vscode run build 显示 No build task to run found. Configure Build Task

时间: 2024-04-21 13:27:36 浏览: 304
这是因为你的 VSCode 没有配置构建任务。你需要打开你要构建的项目文件夹,并使用快捷键 Ctrl + Shift + B(Windows / Linux)或 Cmd + Shift + B(Mac)打开“运行构建任务”菜单。如果你是第一次使用构建任务,它会提示你选择一个生成任务,你需要选择合适的生成任务,或者根据你的需要创建一个新的构建任务。完成选择后,VSCode 将会自动为你的项目生成构建任务,并且你将能够通过快捷键运行它。
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D:\zzzz_demo\zzz_tools\game_demo>.\gradlew -Dargs=\"zzz_channel_binghuo Base\" > Configure project :brsdk_core [Base"] [Base"] > Configure project :brsdk_demo brsdk_demo > include project(':brsdk_core') brsdk_demo > com.brsdk.android.BRApplication FAILURE: Build failed with an exception. * What went wrong: Task 'Base"' not found in root project '泊然SDK'. * Try: Run gradlew tasks to get a list of available tasks. Run with --stacktrace option to get the stack trace. Run with --info or --debug option to get more log output. Run with --scan to get full insights. * Get more help at https://help.gradle.org BUILD FAILED in 0s

根据你的问题,我可以看出你遇到了一个问题,Gradle 无法找到名为 "Base\"" 的任务。根据错误信息,这个问题可能是由于你的命令中存在转义字符引起的。你可以尝试去掉转义字符,将命令修改为: ``` .\gradlew -Dargs="zzz_channel_binghuo Base" > Configure project :brsdk_core [Base] [Base] > Configure project :brsdk_demo brsdk_demo > include project(':brsdk_core') brsdk_demo > com.brsdk.android.BRApplication ``` 这样命令中的参数应该就可以正确传递,Gradle 也可以找到名为 "Base" 的任务了。如果问题仍然存在,你可以尝试在执行命令之前先进入到项目的根目录中。

NS3配置vscode环境

### 配置NS-3网络模拟器在Visual Studio Code (VSCode)中的开发环境 #### 安装必要的依赖项 为了使NS-3能够在VSCode中顺利工作,需先确保所有必需的库和工具已经安装。这通常包括构建工具链、Python支持和其他特定于操作系统的依赖关系。 对于Ubuntu系统而言,在终端执行如下命令来获取这些依赖: ```bash sudo apt-essential autoconf automake libxmu-dev g++ python3 python3-setuptools git qtbase5-dev-tools qtchooser qt5-qmake qtbase5-dev libqt5svg5-dev zlib1g-dev gdb valgrind uncrustify doxygen graphviz bison flex texinfo dia gsl-bin libgsl-dev libgslcblas0 wireshark tcpdump sqlite sqlite3 libsqlite3-dev libxml2 libxml2-dev libc6-dev libc6-dev-i386 libclang-dev llvm-dev clang cmake libc-ares-dev libboost-all-dev libevent-dev pkg-config libnl-3-dev libnl-genl-3-dev libpcap-dev libprotobuf-dev protobuf-c-compiler libprotoc-dev python3-pygraphviz python3-gnuplot swig pybind11-dev python3-numpy python3-scipy python3-matplotlib python3-pandas python3-jinja2 sphinxcontrib-runcode sphinxcontrib-bibtex sphinx-autobuild docutils-common rst2pdf rst2html.py ipython3 jupyter-core jupyter-client notebook nbconvert nbformat terminado tornado jsonschema prometheus-client pylint mypy isort black flake8 pytest coverage codecov tox virtualenv pipenv poetry pre-commit editorconfig check-manifest setuptools wheel twine cookiecutter bumpversion readthedocs-sphinx-theme nbsphinx sphinx-tabs myst-parser breathe exhale sphinx-copybutton sphinx-toggleprompt sphinx-notfound-page sphinx-book-theme furo pydata-sphinx-theme sphinx-material alabaster classic-sphinx-theme basic-sphinx-theme nature-sphinx-theme haiku-sphinx-theme pyramid-sphinx-theme sphinx-bootstrap-theme cloud-sphinx-theme krTheme business-sphinx-theme flat-sphinx-theme guzzle-sphinx-theme sage-sphinx-theme stanford-sphinx-theme tinkerbell-sphinx-theme wurtzite-sphinx-theme zephyr-sphinx-theme ``` 上述命令涵盖了从基本编译需求至文档生成等一系列广泛用途所需的软件包[^1]。 #### 下载并设置NS-3源码 前往官方GitHub仓库下载最新版本的NS-3源代码,并按照说明解压到本地目录下。接着初始化子模块以便能够访问额外资源: ```bash git clone https://github.com/nsnam/ns-3-dev.git ns-3 cd ns-3 ./bootstrap.sh ``` 此过程将准备好项目结构供后续配置使用。 #### 构建NS-3 利用`waf`脚本来完成项目的初次构建,这样做的好处是可以验证当前环境下是否存在任何潜在问题: ```bash ./waf configure --enable-examples --enable-tests ./waf build ``` 通过指定选项启用例子程序和支持测试套件有助于全面了解框架的功能特性。 #### 设置VSCode集成 打开VSCode并将工作区指向之前克隆下来的NS-3根目录;随后安装扩展插件如C/C++ IntelliSense、Code Runner等增强体验。创建`.vscode/settings.json`文件自定义编辑器行为,比如路径映射或调试参数设定: ```json { "terminal.integrated.shell.linux": "/bin/bash", "files.associations": { "*.cc": "cpp" }, "editor.tabSize": 4, "[cpp]": { "editor.defaultFormatter": "ms-vscode.cpptools" } } ``` 另外还需建立launch configuration以简化启动流程,具体做法是在同一文件夹内新建名为`launch.json`的内容如下所示: ```json { "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "(GDB) Launch", "type": "cppdbg", "request": "launch", "program": "${workspaceFolder}/build/scratch/subdir/my-program", "args": [], "stopAtEntry": false, "cwd": "${fileDirname}", "environment": [], "externalConsole": true, "MIMode": "gdb", "setupCommands": [ { "description": "Enable pretty-printing for gdb", "text": "-enable-pretty-printing", "ignoreFailures": true } ], "preLaunchTask": "compile", "miDebuggerPath": "/usr/bin/gdb" } ] } ``` 这里假设目标可执行文件位于相对路径`build/scratch/subdir/my-program`处,请根据实际情况调整相应字段取值。 最后一步是关联预处理器宏定义与包含路径信息给IntelliSense解析引擎用作索引依据,为此目的而设的任务描述符保存成tasks.json形式: ```json { "version": "2.0.0", "tasks": [ { "label": "compile", "command": "./waf", "args": ["--run", "my-program"], "group": { "kind": "build", "isDefault": true }, "problemMatcher": [] } ] } ``` 至此已完成全部准备工作,现在可以在VSCode里享受流畅高效的编码乐趣了!
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内容概要:本文档详细介绍了一个利用Matlab实现Transformer-Adaboost结合的时间序列预测项目实例。项目涵盖Transformer架构的时间序列特征提取与建模,Adaboost集成方法用于增强预测性能,以及详细的模型设计思路、训练、评估过程和最终的GUI可视化。整个项目强调数据预处理、窗口化操作、模型训练及其优化(包括正则化、早停等手段)、模型融合策略和技术部署,如GPU加速等,并展示了通过多个评估指标衡量预测效果。此外,还提出了未来的改进建议和发展方向,涵盖了多层次集成学习、智能决策支持、自动化超参数调整等多个方面。最后部分阐述了在金融预测、销售数据预测等领域中的广泛应用可能性。 适合人群:具有一定编程经验的研发人员,尤其对时间序列预测感兴趣的研究者和技术从业者。 使用场景及目标:该项目适用于需要进行高质量时间序列预测的企业或机构,比如金融机构、能源供应商和服务商、电子商务公司。目标包括但不限于金融市场的波动性预测、电力负荷预估和库存管理。该系统可以部署到各类平台,如Linux服务器集群或云计算环境,为用户提供实时准确的预测服务,并支持扩展以满足更高频率的数据吞吐量需求。 其他说明:此文档不仅包含了丰富的理论分析,还有大量实用的操作指南,从项目构思到具体的代码片段都有详细记录,使用户能够轻松复制并改进这一时间序列预测方案。文中提供的完整代码和详细的注释有助于加速学习进程,并激发更多创新想法。

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