vscode CMAKE 配置调试

概述

记录使用VSCODE中的CMAKE拓展构建项目时出现的报错
CMakePresets.json

{
    "version": 6,
    "configurePresets": [
        {
            "name": "x64-debug",
            "displayName": "x64-debug",
            "cmakeExecutable": "D:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/Enterprise/Common7/IDE/CommonExtensions/Microsoft/CMake/CMake/bin/cmake.exe",
            "generator": "Ninja",
            "binaryDir": "${workspaceFolder}/build/${presetName}",
            "installDir": "${workspaceFolder}/install/${presetName}",
            "cacheVariables": {
                "CMAKE_BUILD_TYPE": "Debug",
                "CMAKE_C_COMPILER": "D:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/Enterprise/VC/Tools/MSVC/14.40.33807/bin/Hostx64/x64/cl.exe",
                "CMAKE_CXX_COMPILER": "D:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/Enterprise/VC/Tools/MSVC/14.40.33807/bin/Hostx64/x64/cl.exe",
                "CMAKE_MAKE_PROGRAM": "D:/Program Files/Microsoft Visual Studio/2022/Enterprise/Common7/IDE/CommonExtensions/Microsoft/CMake/Ninja/ninja.exe"
            },
            "condition": {
                "type": "equals",
                "lhs": "${hostSystemName}",
                "rhs": "Windows"
            }
        }
    ]
}

CMakeLists.txt

cmake_minimum_required (VERSION 3.28)

project("THREAD_YOLO_RT_VSCODE")

add_executable(THREAD_YOLO_RT_VSCODE main.cpp main.h)

if (CMAKE_VERSION VERSION_GREATER 3.12)
  set_property(TARGET THREAD_YOLO_RT_VSCODE PROPERTY CXX_STANDARD 20)
endif()

报错1:

The C++ compiler amd64cl.exe is not able to compile a simple test program

解决方法1:

按照The C++ compiler amd64cl.exe is not able to compile a simple test program的方法配置,无法解决。

这里直接找到所使用的cmake.exe所对应的CMakeTestCCompiler.cmakeCMakeTestCXXCompiler.cmake
然后分别修改:

set(CMAKE_C_COMPILER_WORKS TRUE)	# 添加这一行
if(NOT CMAKE_C_COMPILER_WORKS)
  PrintTestCompilerStatus("C")
	...

set(CMAKE_CXX_COMPILER_WORKS TRUE)		# 添加这一行
if(NOT CMAKE_CXX_COMPILER_WORKS)
  PrintTestCompilerStatus("CXX")
	...

然后,保存重新调试即可。


接下来继续写CMakeLists.txt

cmake_minimum_required (VERSION 3.28)

# 如果支持,请为 MSVC 编译器启用热重载。
if (POLICY CMP0141)
  cmake_policy(SET CMP0141 NEW)
  set(CMAKE_MSVC_DEBUG_INFORMATION_FORMAT "$<IF:$<AND:$<C_COMPILER_ID:MSVC>,$<CXX_COMPILER_ID:MSVC>>,$<$<CONFIG:Debug,RelWithDebInfo>:EditAndContinue>,$<$<CONFIG:Debug,RelWithDebInfo>:ProgramDatabase>>")
endif()

if(POLICY CMP0146)
  cmake_policy(SET CMP0146 NEW)
endif()

project("THREAD_YOLO_RT_VSCODE")

# 检查是否使用 MSVC 作为编译器
if (MSVC)
    # 如果是 MSVC,设置 OpenCV_DIR 为 MSVC 版本
    set(OpenCV_DIR "D:/program/opencv/build/x64/vc16/lib")
    find_package(OpenCV 4.10 REQUIRED)
else()
    # 如果不是 MSVC,设置 OpenCV_DIR 为 GCC 版本
    set(OpenCV_DIR "D:/program/Opencv411")
    find_package(OpenCV 4.1.1 REQUIRED)
endif()

if(OpenCV_FOUND)
    message(STATUS  "OpenCV library found at ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")
else()
    message(FATAL_ERROR "Cannot find OpenCV in the specified directory.")
endif()

set(CUDA_HOST_COMPILER ${CMAKE_CXX_COMPILER})
set(CUDA_DIR "C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.2")

find_package(CUDA REQUIRED)
if(CUDA_FOUND)
    message(STATUS "CUDA library is found!")
else()
    message(FATAL_ERROR "CUDA library not found!")
endif()

# 设置CUDA NVCC编译器标志,指定优化级别和计算能力
set(
        CUDA_NVCC_FLAGS
        ${CUDA_NVCC_FLAGS};
        -O3 # 优化级别
        -gencode arch=compute_50,code=sm_50 # 指定GPU架构和计算能力,这里是针对sm_61
)

# 设置TensorRT的根目录并查找TensorRT头文件和库
set(TENSORRT_ROOT "D:/program/TensorRT-8.5.1.7")
find_path(TENSORRT_INCLUDE_DIR NvInfer.h HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR} PATH_SUFFIXES include)
MESSAGE(STATUS "Found TensorRT headers at ${TENSORRT_INCLUDE_DIR}")
find_library(TENSORRT_LIBRARY_INFER nvinfer HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR} PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_library(TENSORRT_LIBRARY_INFER_PLUGIN nvinfer_plugin HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR} PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_library(TENSORRT_LIBRARY_NVONNXPARSER nvonnxparser HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR} PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_library(TENSORRT_LIBRARY_NVPARSERS nvparsers HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR} PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
set(TENSORRT_LIBRARY ${TENSORRT_LIBRARY_INFER} ${TENSORRT_LIBRARY_INFER_PLUGIN} ${TENSORRT_LIBRARY_NVONNXPARSER} ${TENSORRT_LIBRARY_NVPARSERS})
MESSAGE(STATUS "Find TensorRT libs at ${TENSORRT_LIBRARY}")
# 处理标准库查找结果
find_package_handle_standard_args(TENSORRT DEFAULT_MSG TENSORRT_INCLUDE_DIR TENSORRT_LIBRARY)
# 如果没有找到TensorRT库,输出错误信息
if(NOT TENSORRT_FOUND)
    message(ERROR "Cannot find TensorRT library.")
endif()

aux_source_directory("src" SRC_LIST)

add_executable(THREAD_YOLO_RT_VSCODE main.cpp main.h)
target_include_directories(THREAD_YOLO_RT_VSCODE PRIVATE ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} ${TENSORRT_INCLUDE_DIR} ${CUDA_INCLUDE_DIRS} "include")
target_link_libraries(THREAD_YOLO_RT_VSCODE PRIVATE ${OpenCV_LIBS} ${CUDA_LIBRARIES} ${CUDA_CUBLAS_LIBRARIES} ${CUDA_cudart_static_LIBRARY} ${TENSORRT_LIBRARY})

if (CMAKE_VERSION VERSION_GREATER 3.12)
  set_property(TARGET THREAD_YOLO_RT_VSCODE PROPERTY CXX_STANDARD 20)
endif()

# TODO: 如有需要,请添加测试并安装目标。

报错2

[cmake] CMake Error at CMakeLists.txt:36 (find_package):
[cmake]   By not providing "FindCUDA.cmake" in CMAKE_MODULE_PATH this project has
[cmake]   asked CMake to find a package configuration file provided by "CUDA", but
[cmake]   CMake did not find one.
[cmake] 
[cmake]   Could not find a package configuration file provided by "CUDA" with any of
[cmake]   the following names:
[cmake] 
[cmake]     CUDAConfig.cmake
[cmake]     cuda-config.cmake

解决方法2

Unknown CMake command “cuda_add_library“.
c++ - 如何使用 CMake 3.15 查找和链接 CUDA 库?
【已解决】cmake报告找不到CUDA环境@Windows VC2022
如何让cmake的CUDA找到(How to let cmake find CUDA)如何解决Specify CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR(未尝试)
CMake does not properly find CUDA library

最后修改CMakeLists.txt

# 将
set(CUDA_DIR "C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.2")
find_package(CUDA REQUIRED)
if(CUDA_FOUND)
    message(STATUS "CUDA library is found!")
else()
    message(FATAL_ERROR "CUDA library not found!")
endif()

# 修改为
set(CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR "C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.2")
find_package(CUDAToolkit REQUIRED)
if(CUDAToolkit_FOUND)
    message(STATUS "CUDA library is found!")
else()
    message(FATAL_ERROR "CUDA library not found!")
endif()

继续写CMakeLists.txt

cmake_minimum_required (VERSION 3.28)

# 如果支持,请为 MSVC 编译器启用热重载。
if (POLICY CMP0141)
  cmake_policy(SET CMP0141 NEW)
  set(CMAKE_MSVC_DEBUG_INFORMATION_FORMAT "$<IF:$<AND:$<C_COMPILER_ID:MSVC>,$<CXX_COMPILER_ID:MSVC>>,$<$<CONFIG:Debug,RelWithDebInfo>:EditAndContinue>,$<$<CONFIG:Debug,RelWithDebInfo>:ProgramDatabase>>")
endif()

if(POLICY CMP0146)
  cmake_policy(SET CMP0146 NEW)
endif()

project("THREAD_YOLO_RT_VSCODE")

# 检查是否使用 MSVC 作为编译器
if (MSVC)
    # 如果是 MSVC,设置 OpenCV_DIR 为 MSVC 版本
    set(OpenCV_DIR "D:/program/opencv/build/x64/vc16/lib")
    find_package(OpenCV 4.10 REQUIRED)
else()
    # 如果不是 MSVC,设置 OpenCV_DIR 为 GCC 版本
    set(OpenCV_DIR "D:/program/Opencv411")
    find_package(OpenCV 4.1.1 REQUIRED)
endif()

if(OpenCV_FOUND)
    message(STATUS  "OpenCV library found at ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")
else()
    message(FATAL_ERROR "Cannot find OpenCV in the specified directory.")
endif()

# 设置CUDA
set(CUDA_HOST_COMPILER ${CMAKE_CXX_COMPILER})
set(CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR "C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v10.2")
find_package(CUDAToolkit REQUIRED)
if(CUDAToolkit_FOUND)
    message(STATUS "CUDA library is found!")
else()
    message(FATAL_ERROR "CUDA library not found!")
endif()

# 设置CUDA NVCC编译器标志,指定优化级别和计算能力
set(
        CUDA_NVCC_FLAGS
        ${CUDA_NVCC_FLAGS};
        -O3 # 优化级别
        -gencode arch=compute_50,code=sm_50 # 指定GPU架构和计算能力,这里是针对sm_61
)

# 设置TensorRT的根目录并查找TensorRT头文件和库
set(TENSORRT_ROOT "D:/program/TensorRT-8.5.1.7")
find_path(TENSORRT_INCLUDE_DIR NvInfer.h HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR} PATH_SUFFIXES include)
MESSAGE(STATUS "Found TensorRT headers at ${TENSORRT_INCLUDE_DIR}")
find_library(TENSORRT_LIBRARY_INFER nvinfer HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR} PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_library(TENSORRT_LIBRARY_INFER_PLUGIN nvinfer_plugin HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR} PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_library(TENSORRT_LIBRARY_NVONNXPARSER nvonnxparser HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR} PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
find_library(TENSORRT_LIBRARY_NVPARSERS nvparsers HINTS ${TENSORRT_ROOT} ${TENSORRT_BUILD} ${CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR} PATH_SUFFIXES lib lib64 lib/x64)
set(TENSORRT_LIBRARY ${TENSORRT_LIBRARY_INFER} ${TENSORRT_LIBRARY_INFER_PLUGIN} ${TENSORRT_LIBRARY_NVONNXPARSER} ${TENSORRT_LIBRARY_NVPARSERS})
MESSAGE(STATUS "Find TensorRT libs at ${TENSORRT_LIBRARY}")
# 处理标准库查找结果
find_package_handle_standard_args(TENSORRT DEFAULT_MSG TENSORRT_INCLUDE_DIR TENSORRT_LIBRARY)
# 如果没有找到TensorRT库,输出错误信息
if(NOT TENSORRT_FOUND)
    message(ERROR "Cannot find TensorRT library.")
endif()

aux_source_directory("src" SRC_LIST)
add_executable(THREAD_YOLO_RT_VSCODE main.cpp main.h)
target_sources(THREAD_YOLO_RT_VSCODE PRIVATE ${SRC_LIST})
target_include_directories(THREAD_YOLO_RT_VSCODE PRIVATE ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} ${TENSORRT_INCLUDE_DIR} ${CUDAToolkit_INCLUDE_DIRS} "include")
target_link_libraries(THREAD_YOLO_RT_VSCODE PRIVATE ${OpenCV_LIBS} ${CUDA_cublas_LIBRARY} ${CUDA_cudart_static_LIBRARY} ${TENSORRT_LIBRARY})
# target_link_directories(THREAD_YOLO_RT_VSCODE PRIVATE ${CUDAToolkit_LIBRARY_DIR})

if (CMAKE_VERSION VERSION_GREATER 3.12)
  set_property(TARGET THREAD_YOLO_RT_VSCODE PROPERTY CXX_STANDARD 20)
endif()

# TODO: 如有需要,请添加测试并安装目标。

错误3

[build] 'DOSKEY' is not recognized as an internal or external command,
[build] operable program or batch file.
[build] RC Pass 1: command "rc /fo CMakeFiles\THREAD_YOLO_RT_VSCODE.dir/manifest.res CMakeFiles\THREAD_YOLO_RT_VSCODE.dir/manifest.rc" failed (exit code 0) with the following output:
[build] 系统找不到指定的文件。
[build] ninja: build stopped: subcommand failed.

解决方法3

vs编译cmake报错RC Pass 1: command “rc /foCMakeFiles\cmTC_0cba6.dir/manifest.res CMakeFiles\cmTC_0cba6.di

在VScode中出现:‘DOSKEY‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。
在VS中CMake生成出现报错 RC Pass 1: command “rc /foCMakeFiles\cmTC_2347.dir/manifest.res CMakeFiles\cmTC_2347

审核了环境变量,增加了C:\Windows\SysWOW64 项。
在这里插入图片描述
重新生成,出现报错:

MT: command "CMAKE_MT-NOTFOUND /nologo /manifest CMakeFiles\THREAD_YOLO_RT_VSCODE.dir/intermediate.manifest /out:CMakeFiles\THREAD_YOLO_RT_VSCODE.dir/embed.manifest /notify_update" failed (exit code 0x0) with the following output:
系统找不到指定的文件。

CMake设置MSVC工程MT/MTd/MD/MDd
运行时库 /MT /MTD /MD /MDD
Windows 下基于 Visual Studio Code 使用 CMake + MinGW 配置 C++ 开发环境

尝试参考方法无效。最后尝试删除缓存并重新配置:
在这里插入图片描述
再重新生成,即可生成THREAD_YOLO_RT_VSCODE.exe,调试运行有效。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/729916.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

1台SW工作站5人同时使用能实现吗

在当今的数字化时代&#xff0c;高效的工作方式和技术创新是企业竞争力的重要组成部分。SolidWorks作为一款功能强大的三维设计软件&#xff0c;广泛应用于机械、电子、建筑等多个领域。然而&#xff0c;随着企业规模的扩大和团队人数的增加&#xff0c;如何充分利用有限的资源…

如何将 ChatGPT 集成到你的应用中

在当今快速发展的技术环境中&#xff0c;将人工智能聊天解决方案集成到你的应用程序中可以显著提升用户体验和参与度。OpenAI 的 ChatGPT 以其对话能力和高级语言理解而闻名&#xff0c;对于希望在其应用程序中实现智能聊天功能的开发人员来说是一个绝佳的选择。那我们今天就来…

图片的格式怎样在线转换?在线改图片格式的操作技巧

图片作为日常生活中常用的内容展示方式&#xff0c;面对不同的用途图片的格式也是不同的&#xff0c;那么怎样快速完成图片格式转换呢&#xff1f;通过软件来修改图片格式比较麻烦&#xff0c;现在可以在网上使用图片格式转换器工具来在线改图片格式&#xff0c;这种方式会更加…

马斯克的Grok-1:开源AI模型的突破与挑战

在人工智能&#xff08;AI&#xff09;飞速发展的当下&#xff0c;xAI公司推出的最新作品Grok-1&#xff0c;不仅标志着技术的一大突破&#xff0c;也预示着AI领域的一次重大里程碑。这个经过四个月辛勤开发的模型&#xff0c;拥有高达3140亿参数的专家混合体系结构&#xff0c…

AI PPT生成器,一键在线智能生成PPT工具

PPT作为商业沟通和教育培训中的重要工具&#xff0c;PPT制作对于我们来说并不陌生。但是传统的PPT制作不仅耗时&#xff0c;而且想要做出精美的PPT&#xff0c;需要具备一定的设计技能。下面小编就来和大家分享几款AI PPT工具&#xff0c;只要输入主题&#xff0c;内容就可以在…

【R语言】对一个Plot绘制多个图,并且每个图单元也包含多个图

以一个Plot绘制五行六列共30个图&#xff0c;然后每30个图单元包含两个图为例&#xff1a; 如下图所示&#xff1a; 代码如下&#xff1a; for (i in 1:(5*6)) {create_subplots <- function() {library(ggplot2)library(dplyr)library(tidyr)# 创建一个随机的数据框simula…

IPD笔记

IPD笔记 先弄一个一图流&#xff0c;改天再过来继续补充 IPD&#xff08;Integrated Product Development&#xff09;即集成产品开发&#xff0c;是一套产品开发的模式、理念与方法。华为的IPD的核心思想是基于市场需求&#xff0c;将产品开发作为一项投资来管理&#xff0c;以…

灵活的招聘管理系统有五种方法帮助成功招聘

还记得以前的时代吗&#xff1f;这取决于你的年龄&#xff0c;直到智能手机、流媒体电视和电子邮件出现。今天&#xff0c;任何活着的成年人都经历了技术上的巨大变化&#xff0c;这创造了一种新的行为方式。人才获取也是如此。 一个值得推荐的招聘管理系统 招聘团队被困在满足…

非常难找的AI衣服图片处理工具推荐,一键轻松AI编辑

在当今数字化时代&#xff0c;AI技术已经渗透到我们生活的方方面面。特别是在图片处理领域&#xff0c;AI的强大功能让很多原本繁琐复杂的操作变得简单易行。今天&#xff0c;我要为大家推荐一款好用的AI衣服图片处理工具——让你一键轻松完成AI编辑&#xff0c;快速实现专业效…

Java--面向对象--接口

接口的概念与定义 接口可以理解为抽象到不能再抽象的类&#xff0c;但是不要将接口和类混为一谈。可以认为类是一套体系&#xff0c;接口是另外一套体系&#xff0c;只不过类可以实现接口。 接口中的方法全部都是抽象方法&#xff0c;不能存在实现的方法。 接口使用interfac…

ROS程序设计系列 - 4.ROS Programming

ROS程序设计系列 - 4.ROS Programming 1. 源由2. 概念2.1 ROS services2.2 ROS actions2.3 ROS time2.4 ROS bags2.5 Debugging 3. 常见应用4. 示例4.1 运行4.2 代码 5. 视频课程 1. 源由 继续学习ROS编程&#xff0c;本章主要是一些基本组件和概念。并结合示例代码进行阐述。…

Nuxt 3 路由系统详解:配置与实践指南

title: Nuxt 3 路由系统详解&#xff1a;配置与实践指南 date: 2024/6/21 updated: 2024/6/21 author: cmdragon excerpt: 摘要&#xff1a;本文是一份关于Nuxt 3路由系统的详尽指南。它从介绍Nuxt 3的基本概念开始&#xff0c;包括Nuxt 3与Nuxt 2的区别和选择Nuxt 3的理由。…

区块链技术:重塑金融市场监管的新引擎

一、引言 随着金融市场的不断发展和创新&#xff0c;监管面临的挑战也日益严峻。传统的监管模式已难以满足现代金融市场的需要&#xff0c;而区块链技术的出现为金融市场监管带来了新的机遇。本文将探讨区块链技术在金融市场监管中的作用&#xff0c;以及它如何重塑监管模式&a…

算法训练与程序竞赛题目集合(L3)

目录 L3-001 凑零钱 输入格式&#xff1a; 输出格式&#xff1a; 输入样例 1&#xff1a; 输出样例 1&#xff1a; 输入样例 2&#xff1a; 输出样例 2&#xff1a; L3-002 特殊堆栈 输入格式&#xff1a; 输出格式&#xff1a; 输入样例&#xff1a; 输出样例&…

Ideogram-免费使用的 AI 工具,可以生成逼真的图像、海报、徽标

工具来源:Ideogram | AI工具箱 什么是Ideogram AI? Ideogram AI是一款高效的工具,旨在将文本与AI生成的图像结合在一起。该应用程序提供了用户友好的界面,使您能够轻松地制作出色的艺术作品、标志和设计。 与传统工具不同,Ideogram AI因其能够以无与伦比的简便和速度将…

opencv c++ 检测图像尺寸大小,标注轮廓

1. 项目背景 本项目旨在开发一个图像处理程序&#xff0c;通过使用计算机视觉技术&#xff0c;能够自动检测图像中物体的尺寸并进行分类。项目利用了开源的计算机视觉库 OpenCV&#xff0c;实现了图像的灰度处理、二值化、轮廓检测、边界框绘制以及尺寸分类等功能。通过这些功…

微信小程序登录流程详情及Java代码

一、流程图 说明&#xff1a; 调用 wx.login() 获取 临时登录凭证code &#xff0c;并回传到开发者服务器。 调用 auth.code2Session 接口&#xff0c;换取 用户唯一标识 OpenID 和 会话密钥 session_key。 获取手机号&#xff0c;调用wx.getPhoneNumber() &#xff0c;获取加密…

JAVA小知识28:FIle类文件对象

Java 中的 File 类是 java.io 包中的一个类&#xff0c;用于表示文件和目录路径名的抽象表示。它提供了一些方法来操作文件和目录 一、File的创建 1.1、绝对路径 绝对路径是指从文件系统的根目录开始定位文件或目录的完整路径。它通常以根目录符号开始&#xff0c;在 Window…

企业微信集成策略:打破壁垒,驱动企业数字化转型

随着全球化和数字化的快速推进&#xff0c;企业如何在激烈的市场竞争中脱颖而出&#xff0c;成为每个企业家和决策者关注的焦点。腾讯推出的企业微信&#xff0c;作为一款集沟通、协作、管理于一体的企业通讯与办公工具&#xff0c;正逐步成为企业数字化转型的得力助手。NetFar…

fastadmin配合定时任务

一个系统单纯到linux本身的定时任务&#xff0c;是很不方便的&#xff0c;需要结合起来使用定时任务 - 便捷的后台定时任务管理 – 基于ThinkPHP和Bootstrap的极速后台开发框架 1.安装插件 2.配置宝塔定时任务 3.自己用工具生成规则即可:Cron - 在线Cron表达式生成器