/home/mating/untitled1/CMakeLists.txt:15: error: No SOURCES given to target: buff

时间: 2024-09-22 19:08:18 浏览: 14
在你的`/home/mating/untitled1/CMakeLists.txt`文件的第15行出现了错误:“No SOURCES given to target: buff”。这表示CMake没有找到目标“buff”的源代码文件列表。`buff`可能是你想编译的一个程序、库或者是其它类型的构建单元。 解决此问题你需要确保在`add_library`或`add_executable`这样的指令中,你为`buff`这个target提供了至少一个源文件。例如,如果是`add_library`,应该类似这样: ```cmake add_library(buff src/buff.cpp) ``` 如果是`add_executable`用于创建可执行程序: ```cmake add_executable(buff main.cpp src/buff.cpp) ``` 这里假设`src/buff.cpp`是你想要作为`buff` target的源文件之一。 如果你有多个源文件,你可以将它们放在数组中: ```cmake add_executable(buff main.cpp src/file1.cpp src/file2.cpp src/buff.cpp) ```
相关问题

class Population:

The Population class is a class that represents a group of individuals or organisms that share a specific set of characteristics or traits. This class typically contains methods for initializing, evaluating, and manipulating the population, as well as for selecting individuals for mating or reproduction. In the context of evolutionary algorithms, a Population class may also contain methods for performing genetic operations such as mutation and crossover, as well as for selecting individuals to be retained in the next generation.

barnacles mating optimizer

barnacles mating optimizer 是什么? barnacles mating optimizer 是一种优化工具,专门用于优化本底的繁殖策略。 barnacles 翻译成中文是“藤壶”,它们是一类固着在岩石或船底等物体上的底栖生物。它们的繁殖过程受到许多因素的影响,包括温度、潮流、养分等。 而 mating optimizer 则是“繁殖优化器”的意思,它是指一种能够优化生物繁殖策略的工具。 barnacles mating optimizer 的作用是通过模拟和分析藤壶的繁殖过程,找到最优的生殖策略。它可以根据不同的环境因素和资源条件,预测并优化藤壶的繁殖行为,以便能够最大化生物的繁殖成功率和繁殖数量。 这种工具可以被应用于生态学研究和海洋生物保护的实践中。通过使用 barnacles mating optimizer,研究人员和生物学家可以更好地了解藤壶的繁殖策略,并采取相应的保护措施,帮助其繁衍后代、维持种群的健康。 总之,barnacles mating optimizer 是一种能够优化藤壶繁殖策略的工具,通过模拟和分析藤壶的生殖过程,找到最佳的繁殖方案,以提高繁殖成功率和数量。它在生态学研究和海洋生物保护中扮演着重要的角色。

相关推荐

function offspring = crossover(mating_pool, crossover_rate,sparse_degree) population_size = size(mating_pool, 1);%获取行数即种群大小 offspring = zeros(population_size, size(mating_pool, 2));%初始化一个和配对的父母一样大小的矩阵,用来存放交叉后的新的后代 for i = 1:2:population_size-1 parent1 = mating_pool(i, :); parent2 = mating_pool(i+1, :); if rand() < crossover_rate % 根据交叉概率决定是否对当前的一对父母进行交叉操作 indices1 = find(parent1 == 1); indices2 = find(parent2 == 1);%找出每个父本中基因为 1 的位置,将这些位置存储在 indices1 和 indices2 中 num_to_swap = min([sparse_degree, length(indices1), length(indices2)]);% 确定要交换的基因数量,这个数量由稀疏度、父本1中基因为 1 的位置数量以及父本2中基因为 1 的位置数量中的最小值确定 if num_to_swap > 0 swap_indices1 = indices1(randperm(length(indices1), num_to_swap));%从每个父母中选择一些随机的位置用于交换 swap_indices2 = indices2(randperm(length(indices2), num_to_swap)); temp1 = parent1; temp2 = parent2; temp1(swap_indices1) = parent2(swap_indices2); temp2(swap_indices2) = parent1(swap_indices1); % Force sparsity temp1 = enforce_sparsity(temp1, sparse_degree); temp2 = enforce_sparsity(temp2, sparse_degree); offspring(i, :) = temp1;%经过交叉后的新的后代存入后代矩阵中 offspring(i+1, :) = temp2; else offspring(i, :) = parent1;%如果不进行交叉操作,那么子代就直接是父母 offspring(i+1, :) = parent2; end else offspring(i, :) = parent1; offspring(i+1, :) = parent2; end end end上面这个算法是什么交叉方式

解释以下代码:import numpy as np import pandas as pd from scipy.optimize import minimize from pygad import GA 读取数据 stations = pd.read_excel("附件 1:车站数据.xlsx") section_time = pd.read_excel("附件 2:区间运行时间.xlsx") OD_flow = pd.read_excel("附件 3:OD 客流数据.xlsx") section_flow = pd.read_excel("附件 4:断面客流数据.xlsx") other_data = pd.read_excel("附件 5:其他数据.xlsx") 参数设定 w1, w2, w3, w4 = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 目标函数 def fitness_function(solution, solution_idx): n1, n2 = solution D1, D2 = other_data["大交路运营里程"].values[0], other_data["小交路运营里 "].values[0] C_fixed = other_data["固定成本系数"].values[0] * (n1 + n2) C_variable = other_data["变动成本系数"].values[0] * (n1 * D1 + n2 * D2) T_wait = calculate_wait_time(n1, n2) T_onboard = calculate_onboard_time(n1, n2) cost = w1 C_fixed + w2 C_variable + w3 T_wait + w4 T_onboard return 1 / cost 计算等待时间 def calculate_wait_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算等待时间 T_wait = 0 return T_wait 计算在车时间 def calculate_onboard_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算在车时间 T_onboard = 0 return T_onboard 遗传算法求解 ga_instance = GA(num_generations=100, num_parents_mating=5, fitness_func=fitness_function, sol_per_pop=10, num_genes=2, gene_space=[(1, 20), (1, 20)], parent_selection_type="rank", keep_parents=2, crossover_type="single_point", mutation_type="random", mutation_percent_genes=10) ga_instance.run() solution, solution_fitness, _ = ga_instance.best_solution() n1, n2 = int(solution[0]), int(solution[1]) print(f"安排大交路列车开行的数量:{n1}") print(f"安排小交路列车开行的数量:{n2}")

最新推荐

recommend-type

rossmann_sales_prediction.ipynb

rossmann_sales_prediction.ipynb
recommend-type

基于java的智慧社区设计与实现开题报告.docx

基于java的智慧社区设计与实现开题报告.docx
recommend-type

基于SuperAGI 专注中文领域的大模型AI应用框架.zip

基于SuperAGI 专注中文领域的大模型AI应用框架.zip
recommend-type

高并发内存池的内存释放流程图

释放内存过程的调试
recommend-type

基于java的社区团购系统的开题报告.docx

基于java的社区团购系统的开题报告.docx
recommend-type

达梦数据库DM8手册大全:安装、管理与优化指南

资源摘要信息: "达梦数据库手册大全-doc-dm8.1-3-162-2024.07.03-234060-20108-ENT" 达梦数据库手册大全包含了关于达梦数据库版本8.1的详细使用和管理指南。该版本具体涵盖了从安装到配置,再到安全、备份与恢复,以及集群部署和维护等多个方面的详细操作手册。以下是该手册大全中的各个部分所涵盖的知识点: 1. DM8安装手册.pdf - 这部分内容将指导用户如何进行达梦数据库的安装过程。它可能包括对系统要求的说明、安装步骤、安装后的配置以及遇到常见问题时的故障排除方法。 2. DM8系统管理员手册.pdf - 这本手册会向数据库管理员提供系统管理层面的知识,可能包含用户管理、权限分配、系统监控、性能优化等系统级别的操作指导。 3. DM8_SQL语言使用手册.pdf - 这部分详细介绍了SQL语言在达梦数据库中的应用,包括数据查询、更新、删除和插入等操作的语法及使用示例。 4. DM8_SQL程序设计.pdf - 为数据库应用开发者提供指导,包括存储过程、触发器、函数等数据库对象的创建与管理,以及复杂查询的设计。 5. DM8安全管理.pdf - 详细介绍如何在达梦数据库中实施安全管理,可能包括用户认证、权限控制、审计日志以及加密等安全功能。 6. DM8备份与还原.pdf - 描述如何在达梦数据库中进行数据备份和数据恢复操作,包括全备份、增量备份、差异备份等多种备份策略和恢复流程。 7. DM8共享存储集群.pdf - 提供了关于如何配置和管理达梦数据库共享存储集群的信息,集群的部署以及集群间的通信和协调机制。 8. DM8数据守护与读写分离集群V4.0.pdf - 这部分内容会介绍达梦数据库在数据守护和读写分离方面的集群配置,保证数据的一致性和提升数据库性能。 9. DM8透明分布式数据库.pdf - 讲解透明分布式数据库的概念、特性以及如何在达梦数据库中进行配置和使用,以便于数据的灵活分布。 10. DM8系统包使用手册.pdf - 这部分将详细介绍系统包的安装、使用和维护,以及如何通过系统包来扩展数据库功能。 11. DM8作业系统使用手册.pdf - 针对数据库作业调度的操作和管理提供指导,可能包括作业的创建、执行、监控和日志管理。 12. DM8_dexp和dimp使用手册.pdf - 指导用户如何使用dexp(数据导出工具)和dimp(数据导入工具),用于大批量数据的迁移和备份。 13. DM8_DIsql使用手册.pdf - 解释DIsql工具的使用方法,这是一个命令行接口工具,用于执行SQL语句和管理数据库。 14. DM8_dmdbchk使用手册.pdf - 介绍dmdbchk工具的检查和维护功能,用于检测和修复数据库潜在的问题。 15. DM8_dminit使用手册.pdf - 讲述dminit工具的使用,该工具用于初始化达梦数据库环境和配置数据库参数。 16. DM8_dmPython使用手册.pdf - 提供达梦数据库与Python语言集成使用的指南,包括如何使用Python语言进行数据库操作和开发。 17. DM8大规模并行处理MPP.pdf - 针对达梦数据库的MPP架构(大规模并行处理)进行深入介绍,包括架构优势、部署与优化等。 该手册大全是达梦数据库用户和管理员不可或缺的参考资料,涵盖了数据库安装、配置、管理、性能优化、备份、故障处理、集群部署等多个方面的知识点,确保用户能够高效、安全地管理和使用达梦数据库。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【文件处理高手速成】:如何利用FileCopyUtils提升项目效率

![FileCopyUtils](https://docs.spring.io/spring-batch/docs/1.0.x/spring-batch-docs/reference/html/images/spring-batch-reference-model.png) # 1. FileCopyUtils简介 在现代软件开发中,文件操作是不可或缺的一部分,而`FileCopyUtils`作为一个提供文件复制功能的工具类,在Java编程中尤为实用。它为文件复制提供了一个简洁的API,使得开发者能够以最少的代码完成复杂的文件操作任务。在这一章中,我们将从整体上介绍`FileCopyUtil
recommend-type

输入一个字符串句子怎么用C++实现

在C++中,如果你想从用户那里获取输入并存储为一个字符串,可以使用标准库中的`cin`流。下面是一个简单的例子,展示了如何从控制台接收用户的输入,并将其存储在一个`std::string`变量中: ```cpp #include <iostream> #include <string> int main() { std::string userInput; // 定义一个字符串变量来保存用户输入 std::cout << "请输入一个句子:"; // 提示用户输入 getline(std::cin, userInput); // 使用getline函数读取一行直到
recommend-type

Python Matplotlib库文件发布:适用于macOS的最新版本

资源摘要信息: "matplotlib-3.9.2-pp39-pypy39_pp73-macosx_10_15_x86_64.whl" 知识点: 1. 文件类型说明:文件名后缀为“.whl”,这代表该文件是一个Python的轮子(wheel)安装包。Wheel是Python的一种打包格式,旨在通过预先编译二进制扩展模块来加速安装过程,提高安装效率。与传统的源代码分发包(以.tar.gz或.zip结尾)相比,wheel包提供了一种更快、更简便的安装方式。 2. 库文件:文件中标注了“python 库文件”,这意味着该轮子包是为Python设计的库文件。Python库文件通常包含了特定功能的代码模块,它们可以被其他Python程序导入,以便重用代码和扩展程序功能。在Python开发中,广泛地利用第三方库可以大幅提高开发效率和程序性能。 3. matplotlib库:文件名中的“matplotlib”指的是一个流行的Python绘图库。matplotlib是一个用于创建二维图表和图形的库,它为数据可视化提供了丰富的接口。该库支持多种输出格式,如矢量图形和光栅图形,并且与多种GUI工具包集成。它的功能强大,使用简便,因此被广泛应用于科学计算、工程、金融等领域,特别是在数据分析、数值计算和机器学习的可视化任务中。 4. 版本信息:文件名中的“3.9.2”是matplotlib库的版本号。库和软件版本号通常遵循语义化版本控制规范,其中主版本号、次版本号和修订号分别代表了不同类型的更新。在这个案例中,3.9.2表示该版本为3.x系列中的第9次功能更新后的第2次修订,通常反映了库的功能完善和错误修复。 5. 兼容性标签:文件名中的“pp39”指的是使用PyPy 3.9运行时环境。PyPy是一个Python解释器,它使用即时编译(JIT)技术来提升Python程序的执行速度。而“pp73”可能指的是特定版本的PyPy解释器。此外,“macosx_10_15_x86_64”表明该库文件是为运行在苹果macOS操作系统上,支持10.15版本(Catalina)及更高版本的系统,且专为64位x86架构设计。 总结以上信息,给定的文件是一个适用于苹果macOS 10.15及更高版本的64位x86架构,且需要PyPy 3.9运行时环境的Python matplotlib库的轮子安装包。通过该文件,开发者可以快速安装并开始使用matplotlib库来创建数据图表和图形。考虑到matplotlib在数据科学、机器学习和统计分析中的广泛应用,此库文件对于希望在macOS平台上进行数据可视化的Python开发者来说是一个重要的资源。