WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Компиляция в Eclipse с набором gcc -lpthread и -lrt

В настоящее время я пытаюсь использовать Eclipse для разработки кода, который я делал в текстовом редакторе на C.

В настоящее время я нахожусь под Linux, компилирую его с помощью GCC со следующими аргументами:

gcc -o SO SO.c -lpthread -lrt

Я пытался добавить "-lpthread -lrt" в Eclipse «C/C++ Build» -> «Параметры обнаружения» -> «Аргументы вызова компилятора», но, похоже, это бесполезно.

Я также пробовал «C/C++ Build» -> «Параметры обнаружения» -> «Настройки», но, похоже, это тоже не работает.

Как я могу переопределить аргументы командной строки Eclipse GCC?

17.11.2010

Ответы:


1

В свойствах проекта перейдите к: Сборка C/C++ --> Настройки.
Затем "Настройки инструмента", выберите "Библиотеки" в разделе "Компоновщик".
Вы можете добавить туда все библиотеки вашего проекта (без "-l"). Также в нижней части можно добавить собственный путь к поисковым библиотекам.

25.11.2010

2

-lpthread и -lrt передаются компоновщику, а не компилятору. В библиотеке должен быть какой-то способ добавить их как новые библиотеки.

17.11.2010
Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]