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我也要
......................
解决办法：
装libncurses包：
apt-get install libncurses5-dev
如果还是编译出错，那编译的时候加上-lncurses选项。
Unity类银河战士恶魔城学习总结（P103之前 Enemy相关 , 骷髅战士，状态机，敌人状态，）
udemy的Alex银河战士恶魔城，记录我自己的学习，代码会逐渐每一p更新，仅供参考学习。
curses.h学习笔记
---------------------------------------------------------------------- curses定义的全局变量 WINDOW *stdscr; // 默认的标准窗口 WINDOW *cu
Win11系统下Abaqus2022与VS2022+oneAPI2023环境配置全攻略（附VUMAT子程序避坑指南）
本文详细指导在Windows 11系统下，为Abaqus 2022配置Visual Studio 2022与Intel oneAPI 2023的Fortran编译环境，以支持VUMAT等用户子程序开发。内容涵盖软件安装顺序、环境变量关联、快捷方式修改及关键验证步骤，并提供了首个VUMAT子程序的实战编写与模型验证方法，帮助用户高效搭建稳定可靠的仿真开发平台。
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【心得】Back trader避坑指南（一）——关于安装过程的问题
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Linux “贪吃蛇”游戏 c++ curses.h
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Fedora20 编译有curses.h的头文件的代码时说找不到
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gcc 4.8.2编译时找不到头文件curses.h问题的解决
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
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VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
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Linux下使用gcc时conio头文件问题
1、当在linux下使用gcc编译一个.c文件时，出现下图错误 我使用gcc编译一个bank.c文件，报错显示conio头文件找不到。 2、这是因为conio是一个非标准库，适用于老的DOS系统，在Windows下也可以使用，而在linux中需要其他的库来代替，这个库就是curses.h 3、在Linux中安装curses centos安装 sudo yum install ncurses-devel ncurses ubuntu安装 sudo apt-get install libncurses5-
使用make menuconfig 编译busybox1.3.1时候出现找不到curese库
编译环境：centos6.9 ，gcc ，export TERM="vt100" 发现menuconfig过程中有如下错误。 SHIPPED scripts/kconfig/zconf.hash.c HOSTCC scripts/kconfig/zconf.tab.o HOSTLD scripts/kconfig/mconf HOSTCC scripts/kconfig/...
在配置busybox 的时候，scripts/kconfig/lxdialog/dialog.h:31:20: fatal error: curses.h: 没有那个文件或目录
make menuconfig HOSTCC scripts/kconfig/lxdialog/checklist.o In file included from scripts/kconfig/lxdialog/checklist.c:24:0: scripts/kconfig/lxdialog/dialog.h:31:20: fatal error: curses.h: 没有那个文件或目...
ubuntu 关于curses头文件问题
执行编译gcc -o badterm badterm.c -lcurses后报错情报如下：term.h: 没有那个文件或目录curses.h: 没有那个文件或目录很明显，程序找不到term.h和curses.h，那么为了安装这两个头文件，就在shell中执行sudo apt-get install libncurses5-dev，之后再执行上述编译命令即可通过。ENJOY！～ 转载于:https:...
fatal error: curses.h: No such file or directory
在Ubuntu系统下面，编译新的Linux内核时，使用make menuconfig命令来配置内核时，发现会报错误。 scripts/kconfig/lxdialog/dialog.h:38:20: fatal error: curses.h: No such file or directory 解决办法： 执行命令： sudo apt-get install libncurses5-dev ...
64位Ubuntu14.04编译busybox: fatal error: curses.h:没有那个文件或目录
在Ubutun14.04 64位系统上编译busybox时，
centos7 X64上编译linux内核4.X源码出错(error: curses.h)
1.出错 2.解决错误 提示curses.h 这个文件找不到，需要在从yum源上查找curses相关的包 2.1安装ncurses 2.2安装ncurses-dev 3.执行make menuconfig
busybox 致命错误： curses.h：没有那个文件或目录
$:~/dd/busybox-1.19.3$ make menuconfig HOSTCC scripts/basic/fixdep HOSTCC scripts/basic/split-include scripts/basic/split-include.c: 在函数‘main’中: scripts/basic/split-include.c:134:11: 警告： 忽略
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