轻松上手:VS2015 MSVC编译器资源文件推荐
2026-01-27 05:24:03作者:龚格成
项目介绍
在软件开发过程中,编译器是不可或缺的工具。然而,传统的编译器安装过程往往繁琐且耗时,尤其是在需要频繁更换开发环境的情况下。为了解决这一痛点,我们推出了VS2015 MSVC编译器资源文件项目。该项目提供了一个免安装的VS2015 MSVC编译器资源文件,用户只需简单解压缩即可使用,无需进行任何繁琐的安装步骤。
项目技术分析
资源文件内容
- vc2015编译器:包含了完整的VC2015编译器工具链,包括
cl.exe、nmake.exe等核心工具。 - 命令行工具:提供了一个名为
MSVC2015命令行的快捷方式,用户双击即可启动命令行环境,直接运行编译器命令。
使用方法
- 下载资源文件:从本仓库下载资源文件。
- 解压缩:将下载的压缩包解压到任意目录。
- 运行命令行:双击解压目录中的
MSVC2015命令行快捷方式,即可启动命令行环境。 - 编译代码:在命令行中使用
cl命令编译你的C/C++代码,或使用nmake进行项目构建。
注意事项
- 该资源文件为免安装版本,解压后即可使用,无需进行任何安装步骤。
- 请确保解压后的目录路径不包含中文字符或特殊字符,以免影响编译器的正常运行。
项目及技术应用场景
适用场景
- 快速部署:对于需要在不同环境中快速部署和使用VS2015编译器的开发者来说,该资源文件是一个理想的选择。无需繁琐的安装过程,只需解压缩即可使用。
- 简化流程:对于希望避免繁琐安装过程,直接使用编译器工具链的用户,该资源文件提供了极大的便利。
技术应用场景
- 跨平台开发:在跨平台开发中,开发者可能需要在不同的操作系统上使用相同的编译器工具链。该资源文件的免安装特性使得在不同环境中快速部署编译器成为可能。
- 持续集成/持续交付(CI/CD):在CI/CD流程中,快速部署和使用编译器是关键。该资源文件的免安装特性可以大大简化CI/CD流程,提高开发效率。
项目特点
免安装
该资源文件的最大特点是免安装。用户无需进行任何繁琐的安装步骤,只需解压缩即可使用,极大地简化了编译器的使用流程。
便携性
由于是免安装版本,该资源文件具有极高的便携性。用户可以将其存储在U盘或其他便携设备中,随时随地使用,无需担心环境依赖问题。
快速启动
资源文件中包含了命令行工具的快捷方式,用户只需双击即可启动命令行环境,直接运行编译器命令,大大提高了开发效率。
开源社区支持
该项目是一个开源项目,用户在使用过程中遇到任何问题或有改进建议,都可以通过提交Issue或Pull Request的方式进行反馈和贡献。我们期待你的参与,共同完善这个项目。
结语
VS2015 MSVC编译器资源文件项目为开发者提供了一个简单、快速、便携的编译器使用方案。无论你是需要在不同环境中快速部署编译器,还是希望避免繁琐的安装过程,该资源文件都能满足你的需求。赶快下载使用吧,体验免安装带来的便捷!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
558
3.8 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
372
434
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
890
638
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
143
暂无简介
Dart
792
195
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
769
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
117
146
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
347
193
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
265