当我在发布模式下使用cmake时,我有以下二进制文件:
64-bit LSB executable, x86-64, version 1 (SYSV), dynamically linked, interpreter /lib64/ld-linux-x86-64.so.2, for GNU/Linux 2.6.32, BuildID[sha1]=485ac09b0a3aa879f88b7f5db6c00ea8d8e1eaf6, not stripped
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我希望剥离二进制文件.我怎么能以干净的方式说cmake将-s选项添加到我的编译器中以使其被剥离?
为什么默认释放模式不会剥离我的二进制文件?
我有一个这样的功能:
void f(std::ofstream& ostrm)
{
auto a = Myglobal->getData1();
ostrm << a;
auto b = Myglobal->getData2();
ostrm << b;
auto c = Myglobal->m_data1;
ostrm << c;
auto d = Myglobal->m_data2;
ostrm << d;
//...
auto z = Myglobal->getData1000();
ostrm << z;
}
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有什么方法可以创建将成员函数或成员分解为代码的函数作为参数?
(a,b,c,D和z不同类型的)
我通常使用makefile进行项目,但我想开始学习CMake.我使用makefile不仅用于构建我的项目,还用于测试我的项目.这非常有用.我怎么能用CMake做到这一点?
例如,这个makefile:
pathword=words.txt
flags=-std=c++11 -Wall -Wextra -g -Og
#flags=-std=c++11 -O3 -DNDEBUG -s
default: TextMiningCompiler TextMiningApp
TextMiningCompiler: TextMiningCompiler.cpp trie.cpp
g++ $(flags) TextMiningCompiler.cpp trie.cpp -o TextMiningCompiler
TextMiningApp: TextMiningApp.cpp
g++ $(flags) TextMiningApp.cpp -o TextMiningApp
run: TextMiningCompiler TextMiningApp
./TextMiningCompiler $(pathword) totoro.txt
cat test.txt | time ./TextMiningApp totoro.txt
clean:
trash TextMiningCompiler TextMiningApp
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我做了这个CMakefile:
cmake_minimum_required(VERSION 2.8.9)
project (TextMining)
add_executable(TextMiningApp TextMiningApp.cpp)
add_executable(TextMiningCompiler TextMiningCompiler.cpp trie.cpp read_words_file.cpp)
set_property(TARGET TextMiningApp PROPERTY CXX_STANDARD 11)
set_property(TARGET TextMiningCompiler PROPERTY CXX_STANDARD 11)
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我怎样才能拥有make run功能?或其他自定义功能?
我已经完成了这个命令,现在docker不起作用......
如何正确修理(或重新安装)码头工具?
sudo rm -rf /var/lib/docker/aufs
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我试着去做
apt-get install --reinstall docker
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但它不起作用
这是我的错误信息:
docker: Error response from daemon: open /var/lib/docker/aufs/layers/c14f6c4750a2a3fcfa33e6f33041bf4fce087d314fb413ee3662e6e7035fea75: no such file or directory.
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我想要“打开两个 vim”,因为我有多个显示器。另外我希望它们共享缓冲区、剪贴板等。所以我想在两个不同的窗口之间共享同一个实例。
我已经发现:
vim --remote file.txt
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但这会在第一个 vim 中打开文件;它不会在同一个 vim 实例中打开新窗口。
多个vim窗口如何共享同一个实例?
我需要一个 io.Writer 来实现函数。我不知道如何从文件中获取一个...
我知道接口是隐式的,所以它使搜索变得复杂......
pickle 在 Jupyter 笔记本中完美成功,但当我在 .py 文件中执行时,pickle 失败了。
我不明白为什么?
这只是一个简单的类
class X:
def __init__(self, ref):
import torch
self.ref = torch.tensor(ref)
self.result = torch.full(ref.shape, True, dtype=torch.uint8)
self.index = None
def partial_fit(self, X):
assert len(X) > 0
import numpy
blablabla
def transform(self, X):
return X[:, self.index]
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Python 版本和包看起来是同一版本
这是我的编译行:
g++ -std=c++11 -Wall -Wextra -g -lboost_iostreams cppfile.cpp -o bin
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但是我有以下错误:
/tmp/cclste3G.o: In function `trie::write_on_disk(char*)':
undefined reference to `boost::iostreams::zlib::default_strategy'
undefined reference to `boost::iostreams::zlib::deflated'
undefined reference to `boost::iostreams::zlib::default_compression'
/tmp/cclste3G.o: In function `boost::iostreams::basic_gzip_compressor<std::allocator<char> >::basic_gzip_compressor(boost::iostreams::gzip_params const&, int)':
/usr/include/boost/iostreams/filter/gzip.hpp:671: undefined reference to `boost::iostreams::zlib::best_compression'
/usr/include/boost/iostreams/filter/gzip.hpp:671: undefined reference to `boost::iostreams::zlib::best_speed'
/tmp/cclste3G.o: In function `boost::iostreams::detail::zlib_compressor_impl<std::allocator<char> >::zlib_compressor_impl(boost::iostreams::zlib_params const&)':
/usr/include/boost/iostreams/filter/zlib.hpp:338: undefined reference to `boost::iostreams::detail::zlib_base::zlib_base()'
/usr/include/boost/iostreams/filter/zlib.hpp:338: undefined reference to `boost::iostreams::detail::zlib_base::~zlib_base()'
/tmp/cclste3G.o: In function `boost::iostreams::detail::zlib_compressor_impl<std::allocator<char> >::~zlib_compressor_impl()':
/usr/include/boost/iostreams/filter/zlib.hpp:343: undefined reference to `boost::iostreams::detail::zlib_base::reset(bool, bool)'
/usr/include/boost/iostreams/filter/zlib.hpp:343: undefined reference to `boost::iostreams::detail::zlib_base::~zlib_base()'
/tmp/cclste3G.o: In function `void …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我想从这个枚举中随机颜色:
enum Color {
red = 10,
black = 3,
pink = 6,
rainbow=99
};
Color my_randowm_color = ...
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我怎样才能做到这一点?
我目前正在使用Cross Entropy Loss功能,但是使用不平衡数据集时,性能并不高.
有更好的失去功能吗?
machine-learning computer-vision deep-learning tensorflow pytorch