很多朋友们在构建项目的时候应该都使用过CMake，在github和gitee的很多项目上面都能看到关于CMake的脚本。不过笔者认为，这东西有时候实在是过于繁重了，特别是这个构建的项目足够大的时候。在这里笔者为大家介绍一款轻量轻量化的软件Premake,它可以很方便构建visuals

一、演示环境qt5.14.2二、Linux2.1关联依赖文件2.1.1下载打包工具在Windows环境下可以使用QtCreator自带的官方工具进行打包，而Linux环境下没有官方工具，需要借助第三方工具才能打包。如：linuxdeployqt、CQtDeployer、AppImageKit，甚至是自己编写shell将依赖导入指定目录

简单环境，目前仅支持单版本go，后续可以考虑直接把go环境放到docker中或podman中，这样每个容器都是一套go版本。新建文件夹目录#我直接用的root账户cd/rootmkdirgocdgomkdirbinpkgsrc下载安装包#可以自行选择官网不同版本安装包wgethttps://golang.google.cn/d

#定义基础URL和数据库列表$BASE_URL="http://8.8.11.99:8999/yaya/"$DATABASES="common-service","bi-system","erp","gateway","pdm","plm","public-service","scm",&quo

D:\workplace\project\driver_prj\driver_prj_mag\bin\Release\driver_mag_prj.elfD:\workplace\project\driver_prj\driver_prj_mag\bin\Release\driver_mag_prj.binC:\ProgramFiles(x86)\EmBitz\1.11\share\em_armgcc\arm-none-eabi\bin\objcopy.e

ZYNQ_Target-Recognition描述：实现了一个卷积神经网络加速器，成功搭载Yolov3tiny。配合摄像头采集+显示器回显环路，构建了一个高性能实时目标识别与检测系统。  实现方式：Verilog实现卷积加速器的设计，C语言实现ZynqPS端的开发，Python实现神经网络的搭建与量化

1.安装安装office，需要使用其中的dll，或者直接使用下面的dll  2.引用添加此dll引用到项目中，并且嵌入互操作类型设置为false,否则代码中使用MSProject.ApplicationClass 会报错   3.读取demo：  public  ActionResultImport(HttpPostedFileBasefile)    

以下内容为本人的学习笔记，如需要转载，请声明原文链接微信公众号「englyf」https://mp.weixin.qq.com/s/WTl7BPAhX5VuK-gmHaErMg本文大概1667个字，阅读需花4分钟内容

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​方法一，使用model_to_dictfromdjango.forms.modelsimportmodel_to_dict​list=ProjectCase.objects.filter(prj_id=prj_id).order_by('-prc_id')​data=[]