글쓴이: 김정주(haje01@gmail.com)
이 문서는 텐서플로우 공식 페이지 내용을 바탕으로 만들어졌습니다.
텐서플로우(TensorFlow)는 기계 학습과 딥러닝을 위해 구글에서 만든 오픈소스 라이브러리입니다. 데이터 플로우 그래프(Data Flow Graph) 방식을 사용하였습니다.
import os | |
import ycm_core | |
from clang_helpers import PrepareClangFlags | |
# Set this to the absolute path to the folder (NOT the file!) containing the | |
# compile_commands.json file to use that instead of 'flags'. See here for | |
# more details: http://clang.llvm.org/docs/JSONCompilationDatabase.html | |
# Most projects will NOT need to set this to anything; you can just change the | |
# 'flags' list of compilation flags. Notice that YCM itself uses that approach. | |
compilation_database_folder = '' |
글쓴이: 김정주(haje01@gmail.com)
이 문서는 텐서플로우 공식 페이지 내용을 바탕으로 만들어졌습니다.
텐서플로우(TensorFlow)는 기계 학습과 딥러닝을 위해 구글에서 만든 오픈소스 라이브러리입니다. 데이터 플로우 그래프(Data Flow Graph) 방식을 사용하였습니다.
For a brief user-level introduction to CMake, watch C++ Weekly, Episode 78, Intro to CMake by Jason Turner. LLVM’s CMake Primer provides a good high-level introduction to the CMake syntax. Go read it now.
After that, watch Mathieu Ropert’s CppCon 2017 talk Using Modern CMake Patterns to Enforce a Good Modular Design (slides). It provides a thorough explanation of what modern CMake is and why it is so much better than “old school” CMake. The modular design ideas in this talk are based on the book [Large-Scale C++ Software Design](https://www.amazon.de/Large-Scale-Soft