MATLAB提示我未定义函数或变量,这是为什么?

跑MATLAB时总是提醒我未定义函数或变量 'time'。

“出错 shiyan1 (line 191)
R_block_A_time = time(k)”
小白,求大神赐教

 if (abs(d1_id_A_1(k))< k2*abs(d2_id_A_1(k)))|(abs(d1_id_A_1(k))< k5*abs(d5_id_A_1(k)))
        R_block_A(k)=1;     time1_stan = 1;                       
    if (time1_stan== 1) & (time1_stan_1 == 0)
        R_block_A_time = time(k)%就是这一行
        time1_stan_1 = 1;
    end                           
 else
        R_block_A(k)=0;
 end
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JAVA调用MATLAB报错。未定义函数或变量 'syms'。
![![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201808/29/1535511780_724089.png)图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201808/29/1535511771_245428.png) 在MATLAB中定义函数求解方程组,使用syms定义变量,以便在表达式e 1,e2中使用。 在MATLAB中可以正确得出结果。但是在java中调用却提示“未定义函数或变量 'syms'”。 该怎么解决? (C币不足)
C++调用MATLAB .m文件编译生成的dll,提示未定义函数或变量'sym'
1.MATLAB做了一个数值计算的小程序,输入2个数和2个二维数组,输出4个计算值。 2.MATLAB 中利用下列语句命令进行编译,且编译成功 mcc -W cpplib:dxzdv3 -T link:lib dxzdv3 在C++中也可以编译成功,只是运行的时候提示: 未定义函数或变量'sym' ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201907/22/1563787205_568806.jpg) 3.找到MATLAB 源程序中对应的程序如下: tmp(i,1)=double(sym(mod(IDD3^137,899))); 发现原因是在MATLAB 计算中使用了符号变量计算。C++调用时出现问题。 其中IDD3是一个数值,本句是计算一个大数指数运算后取模(RSA加密算法) 使用符号变量的原因,MATLAB常规计算因为数值太大,数据直接溢出为NaN,使用符号变量sym可以实现大数值计算。 将该sym语句去掉后就正常运行。 请问如何解决C++调用MATLAB编译的DLL无法识别sym的问题? 也尝试过MATLAB不适用符号变量sym来进行计算,但因为数据太大,没有找到合适的方法。
Matlab 显示未定义函数或变量??
%% Dynamic Neural Field Model (1D) clear; clf; hold on; nn = 100; dx=2*pi/nn; sig = 2*pi/10; C=0.5; %% Training weight matrix for loc=1:nn i=(1:nn)'; dis= min(abs(1i-loc),nn-abs(1i-loc)); pat(:,loc)=exp(-(dis*dx).^2/(2*sig^2)); end w=pat*pat'; w=w/w(1,1); w=4*(w-C); %% Update with localised input tall = []; rall = []; I_ext=zeros(nn,1); I_ext(nn/2-floor(nn/10):nn/2+floor(nn/10))=1; [t,u]=ode45('rnn_ode',[10 20],u(size(u,1),:),[],nn,dx,w,I_ext); r=1./(1+exp(-u)); tall=[tall;t]; rall=[rall;r]; %% Update without input I_ext=zeros(nn,1); [t,u]=ode45('rnn_ode',[10 20],u(size(u,1),:),[],nn,dx,w,I_ext); r=1./(1+exp(-u)); tall=[tall;t]; rall=[rall;r]; %% Plotting results surf(tall',1:nn,rall','linestyle','none'); view(0,90); return function udot=rnn_ode(~,u,~,~,dx,w,I_ext) % odefile for recurrent network tau_inv = 1.; % inverse of membrane time constant r=1./(1+exp(-u)); sum=w*r*dx; udot=tau_inv*(-u+sum+I_ext); end 如题,显示未定义函数或变量“u”,请问如何解决?
MATLAB报错未定义函数或变量怎么破啊?附代码
%%----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- % fobj 评价函数 % dim 变量的个数 % Max_iteration 最大迭代次数 % SearchAgents_no 种群规模 % lb=[lb1,lb2,...,lbn] lbn 是变量 n 的下界 % ub=[ub1,ub2,...,ubn] ubn 是变量 n 的上界 %%----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- % 位置更新函数 [Alpha_score,Alpha_pos,Convergence_curve]=GWO(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj) % 初始化alpha, beta,和delta_pos Alpha_pos=zeros(1,dim); Alpha_score=inf; Beta_pos=zeros(1,dim); Beta_score=inf; Delta_pos=zeros(1,dim); Delta_score=inf; %初始化灰狼个体的位置 Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb); Convergence_curve=zeros(1,Max_iter); l=0; % 循环计数 % 主循环 while l<Max_iter for i=1:size(Positions,1) % 边界控制 Flag4ub=Positions(i,:)>ub; Flag4lb=Positions(i,:)<lb; Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb; % 计算评价函数 fitness=fobj(Positions(i,:)); % 更新 Alpha, Beta 和 Delta if fitness<Alpha_score Alpha_score=fitness; % 更新 alpha Alpha_pos=Positions(i,:); end if fitness>Alpha_score && fitness<Beta_score Beta_score=fitness; % 更新 beta Beta_pos=Positions(i,:); end if fitness>Alpha_score && fitness>Beta_score && fitness<Delta_score Delta_score=fitness; % 更新delta Delta_pos=Positions(i,:); end end a=2-l*((2)/Max_iter); % 线性下降从 2到0 % 更新灰狼个体的位置 for i=1:size(Positions,1) for j=1:size(Positions,2) r1=rand(); % r1 是 0 到 1 之间的随机数 r2=rand(); % r2 是 0 到 1 之间的随机数 A1=2*a*r1-a; C1=2*r2; D_alpha=abs(C1*Alpha_pos(j)-Positions(i,j)); X1=Alpha_pos(j)-A1*D_alpha; r1=rand(); r2=rand(); A2=2*a*r1-a; C2=2*r2; D_beta=abs(C2*Beta_pos(j)-Positions(i,j)); X2=Beta_pos(j)-A2*D_beta; r1=rand(); r2=rand(); A3=2*a*r1-a; C3=2*r2; D_delta=abs(C3*Delta_pos(j)-Positions(i,j)); X3=Delta_pos(j)-A3*D_delta; Positions(i,j)=(X1+X2+X3)/3; end end l=l+1; Convergence_curve(l)=Alpha_score; end
MATLAB运行程序显示未定义函数或变量 'net'。
我的环境是MATLAB 2016a+vs2015+GPUwindows,想运行一段行人再识别的train源代码,代码是从github上下载的,但是总:显示未定义函数或变量 'net'。如下图所示、 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201809/14/1536887989_682483.png) 源代码网址https://github.com/layumi/2016_person_re-ID.git 想请教一下这个要怎么处理,万分感谢。下面是我的代码 function train_id_net_res_2stream(varargin) % ------------------------------------------------------------------------- % Part 4.1: prepare the data % ------------------------------------------------------------------------- % Load character dataset imdb = load('./url_data.mat') ; imdb = imdb.imdb; % ------------------------------------------------------------------------- % Part 4.2: initialize a CNN architecture % ------------------------------------------------------------------------- net = resnet52_2stream(); net.params(net.getParamIndex('fc751f')).learningRate = 0.01; net.params(net.getParamIndex('fc751b')).learningRate = 0.2; net.conserveMemory = true; net.meta.normalization.averageImage = reshape([105.6920,99.1345,97.9152],1,1,3); % ------------------------------------------------------------------------- % Part 4.3: train and evaluate the CNN % ------------------------------------------------------------------------- opts.train.averageImage = net.meta.normalization.averageImage; opts.train.batchSize = 48; opts.train.continue = true; opts.train.gpus = 1; %Select gpu card. The gpu id in Matlab start from 1. opts.train.prefetch = false ; opts.train.expDir = './data/resnet52_2stream_drop0.9_new' ; % your model will store here opts.train.learningRate = [0.1*ones(1,70),0.01*ones(1,5)] ; opts.train.derOutputs = {'objective', 0.5,'objective_2', 0.5,'objective_final', 1} ; opts.train.weightDecay = 0.0005; opts.train.numEpochs = numel(opts.train.learningRate) ; [opts, ~] = vl_argparse(opts.train, varargin) ; % Call training function in MatConvNet [~,~] = cnn_train_dag(net, imdb, @getBatch,opts) ; % -------------------------------------------------------------------- function inputs = getBatch(imdb, batch,opts) % -------------------------------------------------------------------- im1_url = imdb.images.data(batch) ; label1 = imdb.images.label(:,batch) ; batchsize = numel(batch); % every epoch we will add negative pairs until 1:4 dividor = 2; dividor = min(5,dividor*power(1.01,opts.epoch)); half = round(batchsize/dividor); label_f = cat(1,ones(half,1,'single'),ones(batchsize-half,1,'single')*2); % select half from same class, second half from different class; batch2 = zeros(batchsize,1); for i=1:batchsize if(i<=half) batch2(i) = rand_same_class(imdb, batch(i)); else batch2(i) = rand_diff_class(imdb, batch(i)); end end im2_url = imdb.images.data(batch2) ; im1 = vl_imreadjpeg(im1_url,'Flip'); im2 = vl_imreadjpeg(im2_url,'Flip'); label2 = imdb.images.label(:,batch2) ; %------------------------------process data oim1 = zeros(224,224,3,batchsize,'single'); oim2 = zeros(224,224,3,batchsize,'single'); for i=1:batchsize x1 = randi(33);x2 = randi(33); y1 = randi(33);y2 = randi(33); tim1 = im1{i}; tim2 = im2{i}; temp1 = tim1(x1:x1+223,y1:y1+223,:); temp2 = tim2(x2:x2+223,y2:y2+223,:); oim1(:,:,:,i) = temp1; oim2(:,:,:,i) = temp2; end oim1 = bsxfun(@minus,oim1,opts.averageImage); oim2 = bsxfun(@minus,oim2,opts.averageImage); inputs = {'data',gpuArray(oim1),'data_2',gpuArray(oim2),'label',label1,'label_2',label2,'label_f',label_f}; ``` ```
mexopencv未定义函数或变量 'MotionSaliencyBinWangApr2014_'
未定义函数或变量 'MotionSaliencyBinWangApr2014_'。 出错 cv.MotionSaliencyBinWangApr2014 (line 70) this.id = MotionSaliencyBinWangApr2014_(0, 'new'); 出错 backgroundDemon (line 61) saliency = cv.MotionSaliencyBinWangApr2014(); 设置了路径+mex -setup c++ mexopencv.make('opencv_path', 'D:\DayDayUp\opencv\build') 运行过程中还出现这个东西,不知道问题出现在哪里
【MATLAB】未定义函数或变量 "d_k"
function y = rsc_encode(g, x, end1) [n,K] = size(g); m = K - 1; if end1>0 L_info = length(x); L_total = L_info + m; else L_total = length(x); L_info = L_total - m; end state = zeros(1,m); for i = 1:L_total if end1<0 | (end1>0 & i<=L_info) d_k = x(1,i); elseif end1>0 & i>L_info d_k = rem( g(1,2:K)*state', 2 ); end a_k = rem( g(1,:)*[d_k state]', 2 ); [output_bits, state] = encode_bit(g, a_k, state); output_bits(1,1) = d_k; y(n*(i-1)+1:n*i) = output_bits; end
MATLAB总显示 “未定义函数或变量 'x'。”
# 函数文件如下: ``` function y=average(x) [a,b]=size(x); if ~((a==1)||(b==1)||((a==1)&&(b==1))) %之前版本 或 使用 |,和 使用 & error('必须输出入向量。') end y=sum(x)/length(x); ``` 初学者,谢谢,使用的是2018a版本,和之前的版本有改。
matlab运行SIFT算法总是出现未定义函数变量?
未定义函数或变量 "pt11"。 出错 features_matching (line 14) [B1,IX] = sort(pt11(:,1)); 出错 tuxiangpingjie (line 34) [pt1,pt2]= features_matching( db, desc2, dist_ratio , pos1 , pos2); features_matching 程序 function [pt1,pt2] = features_matching( database, desc, dist_ratio , pos1 , pos2 ) num = 1; for k = 1:size(desc,1) dist = sqrt(sum((database.desc - repmat(desc(k,:),size(database.desc,1),1)).^2,2)); [B,IX] = sort(dist); if B(1)/B(2) >= dist_ratio %nn2_dist >= dist_ratio idx = 0; else pt22(num,:) = pos2(k,:); pt11(num,:) = pos1(IX(1),:); num = num + 1; end end [B1,IX] = sort(pt11(:,1)); Pt1 = pt11(IX,:); Pt2 = pt22(IX,:); k = 1; for i = 2:num-1 Dist = sqrt((Pt1(i,1) - Pt1(i-1,1))^2 +(Pt1(i,2) - Pt1(i-1,2))^2); if Dist > 3 pt1(k,:) = Pt1(i,:); pt2(k,:) = Pt2(i,:); k = k + 1; end end [B1,IX] = sort(pt2(:,1)); Pt1 = pt1(IX,:); Pt2 = pt2(IX,:); kk = 1; pt1 = []; pt2 = []; for i = 2:k-1 Dist = sqrt((Pt2(i,1) - Pt2(i-1,1))^2 +(Pt2(i,2) - Pt2(i-1,2))^2); if Dist > 3 pt1(kk,:) = Pt1(i,:); pt2(kk,:) = Pt2(i,:); kk = kk + 1; end end
关于matlab函数定义的问题,定义了但是提示未定义 求大神解答
![这是.m文件](https://img-ask.csdn.net/upload/201904/18/1555578183_437205.png) 以下是关于函数的定义 function p = init_phi(im,type) im = dimensionz(im); %m = im(150:250,150:250); [dim1, dim2] = size(im); p = zeros(dim1+2,dim2+2); switch lower (type) case 'circle' for i = 1:dim1+2 for j = 1:dim2+2 p(i,j) = (sqrt((i/dim1-0.5)^2 + (j/dim2-0.5)^2) - 0.2) * 30; end end case 'grid' for i = 1:dim1+1 for j = 1:dim2+1 p(i,j) = sin(i*pi/5) + sin(j*pi/5); end end case 'circle 2' for i = 1:dim1+2 for j = 1:dim2+2 p(i,j) = (sqrt(((i+2)/dim1-0.3)^2 + (j/dim2-0.9)^2) - 0.2) * 30; end end case 'square' %p = zeros(dim1+2,dim2+2); p(floor((dim1+2)/3:(dim1+2)*2/3),floor((dim2+2)/3:(dim2+2)*2/3)) = 1; % p(floor(((dim1+2)/3)+1):floor((dim1+2)*2/3)-1,floor((dim2+2)/3)+1:floor((dim2+2)*2/3)-1) = 0; p = bwdist(p)-bwdist(1-p)+im2double(p)-.5; end end 运行后提示 未定义函数或变量 'init'。求大神详细解答ORZ
有未定义的变量,这类函数变量应该怎么定义?
这是需要绘制的函数 ![](https://img-ask.csdn.net/upload/201603/06/1457244253_300961.jpg) 这是赋值、循环和绘图语句 ![](https://img-ask.csdn.net/upload/201603/06/1457244296_830770.jpg) 纯新手,感谢大家帮助!~
关于MATLAB中if语句内赋值问题
目标:截取整个矩阵中指定部分并保存,指定坐标在.mat文件position中,矩阵名mat,坐标名pos。 问题:未定义函数或变量 'mat'。或者 引用了已清除变量'mat'。 ``` clear; clc; path = 'D:\Workspace\name'; mat_list = dir(path); mat_list(1:2)=[]; for para = 1:length(mat_list) if contain('mat', para) load(cat(2, path, '\', mat_list(para).name)); end end target = mat(pos(2):pos(2)+pos(4),pos(1):pos(1)+pos(3),:); save([path, '\', mat_list(para).name, 'Final.mat'], 'target'); ``` pos 是一个1*4的矩阵,里面的元素指定的位置按照代码中的逻辑运算后,就是需要截取另存为的部分。 上面就是代码大致逻辑。 但是这个代码不是说mat未定义就是说mat已清除。。 查了一天的百度也没查到,看提示似乎是因为if函数内赋值和加载文件都是局部变量 然后我百度怎么局部转全局,结果只有global函数,如果可以赋值变量就可以,但是我有两个需要加载的.mat文件。。找不到办法赋值 有没有老师教教我这关怎么过。
关于matlab程序移植后出现的GUI主函数问题?
我将代码移植过来后,运行调试,出现了以下错误: >> face 未定义函数或变量 'pcacov'。 出错 face>pushbutton3_Callback (line 154) [COEFF, latent, explained] = pcacov(covMat); 出错 gui_mainfcn (line 95) feval(varargin{:}); 出错 face (line 43) gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); 出错 matlab.graphics.internal.figfile.FigFile/read>@(hObject,eventdata)face('pushbutton3_Callback',hObject,eventdata,guidata(hObject)) 计算 UIControl Callback 时出错。 恳请大神解答!万分感激!
这个程序(Matlab)哪里写错了?
这是一个生成一个x从-5到5,y从0到10的坐标系,然后计算坐标系中点(-0.525,0)到坐标系中的某一点的夹角的程序。 x=-5:5;y=0:10;[X,Y] = meshgrid(x,y); if(X>-0.525&Y>0) beta1=atand(abs((Y-0)/(X+0.525))); elseif(X<-0.525&Y>0) beta1=90+atand(abs((X+0.525)/(Y-0))); elseif(X==-0.525) beta1=90; elseif(Y==0&X>-0.525) beta1=0; elseif(Y==0&X<-0.525) beta1=180; end disp(beta1) 错误提示如下 test 未定义函数或变量 'beta1'。 出错 test (line 14) disp(beta1)
关于frft的matlab程序问题 Input argument "r" is undefined.
function Faf = frft(f, a) % The fast Fractional Fourier Transform % input: f = samples of the signal % a = fractional power % output: Faf = fast Fractional Fourier transform error(nargchk(2, 2, nargin)); f = f(:); N = length(f); shft = rem((0:N-1)+fix(N/2),N)+1;%rem()取余数;fix()取整数部分;总体是右边的一半数移到左边; sN = sqrt(N); a = mod(a,4); % do special cases if (a==0), Faf = f; return; end; if (a==2), Faf = flipud(f); return; end;%flipud turn oppsite if (a==1), Faf(shft,1) = fft(f(shft))/sN; return; end if (a==3), Faf(shft,1) = ifft(f(shft))*sN; return; end % reduce to interval 0.5 < a < 1.5 if (a>2.0), a = a-2; f = flipud(f); end if (a>1.5), a = a-1; f(shft,1) = fft(f(shft))/sN; end if (a<0.5), a = a+1; f(shft,1) = ifft(f(shft))*sN; end % the general case for 0.5 < a < 1.5 alpha = a*pi/2; tana2 = tan(alpha/2); sina = sin(alpha); f = [zeros(N-1,1) ; interp(f) ; zeros(N-1,1)];%increase sampling rate % chirp premultiplication chrp = exp(-i*pi/N*tana2/4*(-2*N+2:2*N-2)'.^2); f = chrp.*f; % chirp convolution c = pi/N/sina/4; Faf = fconv(exp(i*c*(-(4*N-4):4*N-4)'.^2),f); Faf = Faf(4*N-3:8*N-7)*sqrt(c/pi); % chirp post multiplication Faf = chrp.*Faf; % normalizing constant Faf = exp(-i*(1-a)*pi/4)*Faf(N:2:end-N+1); 输入f(采样值)和a(阶数),我运行了一下,当a不是整数时会出现:![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201704/15/1492263551_4274.png) 说未定义变量“r”,可是整个程序里面根本没有出现“r”,所以不知道哪里出问题了,求各位大神帮忙看看。
caffe生成解决方案时出错
编译环境:win10 vs2017 15.5.6 boost_1_70_0 主要报错: Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 再次点生成解决方案时的主要报错: for each 语句不能在“std::array *”类型的变量上操作 ; “std::array”: 模板 参数太少 ; 无法打开文件“libboost_date_time-vc140-mt-gd-1_59.lib” 等等; 因为只能一条条复制,所以如有需要,可提供详细错误; 下面是重新生成解决方案的具体报错,有大佬来救救我吗,感激不尽!需要更详细信息可以直说。 报错:1>------ 已启动全部重新生成: 项目: libcaffe, 配置: Debug x64 ------ 1>ProtoCompile.cmd : Create proto temp directory "C:\Users\Kay Chow\Documents\caffe-master\windows\..\src\caffe\proto\temp" 1>ProtoCompile.cmd : Generating "C:\Users\Kay Chow\Documents\caffe-master\windows\..\src\caffe\proto\temp\caffe.pb.h" and "C:\Users\Kay Chow\Documents\caffe-master\windows\..\src\caffe\proto\temp\caffe.pb.cc" 1>ProtoCompile.cmd : Create proto include directory 1>子目录或文件 C:\Users\Kay Chow\Documents\caffe-master\windows\..\include\caffe\proto 已经存在。 1>ProtoCompile.cmd : Compare newly compiled caffe.pb.h with existing one 1>blob.cpp 1>common.cpp 1>data_reader.cpp 1>data_transformer.cpp 1>internal_thread.cpp 1>layer.cpp 1>absval_layer.cpp 1>accuracy_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>argmax_layer.cpp 1>base_conv_layer.cpp 1>base_data_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>batch_norm_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>batch_reindex_layer.cpp 1>bias_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>bnll_layer.cpp 1>box_annotator_ohem_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>concat_layer.cpp 1>contrastive_loss_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>conv_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>crop_layer.cpp 1>cudnn_conv_layer.cpp 1>cudnn_lcn_layer.cpp 1>cudnn_lrn_layer.cpp 1>cudnn_pooling_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>cudnn_relu_layer.cpp 1>cudnn_sigmoid_layer.cpp 1>cudnn_softmax_layer.cpp 1>cudnn_tanh_layer.cpp 1>data_layer.cpp 1>deconv_layer.cpp 1>dropout_layer.cpp 1>dummy_data_layer.cpp 1>eltwise_layer.cpp 1>elu_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>embed_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>euclidean_loss_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>exp_layer.cpp 1>filter_layer.cpp 1>flatten_layer.cpp 1>hdf5_data_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>hdf5_output_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>hinge_loss_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>im2col_layer.cpp 1>image_data_layer.cpp 1>infogain_loss_layer.cpp 1>inner_product_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>input_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>log_layer.cpp 1>loss_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>lrn_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>memory_data_layer.cpp 1>multinomial_logistic_loss_layer.cpp 1>mvn_layer.cpp 1>neuron_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>parameter_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>pooling_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>power_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>prelu_layer.cpp 1>psroi_pooling_layer.cpp 1>reduction_layer.cpp 1>relu_layer.cpp 1>reshape_layer.cpp 1>scale_layer.cpp 1>sigmoid_cross_entropy_loss_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>sigmoid_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>silence_layer.cpp 1>slice_layer.cpp 1>smooth_l1_loss_layer.cpp 1>smooth_L1_loss_ohem_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>softmax_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>softmax_loss_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>softmax_loss_ohem_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>split_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>spp_layer.cpp 1>tanh_layer.cpp 1>threshold_layer.cpp 1>tile_layer.cpp 1>window_data_layer.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>layer_factory.cpp 1>net.cpp 1>parallel.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>caffe.pb.cc 1>solver.cpp 1>adadelta_solver.cpp 1>adagrad_solver.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>adam_solver.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>nesterov_solver.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>rmsprop_solver.cpp 1>sgd_solver.cpp 1>syncedmem.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>benchmark.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>blocking_queue.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>cudnn.cpp 1>db.cpp 1>db_leveldb.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>db_lmdb.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>hdf5.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>im2col.cpp 1>insert_splits.cpp 1>io.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>math_functions.cpp 1>signal_handler.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>upgrade_proto.cpp 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 1>libcaffe.vcxproj -> C:\Users\Kay Chow\Documents\caffe-master\windows\..\Build\x64\Debug\libcaffe.lib 1>BinplaceCudaDependencies : CPU only build, don't copy cuda dependencies. 2>------ 已启动全部重新生成: 项目: caffe, 配置: Debug x64 ------ 3>------ 已启动全部重新生成: 项目: caffe.managed, 配置: Debug x64 ------ 4>------ 已启动全部重新生成: 项目: convert_cifar_data, 配置: Debug x64 ------ 5>------ 已启动全部重新生成: 项目: classification, 配置: Debug x64 ------ 6>------ 已启动全部重新生成: 项目: convert_mnist_data, 配置: Debug x64 ------ 7>------ 已启动全部重新生成: 项目: convert_mnist_siamese_data, 配置: Debug x64 ------ 8>------ 已启动全部重新生成: 项目: upgrade_net_proto_binary, 配置: Debug x64 ------ 9>------ 已启动全部重新生成: 项目: upgrade_net_proto_text, 配置: Debug x64 ------ 2>caffe.cpp 9>upgrade_net_proto_text.cpp 2>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 4>convert_cifar_data.cpp 3>Stdafx.cpp 9>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 5>classification.cpp 6>convert_mnist_data.cpp 7>convert_mnist_siamese_data.cpp 4>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 5>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 8>upgrade_net_proto_binary.cpp 6>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 8>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 7>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 3>AssemblyInfo.cpp 3>caffelib.cpp 3>caffelib.cpp(61): error C2976: “std::array”: 模板 参数太少 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(62): error C3699: “^”: 不能在类型“std::array”上使用此间接寻址 3>caffelib.cpp(62): note: 编译器将“^”替换为“*”以继续进行分析 3>caffelib.cpp(68): error C2976: “std::array”: 模板 参数太少 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(68): error C3699: “^”: 不能在类型“std::array”上使用此间接寻址 3>caffelib.cpp(68): note: 编译器将“^”替换为“*”以继续进行分析 3>caffelib.cpp(69): error C3699: “^”: 不能在类型“std::array”上使用此间接寻址 3>caffelib.cpp(69): note: 编译器将“^”替换为“*”以继续进行分析 3>caffelib.cpp(127): error C2976: “std::array”: 模板 参数太少 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(128): error C3699: “^”: 不能在类型“std::array”上使用此间接寻址 3>caffelib.cpp(128): note: 编译器将“^”替换为“*”以继续进行分析 3>caffelib.cpp(136): error C2976: “std::array”: 模板 参数太少 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(136): error C3699: “^”: 不能在类型“std::array”上使用此间接寻址 3>caffelib.cpp(136): note: 编译器将“^”替换为“*”以继续进行分析 3>caffelib.cpp(137): error C3699: “^”: 不能在类型“std::array”上使用此间接寻址 3>caffelib.cpp(137): note: 编译器将“^”替换为“*”以继续进行分析 3>caffelib.cpp(64): error C2976: “std::array”: 模板 参数太少 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(64): error C2027: 使用了未定义类型“std::array” 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(64): error C3536: “outputs”: 初始化之前无法使用 3>caffelib.cpp(64): error C2109: 下标要求数组或指针类型 3>caffelib.cpp(65): error C2440: “return”: 无法从“int”转换为“std::array *” 3>caffelib.cpp(65): note: 从整型转换为指针类型要求 reinterpret_cast、C 样式转换或函数样式转换 3>caffelib.cpp(71): error C3285: for each 语句不能在“std::array *”类型的变量上操作 3>caffelib.cpp(72): error C2065: “name”: 未声明的标识符 3>caffelib.cpp(74): error C2976: “std::array”: 模板 参数太少 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(74): error C3699: “^”: 不能在类型“std::array”上使用此间接寻址 3>caffelib.cpp(74): note: 编译器将“^”替换为“*”以继续进行分析 3>caffelib.cpp(74): error C2027: 使用了未定义类型“std::array” 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(78): error C2976: “std::array”: 模板 参数太少 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(78): error C2027: 使用了未定义类型“std::array” 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(78): error C3536: “values”: 初始化之前无法使用 3>caffelib.cpp(78): error C2109: 下标要求数组或指针类型 3>caffelib.cpp(79): error C3536: “outputs”: 初始化之前无法使用 3>caffelib.cpp(79): error C2109: 下标要求数组或指针类型 3>caffelib.cpp(81): error C2440: “return”: 无法从“int”转换为“std::array *” 3>caffelib.cpp(81): note: 从整型转换为指针类型要求 reinterpret_cast、C 样式转换或函数样式转换 3>caffelib.cpp(132): error C2976: “std::array”: 模板 参数太少 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(132): error C2027: 使用了未定义类型“std::array” 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(132): error C3536: “outputs”: 初始化之前无法使用 3>caffelib.cpp(132): error C2109: 下标要求数组或指针类型 3>caffelib.cpp(133): error C2440: “return”: 无法从“int”转换为“std::array *” 3>caffelib.cpp(133): note: 从整型转换为指针类型要求 reinterpret_cast、C 样式转换或函数样式转换 3>caffelib.cpp(141): error C3285: for each 语句不能在“std::array *”类型的变量上操作 3>caffelib.cpp(142): error C2065: “name”: 未声明的标识符 3>caffelib.cpp(144): error C2976: “std::array”: 模板 参数太少 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(144): error C3699: “^”: 不能在类型“std::array”上使用此间接寻址 3>caffelib.cpp(144): note: 编译器将“^”替换为“*”以继续进行分析 3>caffelib.cpp(144): error C2027: 使用了未定义类型“std::array” 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(148): error C2976: “std::array”: 模板 参数太少 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(148): error C2027: 使用了未定义类型“std::array” 3>D:\VS2017\VC\Tools\MSVC\14.12.25827\include\utility(474): note: 参见“std::array”的声明 3>caffelib.cpp(148): error C3536: “values”: 初始化之前无法使用 3>caffelib.cpp(148): error C2109: 下标要求数组或指针类型 3>caffelib.cpp(149): error C3536: “outputs”: 初始化之前无法使用 3>caffelib.cpp(149): error C2109: 下标要求数组或指针类型 3>caffelib.cpp(151): error C2440: “return”: 无法从“int”转换为“std::array *” 3>caffelib.cpp(151): note: 从整型转换为指针类型要求 reinterpret_cast、C 样式转换或函数样式转换 3>已完成生成项目“caffe.managed.vcxproj”的操作 - 失败。 4>LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“libboost_thread-vc140-mt-gd-1_59.lib” 10>------ 已启动全部重新生成: 项目: upgrade_solver_proto_text, 配置: Debug x64 ------ 4>已完成生成项目“convert_cifar_data.vcxproj”的操作 - 失败。 6>LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“libboost_thread-vc140-mt-gd-1_59.lib” 6>已完成生成项目“convert_mnist_data.vcxproj”的操作 - 失败。 10>upgrade_solver_proto_text.cpp 7>LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“libboost_thread-vc140-mt-gd-1_59.lib” 7>已完成生成项目“convert_mnist_siamese_data.vcxproj”的操作 - 失败。 10>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 9>LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“libboost_date_time-vc140-mt-gd-1_59.lib” 9>已完成生成项目“upgrade_net_proto_text.vcxproj”的操作 - 失败。 8>LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“libboost_date_time-vc140-mt-gd-1_59.lib” 8>已完成生成项目“upgrade_net_proto_binary.vcxproj”的操作 - 失败。 5>LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“libboost_date_time-vc140-mt-gd-1_59.lib” 5>已完成生成项目“classification.vcxproj”的操作 - 失败。 2>LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“libboost_date_time-vc140-mt-gd-1_59.lib” 2>已完成生成项目“caffe.vcxproj”的操作 - 失败。 11>------ 已启动全部重新生成: 项目: compute_image_mean, 配置: Debug x64 ------ 12>------ 已启动全部重新生成: 项目: convert_imageset, 配置: Debug x64 ------ 13>------ 已启动全部重新生成: 项目: extract_features, 配置: Debug x64 ------ 14>------ 已启动全部重新生成: 项目: test_all, 配置: Debug x64 ------ 15>------ 已启动全部重新生成: 项目: pycaffe, 配置: Debug x64 ------ 16>------ 已启动全部重新生成: 项目: matcaffe, 配置: Debug x64 ------ 15>Skipping project pycaffe, Python support is not enabled in CommonSettings.props. 16>Skipping project matcaffe, Matlab support is not enabled in CommonSettings.props. 12>convert_imageset.cpp 11>compute_image_mean.cpp 13>extract_features.cpp 14>test_accuracy_layer.cpp 14>test_argmax_layer.cpp 14>test_batch_norm_layer.cpp 14>test_batch_reindex_layer.cpp 14>test_benchmark.cpp 14>test_bias_layer.cpp 14>test_blob.cpp 14>test_caffe_main.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 13>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 12>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 11>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 10>LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“libboost_date_time-vc140-mt-gd-1_59.lib” 10>已完成生成项目“upgrade_solver_proto_text.vcxproj”的操作 - 失败。 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 11>LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“libboost_filesystem-vc140-mt-gd-1_59.lib” 11>已完成生成项目“compute_image_mean.vcxproj”的操作 - 失败。 12>LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“libboost_filesystem-vc140-mt-gd-1_59.lib” 12>已完成生成项目“convert_imageset.vcxproj”的操作 - 失败。 13>LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件“libboost_filesystem-vc140-mt-gd-1_59.lib” 13>已完成生成项目“extract_features.vcxproj”的操作 - 失败。 14>test_common.cpp 14>test_concat_layer.cpp 14>test_contrastive_loss_layer.cpp 14>test_convolution_layer.cpp 14>test_crop_layer.cpp 14>test_data_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_data_transformer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_db.cpp 14>test_deconvolution_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_dummy_data_layer.cpp 14>test_eltwise_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_embed_layer.cpp 14>test_euclidean_loss_layer.cpp 14>test_filler.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_filter_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_flatten_layer.cpp 14>test_gradient_based_solver.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_hdf5data_layer.cpp 14>test_hdf5_output_layer.cpp 14>test_hinge_loss_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_im2col_layer.cpp 14>test_image_data_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_infogain_loss_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_inner_product_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_internal_thread.cpp 14>test_io.cpp 14>test_layer_factory.cpp 14>test_lrn_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_math_functions.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_maxpool_dropout_layers.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_memory_data_layer.cpp 14>test_multinomial_logistic_loss_layer.cpp 14>test_mvn_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_net.cpp 14>test_neuron_layer.cpp 14>test_platform.cpp 14>test_pooling_layer.cpp 14>test_power_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_protobuf.cpp 14>test_random_number_generator.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_reduction_layer.cpp 14>c:\users\kay chow\documents\caffe-master\src\caffe\test\test_net.cpp(1010): error C2220: 警告被视为错误 - 没有生成“object”文件 14>c:\users\kay chow\documents\caffe-master\src\caffe\test\test_net.cpp(992): note: 编译 类 模板 成员函数 "void caffe::NetTest_TestLossWeightMidNet_Test<T>::TestBody(void)" 时 14> with 14> [ 14> T=Type 14> ] 14>c:\users\kay chow\documents\caffe-master\src\gtest\gtest.h(7341): note: 参见对正在编译的 类 模板 实例化 "caffe::NetTest_TestLossWeightMidNet_Test<T>" 的引用 14> with 14> [ 14> T=Type 14> ] (编译源文件 ..\..\src\caffe\test\test_net.cpp) 14>c:\users\kay chow\documents\caffe-master\src\gtest\gtest.h(7327): note: 编译 类 模板 成员函数 "bool testing::internal::TypeParameterizedTest<caffe::NetTest,testing::internal::TemplateSel<caffe::NetTest_TestLossWeightMidNet_Test>,caffe::gtest_type_params_NetTest_>::Register(const char *,const char *,const char *,int)" 时 (编译源文件 ..\..\src\caffe\test\test_net.cpp) 14>c:\users\kay chow\documents\caffe-master\src\caffe\test\test_net.cpp(992): note: 参见对正在编译的函数 模板 实例化“bool testing::internal::TypeParameterizedTest<caffe::NetTest,testing::internal::TemplateSel<caffe::NetTest_TestLossWeightMidNet_Test>,caffe::gtest_type_params_NetTest_>::Register(const char *,const char *,const char *,int)”的引用 14>c:\users\kay chow\documents\caffe-master\src\caffe\test\test_net.cpp(992): note: 参见对正在编译的 类 模板 实例化 "testing::internal::TypeParameterizedTest<caffe::NetTest,testing::internal::TemplateSel<caffe::NetTest_TestLossWeightMidNet_Test>,caffe::gtest_type_params_NetTest_>" 的引用 14>c:\users\kay chow\documents\caffe-master\src\caffe\test\test_net.cpp(1010): warning C4838: 从“double”转换到“Dtype”需要收缩转换 14>c:\users\kay chow\documents\caffe-master\src\caffe\test\test_net.cpp(961): warning C4838: 从“double”转换到“Dtype”需要收缩转换 14>c:\users\kay chow\documents\caffe-master\src\caffe\test\test_net.cpp(941): note: 编译 类 模板 成员函数 "void caffe::NetTest_TestLossWeight_Test<T>::TestBody(void)" 时 14> with 14> [ 14> T=Type 14> ] 14>c:\users\kay chow\documents\caffe-master\src\gtest\gtest.h(7341): note: 参见对正在编译的 类 模板 实例化 "caffe::NetTest_TestLossWeight_Test<T>" 的引用 14> with 14> [ 14> T=Type 14> ] (编译源文件 ..\..\src\caffe\test\test_net.cpp) 14>c:\users\kay chow\documents\caffe-master\src\gtest\gtest.h(7327): note: 编译 类 模板 成员函数 "bool testing::internal::TypeParameterizedTest<caffe::NetTest,testing::internal::TemplateSel<caffe::NetTest_TestLossWeight_Test>,caffe::gtest_type_params_NetTest_>::Register(const char *,const char *,const char *,int)" 时 (编译源文件 ..\..\src\caffe\test\test_net.cpp) 14>c:\users\kay chow\documents\caffe-master\src\caffe\test\test_net.cpp(941): note: 参见对正在编译的函数 模板 实例化“bool testing::internal::TypeParameterizedTest<caffe::NetTest,testing::internal::TemplateSel<caffe::NetTest_TestLossWeight_Test>,caffe::gtest_type_params_NetTest_>::Register(const char *,const char *,const char *,int)”的引用 14>c:\users\kay chow\documents\caffe-master\src\caffe\test\test_net.cpp(941): note: 参见对正在编译的 类 模板 实例化 "testing::internal::TypeParameterizedTest<caffe::NetTest,testing::internal::TemplateSel<caffe::NetTest_TestLossWeight_Test>,caffe::gtest_type_params_NetTest_>" 的引用 14>test_reshape_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_scale_layer.cpp 14>test_sigmoid_cross_entropy_loss_layer.cpp 14>test_slice_layer.cpp 14>test_softmax_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_softmax_with_loss_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_solver.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_solver_factory.cpp 14>test_split_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_spp_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_stochastic_pooling.cpp 14>test_syncedmem.cpp 14>test_tanh_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_threshold_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_tile_layer.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>test_upgrade_proto.cpp 14>test_util_blas.cpp 14>gtest-all.cpp 14>Unknown compiler version - please run the configure tests and report the results 14>已完成生成项目“test_all.vcxproj”的操作 - 失败。 ========== 全部重新生成: 成功 3 个,失败 13 个,跳过 0 个 ==========
动态规划入门到熟悉,看不懂来打我啊
持续更新。。。。。。 2.1斐波那契系列问题 2.2矩阵系列问题 2.3跳跃系列问题 3.1 01背包 3.2 完全背包 3.3多重背包 3.4 一些变形选讲 2.1斐波那契系列问题 在数学上,斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义:F(0)=0,F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n&gt;=2,n∈N*)根据定义,前十项为1, 1, 2, 3...
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它是一个过程,是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过...
为啥国人偏爱Mybatis,而老外喜欢Hibernate/JPA呢?
关于SQL和ORM的争论,永远都不会终止,我也一直在思考这个问题。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论,感触还是有一些,于是就有了今天这篇文。 声明:本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实,讲道理,所以,请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的问题,争论已经很多年了。一直也没有结论,毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看...
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
知乎高赞:文中列举了互联网一线大厂程序员都在用的工具集合,涉及面非常广,小白和老手都可以进来看看,或许有新收获。
【超详细分析】关于三次握手与四次挥手面试官想考我们什么?
在面试中,三次握手和四次挥手可以说是问的最频繁的一个知识点了,我相信大家也都看过很多关于三次握手与四次挥手的文章,今天的这篇文章,重点是围绕着面试,我们应该掌握哪些比较重要的点,哪些是比较被面试官给问到的,我觉得如果你能把我下面列举的一些点都记住、理解,我想就差不多了。 三次握手 当面试官问你为什么需要有三次握手、三次握手的作用、讲讲三次三次握手的时候,我想很多人会这样回答: 首先很多人会先讲下握...
压测学习总结(1)——高并发性能指标:QPS、TPS、RT、吞吐量详解
一、QPS,每秒查询 QPS:Queries Per Second意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够相应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。互联网中,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。 二、TPS,每秒事务 TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一...
新程序员七宗罪
当我发表这篇文章《为什么每个工程师都应该开始考虑开发中的分析和编程技能呢?》时,我从未想到它会对读者产生如此积极的影响。那些想要开始探索编程和数据科学领域的人向我寻求建议;还有一些人问我下一篇文章的发布日期;还有许多人询问如何顺利过渡到这个职业。我非常鼓励大家继续分享我在这个旅程的经验,学习,成功和失败,以帮助尽可能多的人过渡到一个充满无数好处和机会的职业生涯。亲爱的读者,谢谢你。 -罗伯特。 ...
活到老,学到老,程序员也该如此
全文共2763字,预计学习时长8分钟 图片来源:Pixabay 此前,“网传阿里巴巴要求尽快实现P8全员35周岁以内”的消息闹得沸沸扬扬。虽然很快被阿里辟谣,但苍蝇不叮无缝的蛋,无蜜不招彩蝶蜂。消息从何而来?真相究竟怎样?我们无从而知。我们只知道一个事实:不知从何时开始,程序猿也被划在了“吃青春饭”行业之列。 饱受“996ICU”摧残后,好不容易“头秃了变强了”,即将步入为“高...
Vue快速实现通用表单验证
本文开篇第一句话,想引用鲁迅先生《祝福》里的一句话,那便是:“我真傻,真的,我单单知道后端整天都是CRUD,我没想到前端整天都是Form表单”。这句话要从哪里说起呢?大概要从最近半个月的“全栈工程师”说起。项目上需要做一个城市配载的功能,顾名思义,就是通过框选和拖拽的方式在地图上完成配载。博主选择了前后端分离的方式,在这个过程中发现:首先,只要有依赖jQuery的组件,譬如Kendoui,即使使用...
2019年Spring Boot面试都问了什么?快看看这22道面试题!
Spring Boot 面试题 1、什么是 Spring Boot? 2、Spring Boot 有哪些优点? 3、什么是 JavaConfig? 4、如何重新加载 Spring Boot 上的更改,而无需重新启动服务器? 5、Spring Boot 中的监视器是什么? 6、如何在 Spring Boot 中禁用 Actuator 端点安全性? 7、如何在自定义端口上运行 Sprin...
Java 数据持久化系列之JDBC
前段时间小冰在工作中遇到了一系列关于数据持久化的问题,在排查问题时发现自己对 Java 后端的数据持久化框架的原理都不太了解,只有不断试错,因此走了很多弯路。于是下定决心,集中精力学习了持久化相关框架的原理和实现,总结出这个系列。 上图是我根据相关源码和网上资料总结的有关 Java 数据持久化的架构图(只代表本人想法,如有问题,欢迎留言指出)。最下层就是今天要讲的 JDBC,上一层是数据库连接池...
高性能分布式缓存的设计原理
又是一个没有开工红包的公司!!! 问题分析 通过以上对话,各位是否能够猜到所有缓存穿透的原因呢?回答之前我们先来看一下缓存策略的具体代码 缓存服务器IP=hash(key)%服务器数量 这里还要多说一句,key的取值可以根据具体业务具体设计。比如,我想要做负载均衡,key可以为调用方的服务器IP;获取用户信息,key可以为用户ID;等等。 在服务器数量不变的情况下,以上设计没有问题。但是...
带你涨姿势的认识一下 Kafka 消费者
之前我们介绍过了 Kafka 整体架构,Kafka 生产者,Kafka 生产的消息最终流向哪里呢?当然是需要消费了,要不只产生一系列数据没有任何作用啊,如果把 Kafka 比作餐厅的话,那么生产者就是厨师的角色,消费者就是客人,只有厨师的话,那么炒出来的菜没有人吃也没有意义,如果只有客人没有厨师的话,谁会去这个店吃饭呢?!所以如果你看完前面的文章意犹未尽的话,可以继续让你爽一爽。如果你没看过前面的...
小白学 Python 爬虫(5):前置准备(四)数据库基础
人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 爬虫(1):开篇 小白学 Python 爬虫(2):前置准备(一)基本类库的安装 小白学 Python 爬虫(3):前置准备(二)Linux基础入门 小白学 Python 爬虫(4):前置准备(三)Docker基础入门 本篇文章,我们接着介绍基础内容,数据库。 爬虫将数据爬取完成后,总要有地方存放吧,这个数据存在哪里呢? ...
阿里P8数据架构师:顶级开发者都在用什么数据库?
其实从去年已经隐隐约约感觉到数据库的有变化,只是没有想到变得这么快。今年的一些事情实实在在地给了某些数据库重击,如果以前去某数据库还是喊喊,然后该用还用,今年从传统领域刮起的去某数据库的风,已经开始了,并且后面的乌云密布也看得见。 最近看一篇国外的开源产品提供厂商的一篇文字,主要是在询问了他的几百位客户后得出了下图中的2019年数据库的使用趋势。 从图中可以看出,MySQL以38.9...
面试官:关于Java性能优化,你有什么技巧
通过使用一些辅助性工具来找到程序中的瓶颈,然后就可以对瓶颈部分的代码进行优化。 一般有两种方案:即优化代码或更改设计方法。我们一般会选择后者,因为不去调用以下代码要比调用一些优化的代码更能提高程序的性能。而一个设计良好的程序能够精简代码,从而提高性能。 下面将提供一些在JAVA程序的设计和编码中,为了能够提高JAVA程序的性能,而经常采用的一些方法和技巧。 1.对象的生成和大小的调整。 J...
互联网公司分布式系统架构演进之路
介绍 分布式和集群的概念经常被搞混,现在一句话让你明白两者的区别。 分布式:一个业务拆分成多个子业务,部署在不同的服务器上 集群:同一个业务,部署在多个服务器上 例如:电商系统可以拆分成商品,订单,用户等子系统。这就是分布式,而为了应对并发,同时部署好几个用户系统,这就是集群 1 单应用架构 2 应用服务器和数据库服务器分离 单机负载越来越来,所以要将应用服务器和数据库服务器分离 3 应用服务...
为什么你的高效交付,却没有好的业务成果?
作者| 彭鑫(公亮) 出品|阿里巴巴新零售淘系技术部 11月中旬,作者在 TOP 100 案例和人人都是产品经理的两次大会上分别进行了两场关于价值交付的分享,结合分享后的反馈焦点,立足业务整体交付的价值最大化,特产此文。 持续需求交付的痛点 ▶没有价值的交付等于没有交付 随着敏捷方法的普及,越来越多的团队引入了敏捷以推动业务的快速迭代、小步快跑、及时的响应市场变化。在各种敏捷框架...
快速搭建 SpringCloud 微服务开发环境的脚手架
本文适合有 SpringBoot 和 SpringCloud 基础知识的人群,跟着本文可使用和快速搭建 SpringCloud 项目。本文作者:HelloGitHub-秦...
JavaScript 中, 5 种增加代码可读性的最佳实践
作者:Milos Protic 译者:前端小智 来源:blog.risingstack 为了保证的可读性,本文采用意译而非直译。 简介 如果咱们关注代码本身结构及可读笥,而不是只关心它是否能工作,那么咱们写代码是有一定的水准。专业开发人员将为未来的自己和“其他人”编写代码,而不仅仅只编写能应付当前工作的代码。 在此基础上,可读性高的代码可以定义为自解释的、易于人理解的、易于更改...
Java 9 ← 2017,2019 → Java 13 ,来看看Java两年来的变化
距离 2019 年结束,只剩下 10 几天了。你做好准备迎接 2020 年了吗? 一到年底,人就特别容易陷入回忆和比较之中,比如说这几天, 的对比挑战就火了! 这个话题登上了微博的热搜榜,也刷爆了朋友圈,人们纷纷晒出自己2017和2019的照片对比。 作为一个技术宅,我也做了一个对比: 2017 年 9 月 21 日,Java 9 正式发布,并且在2017年8月,JCP执行委员会提出将J...
【图解算法面试】记一次面试:说说游戏中的敏感词过滤是如何实现的?
版权声明:本文为苦逼的码农原创。未经同意禁止任何形式转载,特别是那些复制粘贴到别的平台的,否则,必定追究。欢迎大家多多转发,谢谢。 小秋今天去面试了,面试官问了一个与敏感词过滤算法相关的问题,然而小秋对敏感词过滤算法一点也没听说过。于是,有了下下事情的发生… 面试官开怼 面试官:玩过王者荣耀吧?了解过敏感词过滤吗?,例如在游戏里,如果我们发送“你在干嘛?麻痹演员啊你?”,由于“麻痹”是一个敏感词,...
程序员需要了解的硬核知识之汇编语言(一)
之前的系列文章从 CPU 和内存方面简单介绍了一下汇编语言,但是还没有系统的了解一下汇编语言,汇编语言作为第二代计算机语言,会用一些容易理解和记忆的字母,单词来代替一个特定的指令,作为高级编程语言的基础,有必要系统的了解一下汇编语言,那么本篇文章希望大家跟我一起来了解一下汇编语言。 汇编语言和本地代码 我们在之前的文章中探讨过,计算机 CPU 只能运行本地代码(机器语言)程序,用 C 语言等高级语...
OpenCV-Python 绘图功能 | 七
目标 学习使用OpenCV绘制不同的几何形状 您将学习以下功能:cv.line(),cv.circle(),cv.rectangle(),cv.ellipse(),cv.putText()等。 代码 在上述所有功能中,您将看到一些常见的参数,如下所示: img:您要绘制形状的图像 color:形状的颜色。对于BGR,将其作为元组传递,例如:(255,0,0)对于蓝色。对于灰度,只需传递...
GitHub 标星 1.6w+,我发现了一个宝藏项目,作为编程新手有福了!
大家好,我是 Rocky0429,一个最近老在 GitHub 上闲逛的蒟蒻… 特别惭愧的是,虽然我很早就知道 GitHub,但是学会逛 GitHub 的时间特别晚。当时一方面是因为菜,看着这种全是英文的东西难受,不知道该怎么去玩,另一方面是一直在搞 ACM,没有做一些工程类的项目,所以想当然的以为和 GitHub 也没什么关系(当然这种想法是错误的)。 后来自己花了一个星期看完了 Pyt...
Java知识体系最强总结(2020版)
更新于2019-12-15 10:38:00 本人从事Java开发已多年,平时有记录问题解决方案和总结知识点的习惯,整理了一些有关Java的知识体系,这不是最终版,会不定期的更新。也算是记录自己在从事编程工作的成长足迹,通过博客可以促进博主与阅读者的共同进步,结交更多志同道合的朋友。特此分享给大家,本人见识有限,写的博客难免有错误或者疏忽的地方,还望各位大佬指点,在此表示感激不尽。 文章目录...
计算机专业的书普遍都这么贵,你们都是怎么获取资源的?
介绍几个可以下载编程电子书籍的网站。 1.Github Github上编程书资源很多,你可以根据类型和语言去搜索。推荐几个热门的: free-programming-books-zh_CN:58K 星的GitHub,编程语言、WEB、函数、大数据、操作系统、在线课程、数据库相关书籍应有尽有,共有几百本。 Go语言高级编程:涵盖CGO,Go汇编语言,RPC实现,Protobuf插件实现,Web框架实...
毕业5年,我问遍了身边的大佬,总结了他们的学习方法
我问了身边10个大佬,总结了他们的学习方法,原来成功都是有迹可循的。
推荐10个堪称神器的学习网站
每天都会收到很多读者的私信,问我:“二哥,有什么推荐的学习网站吗?最近很浮躁,手头的一些网站都看烦了,想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦,梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司,只有我辞退老板的份,没有老板辞退我这一说,但是还是被吓得 4 点多都起来了。(主要是因为我掌握着公司所有的核心源码,哈哈哈) 既然 4 点多起来,就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站,推...
这些软件太强了,Windows必装!尤其程序员!
Windows可谓是大多数人的生产力工具,集娱乐办公于一体,虽然在程序员这个群体中都说苹果是信仰,但是大部分不都是从Windows过来的,而且现在依然有很多的程序员用Windows。 所以,今天我就把我私藏的Windows必装的软件分享给大家,如果有一个你没有用过甚至没有听过,那你就赚了????,这可都是提升你幸福感的高效率生产力工具哦! 走起!???? NO、1 ScreenToGif 屏幕,摄像头和白板...
大学四年因为知道了这32个网站,我成了别人眼中的大神!
依稀记得,毕业那天,我们导员发给我毕业证的时候对我说“你可是咱们系的风云人物啊”,哎呀,别提当时多开心啦????,嗯,我们导员是所有导员中最帅的一个,真的???? 不过,导员说的是实话,很多人都叫我大神的,为啥,因为我知道这32个网站啊,你说强不强????,这次是绝对的干货,看好啦,走起来! PS:每个网站都是学计算机混互联网必须知道的,真的牛杯,我就不过多介绍了,大家自行探索,觉得没用的,尽管留言吐槽吧???? 社...
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