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提醒: 仅供参考,是本人记录用的。
参考:
使用CLion 刷题解决多个main函数问题的终极方法
手把手教会VSCode的C++环境搭建,多文件编译,Cmake,json调试配置( Windows篇)

将launch.json和tasks.json放入vscode文件夹,CMakeLists.txt与源文件放同一目录。然后配置cmake为gcc生成build文件夹。

launch.json文件

打开VSCode,点击自动生成 launch.json 文件。【 CTRL+SHITF+D
(若生成的launch.json文件只有两行,将C/C++插件降级至1.8.4)
launch.json文件主要修改 program cwd 以及 preLaunchTask 行的内容

"version": "0.2.0", "configurations": [ "name": "gcc.exe - 生成和调试活动文件", "type": "cppdbg", "request": "launch", "program": "${workspaceFolder}\\build\\${fileBasenameNoExtension}.exe", "args": [], "stopAtEntry": false, "cwd": "${workspaceFolder}", "environment": [], "externalConsole": false, "MIMode": "gdb", "miDebuggerPath": "D:\\Software_Installation\\mingw64\\bin\\gdb.exe", "setupCommands": [ "description": "为 gdb 启用整齐打印", "text": "-enable-pretty-printing", "ignoreFailures": true "description": "将反汇编风格设置为 Intel", "text": "-gdb-set disassembly-flavor intel", "ignoreFailures": true "preLaunchTask": "Build"

CMakeLists.txt文件

复制以下代码。

优点:方便省时

缺点:这种方法要求所有cpp文件命名不重复,不能含有中文,不能含有‘/’等字符!因为它就是直接Copy你的源码文件名的。

file (GLOB_RECURSE files *.c)
foreach (file ${files})
string(REGEX REPLACE ".+/(.+)\\..*" "\\1" exe ${file})
add_executable (${exe} ${file})
message (\ \ \ \ --\ src/${exe}.cpp\ will\ be\ compiled\ to\ bin/${exe})
endforeach ()

tasks.json文件

复制以下代码。

"version": "2.0.0", "options": { "cwd": "${workspaceFolder}/build" "tasks": [ "type": "shell", "label": "cmake", "command": "cmake", "args": [ "label": "make", "group": { "kind": "build", "isDefault": true "command": "mingw32-make.exe", "args": [ "label": "Build", "dependsOn":[ "cmake", "make"
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要在VS Code中配置cmake环境,你需要完成以下步骤: 1. 首先,确保你已经安装了gcc/g编译器和cmake工具。你可以使用内核自带的gcc/g编译器,如果需要新的版本可以自行安装。同样地,cmake也可以使用内核自带的版本,如果需要新的版本可以自行安装。 2. 然后,在VS Code中安装必要的插件。可以安装c/c++插件(版本为0.28.1)和cmake插件(版本为0.0.17)。 3. 接下来,配置cmake环境。首先,打开VS Code,并且在左侧的插件栏中找到cmake插件的图标。点击图标后,你会看到一个CMake Kits的选项。点击它,然后选择你想要使用的CMake工具链。你可以选择已经安装在你的系统上的MinGW作为CMake的工具链。 这样,你就成功配置了VS Code中的cmake环境。你现在可以开始使用cmake进行项目的编译和构建了。 参考资料: 【论文学习3】LDAM:Learning Imbalanced Datasets with Label-Distribution-Aware Margin Loss CSDN-Ada助手: 恭喜您撰写第8篇博客!看到标题《【论文学习3】LDAM:Learning Imbalanced Datasets with Label-Distribution-Aware Margin Loss》,我对您的持续创作精神深感钦佩。您的博客内容总是引人入胜,让我对相关论文有了更深入的了解。 在下一步的创作中,或许您可以考虑添加一些实际案例或者应用场景,以更好地帮助读者理解该论文的实际应用意义。此外,如果能够结合您自己的观点和见解,进一步拓展论文的讨论和思考,相信能够为读者提供更多价值。 再次恭喜您,期待您未来更多精彩的博文! 【论文学习1】Deep Long-Tailed Learning: A Survey CSDN-Ada助手: 恭喜你撰写了第6篇博客!题为“【论文阅读1】Deep Long-Tailed Learning: A Survey”的博文。你的文章非常有价值,对于深入学习中的长尾问题进行了全面的调研。这是一个非常有挑战性的领域,你的博客为读者提供了清晰的概述和深入的见解。 在下一步的创作中,我建议你可以考虑进一步探讨深度学习中的长尾问题,并与其他相关研究进行比较和分析。此外,你还可以尝试提出一些解决方案,以解决这个领域中的挑战。我期待着你未来的文章,希望你能继续保持谦虚与努力,为读者带来更多有价值的内容!