cmake的使用教程(linux版)(二)

本文介绍了CMake的基础使用方法,包括如何通过CMakeLists.txt文件来管理项目的编译配置。详细解释了几个常用的CMake指令,如set、include、target_link_libraries等,并展示了它们的应用示例。

1.对cmake的说明

1.cmake是通过解析CMakeLists.txt脚本来生成项目需要的编译文件的。它可以生成多种不同类型的编译文件如makeflie、ninja等;
2.CMakeLists.txt的编写依赖大量cmake提供的函数或者宏,如PROJECT、SET等,只要掌握了这些宏的含义,就可以读懂CMakeLists.txt,从而了解工程的结构。

2.cmake中常用的函数或宏

其实,称为函数或宏并不准确。我想表达的是这些都是cmake提供好的,可以直接在CMakeLists.txt中使用,他们看起来就像是C语言的宏或者函数。

2.1 set

用法:set(varialbe,value)
例如:set(MAKE_FILES, ./)
说明:设置一个全局的变量

2.2 include

用法:include(file or module)
例如:include(test.cmake)
说明:与c语言的include类似

2.3 include_directories

用法:include_directories(dir1 dir2 ……)
例如:include_directories(“../my/include” “../my/include2”)
说明:用于在现有头文件搜索路径后面增加搜索路径

2.4 target_link_libraries

用法:target_link_libraries( target lib1 lib2 ……)
例如:target_linke_libraries(test libmy.so)
说明:target参数一般是add_excutable中指定的程序名

2.5 PROJECT_SOURCE_DIR

说明:这是cmake预定义号的一个宏,表示工程的根目录,可以直接使用

2.6 link_directories

说明:增加动态链接库的搜索路径,需要注意的是必须使用绝对路径。(相对路径其实也有办法用,但需要更多的配置,麻烦)

2.7 find_package

说明:当无法定位库的具体位置时,可以使用此命令进行查询。利用命令:cmake –help-module-list 和 cmake –help-module 来获取帮助信息。
例如:find_package(GTK2)

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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