zai CMakeLists.txt nalitianjia

时间: 2023-10-29 07:21:56 浏览: 41
在CMakeLists.txt文件中引入其他的.cmake文件可以使用include语句。您可以在这个.c文件中使用execute_process命令来执行git describe --tags命令,从而获取版本信息。接下来,您可以使用CMake变量来存储版本信息,并使用CMake的configure_file命令将版本信息更新到package.xml文件中,以确保不破坏package.xml文件的结构。通过在其他ROS模块中引入这个.cmake文件,您可以实现版本信息的自动更新。 在CMakeLists.txt中使用include语句的语法如下: ```cmake include(path/to/your/file.cmake) ``` 而在.cmake文件中使用execute_process命令获取版本信息的示例如下: ```cmake execute_process(COMMAND git describe --tags OUTPUT_VARIABLE VERSION_INFO OUTPUT_STRIP_TRAILING_WHITESPACE) ``` 然后,您可以使用CMake变量来存储版本信息,例如: ```cmake set(VERSION ${VERSION_INFO}) ``` 接下来,您可以使用CMake的configure_file命令将版本信息更新到package.xml文件中。具体的语法如下: ```cmake configure_file(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/package.xml.in ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/package.xml @ONLY) ``` 以上是在CMakeLists.txt中引入其他的.cmake文件并获取版本信息的方法。希望对您有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [我想在ROS项目的CMakeList中引用一个.cmake文件,该cmake文件的主要功能是在编译时自动更新调用该cmake文件...](https://blog.csdn.net/weixin_35749786/article/details/129534664)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_wenku_pc_text","utm_medium":""}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [如何在Requirements.txt中声明直接的github源](https://blog.csdn.net/xfxf996/article/details/106544043)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_wenku_pc_text","utm_medium":""}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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@ai 在以下代码基础上,给出代码计算数据的置信度和提升度并输出:import csv nihao=open(r"D:\qq\Groceries.csv","r") reader=csv.reader(nihao) nihao=list(reader) for x in range(1,9836): del nihao[x][0] del nihao[0] nihao_str = str(nihao).replace('{', '').replace('}', '')# 将花括号替换为空字符串 zaijian = eval(nihao_str)# 将字符串转换回列表 def load_dataset(): # 这里只是一个示例数据集,请根据实际情况修改 dataset = zaijian return dataset def create_C1(dataset): C1 = [] for transaction in dataset: for item in transaction: if not [item] in C1: C1.append([item]) C1.sort() return list(map(frozenset, C1)) def scan_D(D, Ck, min_support): ssCnt = {} for tid in D: for can in Ck: if can.issubset(tid): if not can in ssCnt: ssCnt[can] = 1 else: ssCnt[can] += 1 num_items = float(len(D)) retList = [] support_data = {} for key in ssCnt: support = ssCnt[key] / num_items if support >= min_support: retList.insert(0, key) support_data[key] = support return retList, support_data def apriori_gen(Lk, k): retList = [] len_Lk = len(Lk) for i in range(len_Lk): for j in range(i+1, len_Lk): L1 = list(Lk[i])[:k-2] L2 = list(Lk[j])[:k-2] L1.sort() L2.sort() if L1 == L2: retList.append(Lk[i] | Lk[j]) return retList def apriori(dataset, min_support=0.01): C1 = create_C1(dataset) D = list(map(set, dataset)) L1, support_data = scan_D(D, C1, min_support) L = [L1] k = 2 while len(L[k-2]) > 0: Ck = apriori_gen(L[k-2], k) Lk, support_k = scan_D(D, Ck, min_support) support_data.update(support_k) L.append(Lk) k += 1 return L, support_data

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