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LuaPlus 5.3与VS2015的使用及编译

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简介:
本教程详细介绍如何在Visual Studio 2015环境下配置和编译Lua 5.3,并提供实用的开发技巧和注意事项,适合希望深入学习Lua编程的技术爱好者。 博客中有使用和生成的方案及截图代码,可以自行生成其他版本的VS。

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  • LuaPlus 5.3VS2015使
    优质
    本教程详细介绍如何在Visual Studio 2015环境下配置和编译Lua 5.3,并提供实用的开发技巧和注意事项,适合希望深入学习Lua编程的技术爱好者。 博客中有使用和生成的方案及截图代码,可以自行生成其他版本的VS。
  • LuaPlus 5.3VS2015成功 - 带有使说明
    优质
    本文章详细记录了在Visual Studio 2015环境下成功编译LuaPlus 5.3的过程,并附带详细的配置步骤和使用指南,帮助开发者快速上手。 关于Luaplus 5.3在VS2015上的编译方法及使用说明可以参考相关博客文章中的内容。
  • 使VS2015OpenCascade-7.2.0
    优质
    本教程介绍了如何在Visual Studio 2015环境下配置并成功编译OpenCascade 7.2.0版本的过程,适合开发者参考学习。 本段落讨论的是使用Visual Studio 2015这一集成开发环境(IDE)编译Open CASCADE Technology (OCCT) 7.2.0版本的源代码的过程。OCCT是一个开源的3D建模和CAD库,在工程软件领域,如CAD、CAM和CAE中广泛应用。它提供了几何建模、图形显示及数据交换功能。 详细探讨了OCCT 7.2.0的主要更新内容及其核心特性: 1. 几何建模:提供强大的NURBS曲线、曲面以及实体模型工具。 2. 数据交换:支持多种CAD格式,如STEP、IGES和STL等,方便数据的导入与导出。 3. 可视化:高效的3D图形渲染技术,能够处理光照效果及复杂场景管理等问题。 4. 开发工具:提供了C++和Python接口,并附带调试和支持性能分析的工具。 使用VS2015进行编译非常重要,因为它使开发者可以利用微软最新的编译器技术来优化代码质量并享受IDE提供的便利性。例如: - **环境准备**:确保已安装Visual Studio 2015及可能需要的VC++编译工具。 - **源码获取**:下载解压OCCT7.2.0版本,通常包括多个文件夹、头文件和预编译库等资源。 - **配置项目**:在VS2015中创建新解决方案,并加入OCCT项目。根据需要选择适当的构建环境(如Release或Debug模式)、平台类型(例如Win32或x64)以及动态/静态链接库的目标设置。 - **编译设置**:调整包含路径、库文件夹及预处理器定义等参数,确保所有依赖项正确识别并导入。 - **编译和链接**:利用VS2015构建系统完成源代码的编译与目标文件的链接工作,并解决可能出现的问题或错误信息。 - **测试调试**:运行内置测试用例或其他自定义应用来验证OCCT功能是否正常,同时使用IDE提供的工具定位并修复存在的问题。 压缩包内包含详细的“VS2015编译文档”,提供环境配置、构建过程截图及常见错误解决方案等指导资料。此外,“opencascade-7.2.0-vc10-64.exe”预编译库适用于Visual Studio 2010(VC++10)的64位系统,但需注意与VS2015项目的兼容性。 综上所述,本段落介绍了使用Visual Studio 2015集成开发环境来构建OCCT7.2.0源代码的过程,并强调了该过程对于需要定制功能或深入了解其内部机制的研发人员的重要性。
  • 使VS2015OpenCV4.3.0版本
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    这段简介可以描述为:“使用VS2015编译的OpenCV4.3.0版本”是针对微软Visual Studio 2015环境特别构建的开源计算机视觉库,适用于开发和研究目的。此版本在保持强大功能的同时,提供了良好的兼容性和稳定性。 使用VS2015编译的OpenCV4.3.0源代码生成了包含contrib模块的win32平台与x64平台动态库开发包,并且在编译过程中加入了nonfree选项,这是根据网友反馈进行的操作。
  • Win10下使VS2015NMS和GPUNMS
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    本教程详细介绍在Windows 10环境下利用Visual Studio 2015进行深度学习库如NMS及GPUNMS的编译过程,适合开发者参考学习。 对于使用RCNN、R-FCN和Tiny-Face的人来说,在Windows 10环境下利用VS2015编译nms和gpunms是可行的,并且已经有人成功完成过,推荐尝试下载相关资源进行实践。
  • 使VS2015MongoDB C/C++驱动
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    本教程详细介绍在Visual Studio 2015环境下编译安装MongoDB C/C++驱动的过程与技巧,适合C/C++开发者参考学习。 这篇文档详细介绍了在Windows环境下编译MongoDB C/C++驱动的过程,包括MongoDB数据库的安装、CMake的安装、Perl的安装、Boost库的编译、OpenSSL库(ssleay32.dll 和 libeay32.dll)的编译,以及MongoDB C驱动(libbson-1.0.dll 和 libmongoc-1.0.dll)和MongoDB C++驱动(mongocxx.dll 和 bsoncxx.dll)的编译。此外,文档还提供了示例代码以帮助理解和应用这些步骤。
  • 一个可直接Luaplus资源
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    这是一款可以直接编译运行的LuaPlus资源包,包含了丰富的API和示例代码,适用于游戏开发、嵌入式系统及桌面应用等领域。 最新的luaplus版本使用jam安装遇到了问题,我自己费了好大劲另外弄的。这里有人太黑心了,这种资源居然要9分出售,我觉得5分就足够了。我只收大家5分。
  • 使Freetype在VS2015OpenCV4.5.3版本
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    本项目展示了如何在Visual Studio 2015环境下,结合FreeType库,成功构建并配置OpenCV 4.5.3版本,实现字体相关功能增强。 使用VS2015编译的OpenCV4.5.3源代码生成了适用于win32平台与x64平台的动态库开发包,并且包含了contrib模块。在编译过程中,勾选了nonfree选项并同时编译了freetype模块,因此可以在图片上输出UTF-8编码的中文。
  • Windows 10下使VS2015TensorFlow 2.0版本(C++)
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    本教程详细介绍了在Windows 10操作系统中,利用Visual Studio 2015环境搭建并编译C++版TensorFlow 2.0的方法与步骤。 本段落主要讨论如何在Windows 10环境中使用C++语言与TensorFlow 2.0库进行交互,并实现深度学习模型的编译及运行。 安装环境是关键步骤之一,具体如下: 1. **Visual Studio 2015**:这是开发C++应用的标准IDE,提供必要的编译器和调试工具。确保已安装适用于C++开发的相关组件,因为TensorFlow构建需要这些支持。 2. **CUDA和cuDNN**:若计划利用GPU加速计算,则需安装NVIDIA的CUDA Toolkit及对应的cuDNN库。它们为GPU编程提供了必要接口,并对TensorFlow GPU版本至关重要。 3. **Bazel**:TensorFlow使用Bazel作为构建工具,它管理项目依赖并编译代码。通过此工具可以顺利地构建和安装TensorFlow。 4. **Python和pip**:尽管主要采用C++开发,但安装Python环境(建议为Python 3.x)及确保pip已更新至最新版本是必要的步骤之一。 完成上述准备工作后,接下来需要进行TensorFlow C++库的构建: 1. **获取源代码**:从官方GitHub仓库克隆或下载TensorFlow源代码。 2. **配置构建选项**:使用Bazel根据环境(CPU或GPU)设置相应的构建参数。例如,在支持GPU的情况下,应指定`--config=cuda`。 3. **编译库文件**:运行如`bazel build tensorflow:libtensorflow_cc.so`等命令生成C++库。 4. **链接库到项目中**:将上述步骤产生的库文件添加至你的C++项目,并确保设置正确的路径和链接器选项。 在使用TensorFlow C++ API时,以下几点值得注意: 1. **图操作**:通过定义计算图来实现TensorFlow功能。每个节点代表一个具体的操作,而边则表示数据流。`tensorflow::GraphDef`对象用于加载模型定义。 2. **会话(Session)**:使用`tensorflow::Session`执行计算任务。创建此类实例后,即可启动所需的任务运行。 3. **输入和输出处理**:在调用模型时需提供输入数据并指定输出节点位置。利用`tensorflow::Tensor`对象表示数据,并通过`Session::Run()`方法传递这些信息。 4. **错误处理机制**:考虑到可能遇到的各类运行时问题,如文件不存在或类型不匹配等状况,建议加入适当的错误处理流程。 5. **异步执行支持**:TensorFlow C++ API还提供异步执行选项,在大量数据处理或需要并行任务的情况下非常有用。 6. **优化器和评估功能**:对于涉及训练的模型,可以使用如SGD、Adam等内置优化器,并通过损失函数来评价模型性能。 此外,预编译好的TensorFlow 2.0库可用于Windows 10与VS2015环境中的C++项目开发。只需将这些库链接到你的项目中并遵循上述API调用方式,即可直接在C++程序内使用TensorFlow进行预测或训练等操作,大大简化了深度学习应用的开发流程。
  • 在Windows下VS2015使libcurl.lib静态库
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    本教程详细介绍了如何在Windows系统中利用Visual Studio 2015进行libcurl静态库(libcurl.lib)的编译及集成使用,适合需要进行网络编程的开发者参考。 在Windows下使用VS2015编译并链接libcurl.lib静态库的过程包括以下几个步骤:首先确保已经下载了libcurl的源代码,并且安装了Visual Studio 2015;然后配置项目属性以支持Curl,这通常涉及到设置正确的包含目录和库目录路径。接着,在解决方案资源管理器中添加已编译好的libcurl.lib文件到你的工程项目里作为依赖项。最后,确保在编写代码时正确引用了cURL的头文件,并且链接到了libcurl.lib静态库以使用其功能。这样就可以利用Curl来处理HTTP请求等网络操作任务了。