csproj

本文介绍如何在Visual Studio中为Ice切片文件设置自定义构建操作,包括添加Slice文件及其生成代码到项目中,并调整项目文件以实现自动化构建。

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

  <Target Name="BeforeBuild" Inputs="Hello.ice" Outputs="generated/Hello.cs">
    <Exec Condition="Exists('D:/ZeroC/Ice-3.4.1/slice')" Command="D:/ZeroC/Ice-3.4.1/bin/slice2cs.exe  --Hello.ice" />
  </Target>

 

played around with this approach and it seems the following recipe works also:

  1. Add your Slice files to a Visual Studio project and on their properties page assign them a custom Build Action name, e.g. "Slice".
  2. Add the files to be generated (as empty code files, for instance) and on their properties page assign them a custom Build Action name, e.g. "SliceGenerated".
  3. Add this <Compile> item in the project file:
    Code:
      <ItemGroup>
        . . .
        <Compile Include="@(SliceGenerated)">
          <Visible>False</Visible>
        </Compile>
        . . .
      </ItemGroup>
    The <Visible>False</Visible> tag prevents double display in the Visual Studio IDE.
  4. Paste this to the end of the project file (part of it copied from ZeroC demo projects):
    Code:
      <Target Name="CompileSlice" Inputs="@(Slice)" Outputs="@(SliceGenerated)">
        <Exec Command="%25ICE_HOME%25/bin/slice2cs.exe -I&quot;../slice&quot; --output-dir generated @(Slice->'&quot;%(Identity)&quot;', ' ')" />
      </Target>
      <Target Name="AfterClean">
        <Delete Files="@(SliceGenerated)" />
      </Target>
      <PropertyGroup>
        <CompileDependsOn>
          CompileSlice;$(CompileDependsOn)
        </CompileDependsOn>
      </PropertyGroup>
    This last step requires that ICE_HOME is a defined environment variable, and that the parameters for slice2cs are properly set, like include directories (-I) and output directories ( --output-dir).
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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