squares_fitting_3(triangles.begin(), triangles.end(), line, CGAL::Dimension_tag<0>());

	return 0;
}

怎样把vcpkg中的Boost库加入CMakeLists.txt?
参见
https://stackoverflow.com/questions/6646405/how-do-you-add-boost-libraries-in-cmakelists-txt

vcpkg安装和使用--学习入门 【1】安装 (1)先git clone下载下来vcpkg文件夹。 (2)双击bootstrap-vcpkg.bat 跳出来窗口,等待跑完,自动关闭。 (3)在文件夹右键- 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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