define([EXPAND_VARIABLE], [$2=[$]$1 if test $prefix = 'NONE'; then prefix="/usr/local" fi while true; do case "[$]$2" in [$] ) eval "$2=[$]$2" ;; *) break ;; esac done eval "$2=[$]$2$3" ])dnl EXPAND_VARIABLE,这是configure.ac的一段,请你详细解释

时间: 2024-04-27 11:21:54 浏览: 16
这段代码是一个宏定义,定义了一个名为EXPAND_VARIABLE的宏。宏定义中包含了一个shell脚本,用于对变量进行扩展和赋值。 具体来说,这个宏接受三个参数,分别是变量名、目标变量名和扩展字符串。它的功能是将变量名对应的变量的值扩展,并将扩展后的值赋给目标变量名对应的变量。宏定义中的shell脚本首先判断prefix变量是否等于'NONE',如果是,则将prefix赋值为"/usr/local"。然后,它使用一个while循环对目标变量进行扩展,直到目标变量的值不再包含'$'字符。扩展时,如果目标变量的值包含了'$'字符,则使用eval命令将其扩展为对应变量的值。最终,宏定义中的shell脚本使用eval命令将扩展后的值赋给目标变量名对应的变量。 需要注意的是,这个宏定义中使用了eval命令,这可能会导致安全漏洞。如果变量名或扩展字符串中包含了恶意代码,eval命令可能会执行这些代码。因此,在使用这个宏定义时,需要非常小心地进行输入验证和过滤,以避免安全问题的发生。
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define([EXPAND_VARIABLE], [$2=[$]$1 if test $prefix = 'NONE'; then prefix="/usr/local" fi while true; do case "[$]$2" in [$] ) eval "$2=[$]$2" ;; *) break ;; esac done eval "$2=[$]$2$3" ])dnl EXPAND_VARIABLE,这是configure.ac的一段,请你详细解释,以添加注释的形式,精细到每个变量,每个符号

好的,下面是这段代码的详细解释,包括注释和说明: ``` # 定义一个宏名为EXPAND_VARIABLE,它有三个参数:源变量名、目标变量名、扩展字符串 define([EXPAND_VARIABLE], [ # 将目标变量设置为源变量的值 $2=[$]$1 # 如果$prefix变量的值为'NONE',则将$prefix变量设置为'/usr/local' if test $prefix = 'NONE'; then prefix="/usr/local" fi # 使用while循环对目标变量进行扩展 while true; do # 判断目标变量的值是否包含$符号 case "[$]$2" in [$] ) # 如果目标变量的值包含$符号,则使用eval命令将其扩展为对应的变量的值 eval "$2=[$]$2" ;; * ) # 如果目标变量的值不再包含$符号,则退出while循环 break ;; esac done # 将扩展字符串添加到目标变量的末尾 eval "$2=[$]$2$3" ])dnl EXPAND_VARIABLE ``` 希望这次的解释对你有帮助。

怎么修改ac_sub_configure_args,绝对不是用AC_SUBST,也绝对不是ac_sub_configure_args="--your-arguments-here",也绝对不是./configure --ac_sub_configure_args="--enable-debug",也绝对不是修改configure文件本身,可以参考一下这段configure.ac文件的部分define([EXPAND_VARIABLE], [$2=[$]$1 if test $prefix = 'NONE'; then prefix="/usr/local" fi while true; do case "[$]$2" in [$] ) eval "$2=[$]$2" ;; *) break ;; esac done eval "$2=[$]$2$3" ])dnl EXPAND_VARIABLE

非常抱歉,我之前的回答仍然有误。实际上,如果你不想使用AC_SUBST、直接修改ac_sub_configure_args或命令行选项来修改子配置过程的参数,也不想修改configure文件本身,你可以使用Autoconf提供的另一种宏定义方式:AC_DEFINE。 AC_DEFINE宏定义可以定义一个预处理器宏,并将其值设置为指定的字符串。可以通过在configure.ac文件中使用AC_DEFINE宏定义来修改ac_sub_configure_args的值,而无需使用AC_SUBST宏或直接修改configure文件。 例如,你可以在configure.ac中添加如下代码: ``` AC_DEFINE([MY_CONFIGURE_ARGS], ["--enable-debug"], [My configure arguments]) ``` 这样,configure脚本会将--enable-debug作为预处理器宏MY_CONFIGURE_ARGS的值,并将其传递给子配置过程。需要注意的是,这个修改只会在当前一次configure运行中生效,如果你需要在后续的configure运行中继续使用这些参数,你需要再次定义这个宏。 在子配置过程中,你可以使用预处理器宏MY_CONFIGURE_ARGS来获取这些参数。例如,在C语言代码中,你可以使用如下代码来获取这些参数: ``` #include <stdio.h> #ifdef MY_CONFIGURE_ARGS printf("My configure arguments: %s\n", MY_CONFIGURE_ARGS); #endif ``` 需要注意的是,使用AC_DEFINE宏定义来修改ac_sub_configure_args的值可能会影响到其他地方使用这个值的地方,因此需要谨慎进行修改。

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将QT += core QT -= gui CONFIG += c++11 TARGET = UavRectifyLoadLIb CONFIG += console CONFIG -= app_bundle TEMPLATE = app SOURCES += main.cpp # The following define makes your compiler emit warnings if you use # any feature of Qt which as been marked deprecated (the exact warnings # depend on your compiler). Please consult the documentation of the # deprecated API in order to know how to port your code away from it. DEFINES += QT_DEPRECATED_WARNINGS win32{ CONFIG(debug, debug|release){ DESTDIR = $$PWD/../../../../RasterManager/bin/Debug } else{ DESTDIR = $$PWD/../../../../RasterManager/bin/release } INCLUDEPATH += $$PWD/../../../include/gdal1101 DEPENDPATH += $$PWD/../../../include/gdal1101 } else{ CONFIG(debug, debug|release){ DESTDIR = $$PWD/../../../product/release32 } else{ DESTDIR = $$PWD/../../../product/release32 } } # You can also make your code fail to compile if you use deprecated APIs. # In order to do so, uncomment the following line. # You can also select to disable deprecated APIs only up to a certain version of Qt. #DEFINES += QT_DISABLE_DEPRECATED_BEFORE=0x060000 # disables all the APIs deprecated before Qt 6.0.0 unix:!macx: LIBS += -L$$PWD/../../../product/release32/ -lUAVAutoRectifyMt -lUAVAutoRectify -lUAVAutoRectifyFi INCLUDEPATH += $$PWD/../include DEPENDPATH += $$PWD/../include unix:!macx: LIBS += -L$$PWD/../../../lib/opencvf249/ -lopencv_core unix:!macx: LIBS += -L$$PWD/../../../lib/opencvf249/ -lopencv_highgui unix:!macx: LIBS += -L$$PWD/../../../lib/opencvf249/ -lopencv_imgproc INCLUDEPATH += $$PWD/../../../lib/opencvf249 DEPENDPATH += $$PWD/../../../lib/opencvf249 unix:!macx: LIBS += -L$$PWD/../../../../../../../usr/local/lib/ -lopencv_core #unix:!macx: LIBS += -L$$PWD/../../../../../../../usr/local/lib/ -lopencv_highgui unix:!macx: LIBS += -L$$PWD/../../../../../../../usr/local/lib/ -lopencv_imgproc unix:!macx: LIBS += -L$$PWD/../../../../../../../usr/local/lib/ -lopencv_features2d unix:!macx: LIBS += -L$$PWD/../../../../../../../usr/local/lib/ -lopencv_imgcodecs INCLUDEPATH += $$PWD/../../../../../../../usr/local/include DEPENDPATH += $$PWD/../../../../../../../usr/local/include unix:!macx: LIBS += -L$$PWD/../../../product/release32/ -lDEMDriver unix:!macx: LIBS += -L$$PWD/../../../product/release32/ -lProjection unix:!macx: LIBS += -L$$PWD/../../../product/release32/ -lIImage_gC QMAKE_CXXFLAGS_RELEASE = $$QMAKE_CFLAGS_RELEASE_WITH_DEBUGINFO QMAKE_LFLAGS_RELEASE = $$QMAKE_LFLAGS_RELEASE_WITH_DEBUGINFO 转为cmake格式

import mindspore.nn as nn import mindspore.ops.operations as P from mindspore import Model from mindspore import Tensor from mindspore import context from mindspore import dataset as ds from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net from mindspore.nn.metrics import Accuracy # Define the ResNet50 model class ResNet50(nn.Cell): def __init__(self, num_classes=10): super(ResNet50, self).__init__() self.resnet50 = nn.ResNet50(num_classes=num_classes) def construct(self, x): x = self.resnet50(x) return x # Load the CIFAR-10 dataset data_home = "/path/to/cifar-10/" train_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=True) test_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=False) # Define the hyperparameters learning_rate = 0.1 momentum = 0.9 epoch_size = 200 batch_size = 32 # Define the optimizer optimizer = nn.Momentum(filter(lambda x: x.requires_grad, resnet50.get_parameters()), learning_rate, momentum) # Define the loss function loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean') # Define the model net = ResNet50() # Define the model checkpoint config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1000, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet50", directory="./checkpoints/", config=config_ck) # Define the training dataset train_data = train_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the testing dataset test_data = test_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the model and train it model = Model(net, loss_fn=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) model.train(epoch_size, train_data, callbacks=[ckpt_cb, LossMonitor()], dataset_sink_mode=True) # Load the trained model and test it param_dict = load_checkpoint("./checkpoints/resnet50-200_1000.ckpt") load_param_into_net(net, param_dict) model = Model(net, loss_fn=loss_fn, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) result = model.eval(test_data) print("Accuracy: ", result["Accuracy"])这段代码有错误

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