快速安装Gtk＋编译环境

最新推荐文章于 2025-06-13 16:58:47 发布
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#gtk 

sudo apt-get install build-essential
sudo apt-get install gnome-devel gnome-devel-docs


apt-get install libglib2.0-doc libgtk2.0-doc
poking1986
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嵌入式Linux从入门到精通之第八节：GTK+详解
产品线负责人
01-30 1061
GTK+
3、初探 GTK+ 应用开发
nokia的博客
07-12 28
本文详细介绍了GTK+应用开发的基础知识，包括Hello World示例、GTK+初始化、Widget层次结构、信号与回调函数、窗口和小部件操作等内容。通过代码示例和详细解释，帮助开发者快速入门GTK+界面开发，并为构建更复杂的应用程序打下坚实基础。
学习GTK+的一些好地方
QuietHeart的专栏
03-02 524
http://www.sudu.cn/info/html/edu/code/20070102/286289.html1.GTK+2.0教程http://docs.huihoo.com/gnu/gtk2-tut/book1.html2.妖光linux编程http://reciteword.cosoft.org.cn/yaoguang/3.GTK+中国社区http://gtk.osprg.org/
GTK+ 3应用程序开发入门：使用空白模板快速启动
weixin_31176789的博客
06-13 852
GTK+ 3是一个广泛使用的开源图形库，最初由GNU计划提供，主要用于Linux系统。作为GTK+ 2的继任者，GTK+ 3引入了更多现代设计元素和改进的API，旨在为用户提供丰富的视觉体验和更佳的交互性。它被广泛应用在桌面应用程序的开发中，支持各种操作系统。GTK+ 3应用的调试可以使用如下几种工具：：适用于命令行调试，可以通过设置断点、单步执行代码和查看变量值来定位问题。Valgrind：主要用于内存泄漏检测和性能分析，它能帮助开发者识别内存管理中的问题。
Linux系统 C/C++编程基础——基于GTK+的图形用户界面编程
weixin_55767624的博客
01-22 1883
本文主要介绍GTK+是一套跨多种平台的开放源码图形用户界面工具包。GTK+类似于Windows上的MFC和Win32 API、JAVA上的Swing和SWT，是Linux下开发GUI应用程序的主流开发工具之一。GTK+可以用来进行跨平台GUI应用程序的开发。GlibPango和ATKGNOME桌面环境以GTK+为基础，为GNOME编写的程序使用GTK+作为其工具箱。Glade 是一个用于创建和编辑 GTK+ 和 GNOME 应用程序用户界面的开源可视化设计工具。
Windows下安装GTK+（整理）
热门推荐
musesea的专栏
10-09 1万+
Windows下安装GTK+（整理） 目录以下为网上摘的，自己把它整理在了一起 WINDOWS下实现GTK+/GTKMM的编程 （一）、下载软件包 1、下载dev C++开发软件（我的版本是4.9.9.2） 2、下载GTK+ 3、下载GTKMM（对于C++的朋友） 即是下面的三个文件  
GTK+ with VS2008的Windows平台GUI开发指南
weixin_36151775的博客
06-09 425
GTK+ (GIMP Toolkit) 是一个开源的跨平台图形用户界面库，最初是为 GIMP 图像编辑器开发的。随着其功能的不断增强和完善，GTK+ 已经演变成一个强大的应用程序开发框架，被广泛应用于各种操作系统中。对于Windows用户和开发者来说，GTK+ for Windows提供了一种不同于传统Windows编程模型的界面开发方式，使得开发者能够在保持跨平台能力的同时，利用Windows的丰富资源和功能。GTK+提供了大量预制的控件，可用于构建用户界面。
GTK+ 第 3 版 for Windows 资源下载介绍
gitblog_06706的博客
05-05 503
GTK+ 第 3 版 for Windows 资源下载介绍 【下载地址】GTK第3版forWindows资源下载介绍 GTK+ 第3版 for Windows 是一个专为Windows平台设计的跨平台开源图形用户界面库，支持多种操作系统如Linux、macOS等。它由C语言编写，同时提供Python、C++、Java等多...
Ubuntu20.04 VSCode 配置C++环境及GTK+配置【纯个人总结用】
qq_50031809的博客
05-03 5416
目录背景一、Ubuntu20.04环境下安装VSCode以及配置C++环境二、安装GTK+以及在vscode中的配置三、最终解决方案直接看这里 背景 操作系统实验要求实现进程之间的通信，共享内存等要涉及到使用窗口程序的输入框的方法，可以使用Win32 API或者是POSIX API，由于Win32 API各种调用函数需要参入的参数特别多（查阅说是Win API很多参数是以前远古时代留下来的，有些可能没用了有些可能还有用，所以为了兼容，变的形式很丑），所以决定用POSIX标准来实现，这意味着需要在linux环
GTK+-2.0-中文手册.pdf.7z
10-10
2. **安装与配置**：讲解如何在不同操作系统上安装 GTK+ 开发环境，包括编译工具链、库依赖以及设置路径等步骤，确保开发者能够顺利开始开发工作。 3. **基本元素**：介绍 GTK+ 的基本控件，如按钮、文本框、标签、...
Gtk+ 3.6.4 win64.zip
10-28
- 配置环境：安装必要的编译器（如MinGW-w64）和构建工具链，将Gtk+的bin目录添加到系统路径。 - 创建项目：使用GTK Builder设计UI，生成XML文件，然后在编程语言中加载并解析。 - 编写代码：根据XML文件实现逻辑...
gtk.rar_GTK+软件多少钱_gtk_linux 测试工具_测试工具
09-21
2. 示例程序和教程：帮助初学者快速了解如何使用GTK+进行开发。 3. 测试脚本或测试框架：演示如何结合GTK+进行GUI自动化测试。 4. 文档和API参考：详细介绍GTK+的函数、类和接口，是开发者的重要参考资料。 5. 图形...
基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型：储能优化与成本控制 MATLAB
08-23
基于模型预测算法（MPC）的含储能微网双层能量管理模型。该模型旨在解决微网环境中风电、光伏、储能设备及超级电容器的协同工作问题，特别关注储能设备的退化成本及其全寿命周期的成本优化。模型采用双层调度策略，上层EMS系统负责最小化总运行成本，下层EMS负责消除预测误差引起的波动，确保微网的稳定运行。通过MATLAB平台实现的仿真结果显示，该模型在最小化运行成本和提高运行效率方面表现出色。 适合人群：从事智能电网研究的技术人员、电力系统工程师、科研工作者及高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要优化微网能量管理的研究项目和技术应用，目标是提升微网系统的运行效率和经济性，同时降低运营成本。 其他说明：文中提供了详细的模型构建方法和仿真代码，有助于读者深入了解并应用于实际项目中。
电力系统中电压型虚拟同步发电机(VSG)仿真模型的一次调频、虚拟阻抗及无功电压补偿技术实现
08-23
电压型虚拟同步发电机（VSG）的Simulink仿真模型构建方法及其三大核心技术：一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿。首先阐述了一次调频的实现方式，通过MATLAB函数模拟传统发电机的惯量特性，调整虚拟惯量和阻尼系数来应对电网波动。接着解释了虚拟阻抗的作用，即在控制器内部通过数学运算实现类似实际电阻的效果，从而优化系统的动态性能。最后探讨了无功电压补偿机制，强调了PI参数整定以及前馈补偿对提高系统稳定性的重要性。文中还提供了具体的实验数据和应用场景，如突加负载时频率变化情况和容性负载切入时电压波动情况。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、微电网控制策略的研究人员、对逆变器控制感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解VSG仿真建模的人群，旨在帮助他们掌握一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿的具体实现方法，以便更好地应用于实际项目中。 其他说明：作者将完整的模型参数发布到了GitHub上，供读者下载参考。同时提出了关于多台VSG并联系统中无功环抢功率的问题作为后续讨论方向。
量子遗传算法：智能优化算法的突破与高效应用 - 智能优化
08-23
内容概要：本文深入探讨了量子遗传算法（QGA）的基本原理及其在智能优化领域的应用。首先介绍了QGA的核心概念，如量子比特的概率幅、量子叠加态以及量子旋转门操作。接着详细解释了QGA相较于传统遗传算法的优势，包括更快的收敛速度、更广泛的搜索范围和更高的求解精度。文中还提供了具体的Python代码示例来展示量子染色体的编码、观测和旋转门操作的具体实现。此外，文章讨论了适应度函数的设计对算法性能的影响，并举例说明了QGA在解决复杂多峰优化问题（如旅行商问题）中的优势。最后指出，虽然QGA在某些情况下可能会增加计算开销，但在处理高维优化问题时表现出色。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及从事相关领域工作的工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂多峰优化问题的研究和工程项目，特别是在高维数据处理方面有较高要求的应用场景。目标是提高优化问题的求解效率和准确性。 其他说明：尽管量子遗传算法在特定条件下能够显著提升优化效果，但它并非万能解决方案。对于简单单峰问题，传统的遗传算法可能是更好的选择。
yolov5 + csl-label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
最新发布
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/4fa9747dfbf4 (最新版、最全版本)yolov5 + csl_label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
数据结构与算法相关实现项目
08-23
主要是一些设计到数据结构与算法相关知识的问题解决
灰狼优化算法(GWO)与多种优化算法优化BP神经网络回归预测的代码对比——包括R2、MAE、MSE等评价指标
08-23
内容概要：本文详细探讨了利用灰狼优化算法（GWO）对BP神经网络进行优化的方法，并将其应用于回归预测任务。文中不仅介绍了GWO的基本原理和具体实现步骤，还展示了如何将优化后的参数应用到BP神经网络中，从而显著提高预测精度。此外，作者还对比了GWO-BP与其他几种常见优化算法（如SSA、GEO、WOA、SMA）的表现，通过多个评价指标（R2、MAE、MSE、RMSE、MAPE）进行了全面评估。结果显示，尽管GWO-BP的训练时间有所增加，但在预测精度方面表现出色。同时，代码设计采用了面向对象的方式，使得更换不同的优化算法变得非常简单。 适合人群：对机器学习尤其是神经网络优化感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要提高BP神经网络预测精度的研究项目，特别是在非实时更新的应用场景下。目标是帮助研究人员理解和掌握如何使用GWO来优化BP神经网络，以及如何灵活地替换其他优化算法。 其他说明：代码质量高，易于扩展和修改，提供了详细的注释和实例，便于学习和实际应用。
2015-2018年咸海流域1km归一化植被指数8天合成数据集
08-23
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