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std::vector的emplace_back方法是不是替代所有push_back方法,有没有只可以push_back不可以使用emplace_back的情况

时间: 2025-07-08 15:11:47 浏览: 19
<think>嗯,用户问的是std::vector的emplace_back方法是否能完全替代push_back,有没有只能用push_back而不能用emplace_back的情况。我之前已经回答过关于读写锁的问题,现在需要处理C++中的问题。首先,我得回忆一下emplace_back和push_back的区别。 首先,push_back是往vector末尾添加元素,如果元素类型是对象的话,push_back会接受一个已经构造好的对象,然后进行拷贝或者移动构造。而emplace_back则是直接在vector的内存中构造对象,避免了临时对象的创建,理论上效率更高。 那用户的问题其实是emplace_back是否能完全替代push_back。通常来说,大多数情况下emplace_back可以替代,因为它更高效。但有没有只能使用push_back的情况呢? 这时候需要想到参数传递的问题。比如,当参数需要隐式转换时,push_back可能更直观。例如,如果有一个接受initializer_list的情况,或者需要传递多个参数但构造函数的参数需要明确类型转换时,可能push_back更方便。 另外,如果用户使用的是C++11之前的编译器,那emplace_back不可用,但用户的问题里没有提到版本限制,所以可能不需要考虑这点。 还有一种情况是当需要明确传递对象而不是构造参数的时候,比如已经有了一个对象,直接push_back会更直接,虽然emplace_back也可以通过std::move来达到同样的效果。 还要注意,当使用explicit构造函数时,emplace_back可能需要显式转换,而push_back可能无法通过编译,这时候可能需要用push_back加上显式构造。例如,如果有一个类A的构造函数是explicit的,那么emplace_back(参数)可以正确构造,而push_back可能需要先构造一个临时对象,这时候可能不行。 不过用户的问题是否有只能用push_back的情况?比如当传递的参数需要隐式转换时,push_back可能更合适,或者在某些情况下,emplace_back的参数推导有问题,这时候必须用push_back。例如,如果有多个构造函数重载,可能导致emplace_back无法正确选择构造函数,这时候可能需要用push_back。 或者当需要添加一个元素,而这个元素的构造需要依赖某些只能在运行时确定的参数,这时候emplace_back可能更方便,但如果有特殊构造需求,可能需要push_back。不过这种情况可能不常见。 综上,可能存在的只能用push_back的情况包括: 1. 当需要传递一个已存在的对象,并且不希望构造临时对象时,虽然emplace_back也可以使用std::forward或移动语义,但可能代码可读性上push_back更清晰。 2. 当构造函数被声明为explicit时,使用push_back可能需要显式构造,而emplace_back可以隐式构造,但反过来如果参数需要隐式转换的话,可能push_back更合适。 不过根据C++的特性,emplace_back通常可以替代push_back,但在某些特定情况下,比如需要显式转换或者参数传递不明确时,可能需要使用push_back。或者更准确地说,可能没有只能用push_back而不能用emplace_back的情况,因为emplace_back的参数是直接传递给构造函数的,可以处理所有push_back能处理的情况,甚至更多。但是,可能存在一些情况下,使用push_back更方便或者代码意图更明确。 不过需要验证一下,例如当有一个类A有一个explicit构造函数接受int,这时候: A a(5); vec.push_back(a); // 正确 vec.emplace_back(5); // 正确,因为直接调用A的构造函数 vec.push_back(5); // 错误,因为构造函数是explicit的,无法隐式转换 这时候,emplace_back可以处理,而push_back不行。所以这种情况下反而emplace_back更优。那是否存在相反的情况? 比如,当传递的参数需要隐式转换到某种类型时,例如: class B { public: B(int x) {} }; class C { public: C(const B& b) {} }; 如果尝试向vector<C>中添加元素: std::vector<C> vec; vec.emplace_back(5); // 这里需要先构造B,再构造C,但emplace_back的参数是直接传递给C的构造函数的,所以需要C有一个接受int的构造函数,否则无法编译。而如果C没有这样的构造函数,但有一个接受B的构造函数,那么可能需要: vec.push_back(B(5)); // 这里构造一个临时B对象,然后调用C的构造函数,可能可行。 但是这种情况下,如果C的构造函数是explicit的,可能需要显式构造,这时候emplace_back可能无法直接传递参数。所以可能需要更复杂的参数传递。 或者,如果有一个类D,其构造函数接受多个参数,但需要某些参数转换,这时候push_back可能需要显式构造对象,而emplace_back可以传递参数列表。例如: vec.push_back(D{1, 2}); // 使用统一初始化 vec.emplace_back(1, 2); // 直接构造 这时候两者都可以,但如果D的构造函数是explicit的,可能需要不同的处理方式。 可能没有只能用push_back的情况,因为emplace_back在参数传递上更灵活,但可能存在某些情况下使用push_back更合适,比如代码可读性或者避免模板参数推导的问题。例如,当参数是一个初始化列表时,emplace_back可能无法正确推导,例如: std::vector<std::vector<int>> vec; vec.push_back({1,2,3}); // 正确,构造一个临时的vector<int> vec.emplace_back({1,2,3}); // 错误,无法推导参数类型,因为初始化列表没有类型 这时候必须使用push_back,或者修改为vec.emplace_back(std::initializer_list<int>{1,2,3}); 但这样代码更繁琐。所以在这种情况下,push_back更方便,而emplace_back无法直接使用初始化列表,必须明确传递initializer_list。因此,这种情况是只能用push_back或者需要更复杂的写法。 因此,结论是:在需要传递初始化列表作为参数的情况下,push_back可以接受,而emplace_back无法直接使用,必须显式构造initializer_list,这时候push_back更方便。除此之外,大多数情况下emplace_back可以替代push_back,并且更高效。</think>### 关于 `std::vector::emplace_back` 是否完全替代 `push_back` 的逐步分析: --- #### **1. `emplace_back` 的核心优势** `emplace_back` 是 C++11 引入的方法,其核心优势是 **直接在容器内存中构造对象**,避免了临时对象的创建和拷贝/移动操作,从而提升性能。 例如: ```cpp std::vector<std::string> vec; vec.push_back("hello"); // 需要构造临时 std::string,再移动(或拷贝) vec.emplace_back("hello"); // 直接在内存中构造 std::string,无临时对象 ``` --- #### **2. `emplace_back` 能否完全替代 `push_back`?** **大多数情况下可以替代**,但存在以下例外场景: --- ##### **场景 1:需要隐式类型转换时** 当参数需要隐式转换为目标类型时,`push_back` 可能更简洁: ```cpp class A { public: explicit A(int x) {} // explicit 构造函数 }; std::vector<A> vec; vec.push_back(10); // 编译错误:无法隐式转换 int → A vec.push_back(A(10)); // 正确:显式构造临时对象 vec.emplace_back(10); // 正确:直接调用 A(int) ``` - **结论**:若构造函数是 `explicit`,`push_back` 需要显式构造临时对象,而 `emplace_back` 可直接传递参数。 --- ##### **场景 2:传递初始化列表(Initializer List)** 当需要传递初始化列表时,`push_back` 更直接: ```cpp std::vector<std::vector<int>> vec; vec.push_back({1, 2, 3}); // 正确:构造临时 vector<int> vec.emplace_back({1, 2, 3}); // 错误:无法推导初始化列表类型 vec.emplace_back(std::initializer_list<int>{1, 2, 3}); // 正确但繁琐 ``` - **结论**:`emplace_back` 无法直接接受 `{...}`,需显式构造 `std::initializer_list`,此时 `push_back` 更方便。 --- ##### **场景 3:代码可读性** 当需要明确传递对象而非构造参数时,`push_back` 的意图更清晰: ```cpp std::vector<std::string> vec; std::string s = "hello"; vec.push_back(s); // 明确表示“添加 s 的副本” vec.emplace_back(s); // 可能被误解为“用 s 构造新对象” ``` - **结论**:若需要强调“添加现有对象”,`push_back` 更直观。 --- #### **3. 性能对比** | 操作 | 临时对象? | 适用场景 | |---------------------|------------|------------------------------| | `push_back(value)` | 是 | 已有对象,需拷贝或移动 | | `emplace_back(args)`| 否 | 直接构造,避免额外开销 | --- #### **4. 总结** - **优先使用 `emplace_back`**: 适用于直接传递构造参数(尤其是非显式构造函数或复杂对象),可提升性能。 - **必须使用 `push_back` 的情况**: 1. 需要传递初始化列表 `{...}`。 2. 依赖隐式类型转换且构造函数为 `explicit`(需显式构造临时对象)。 3. 强调代码可读性(明确表示“添加现有对象”)。 --- #### **示例代码验证** ```cpp #include <vector> #include <string> int main() { std::vector<std::string> vec; // 示例 1:emplace_back 直接构造 vec.emplace_back(5, 'a'); // 构造 "aaaaa" // 示例 2:push_back 传递初始化列表 std::vector<std::vector<int>> vec2; vec2.push_back({1, 2, 3}); // 正确 // 示例 3:显式构造函数场景 class B { public: explicit B(int) {} }; std::vector<B> vec3; vec3.push_back(B(10)); // 正确 vec3.emplace_back(10); // 正确(绕过 explicit 限制) } ```
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// 原子重置方法 void reset() { message_count = 0; total_latency = 0; max_latency = 0; min_latency = std::numeric_limits<int64_t>::max(); } }; // 消息数据结构 struct MessageData { double value; std::chrono::steady_clock::time_point receive_time; int thread_id; }; // 构造函数 MultiThreadSubscriber() : Node("multithread_subscriber") { // 参数声明 declare_parameter("thread_count", 4); declare_parameter("process_time_us", 200); // 获取参数 int thread_count = get_parameter("thread_count").as_int(); int process_time = get_parameter("process_time_us").as_int(); thread_stats_.resize(thread_count); // 创建订阅线程 for (int i = 0; i < thread_count; ++i) { threads_.emplace_back(&MultiThreadSubscriber::subscriber_loop, this, i, process_time); } // 创建低优先级监控线程 monitor_thread_ = std::thread([this]() { pthread_setname_np(pthread_self(), "monitor_thread"); realtime_utils::RTThread::set_current_thread_priority(SCHED_OTHER, 0); monitor_loop(); }); } // 析构函数 ~MultiThreadSubscriber() { running_ = false; for (auto& thread : threads_) { if (thread.joinable()) thread.join(); 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} }); // 主处理循环 while (rclcpp::ok() && running_) { MessageData data; if (message_buffer_.pop(data)) { // 模拟处理耗时 std::this_thread::sleep_for(std::chrono::microseconds(process_time)); // 计算端到端延迟 auto latency = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>( std::chrono::steady_clock::now() - data.receive_time).count(); // 无锁更新统计 update_thread_stats(data.thread_id, latency); } else { std::this_thread::sleep_for(100us); // 更短的休眠 } } } // 无锁统计更新 void update_thread_stats(size_t thread_id, int64_t latency) { if (thread_id >= thread_stats_.size()) return; auto& stats = thread_stats_[thread_id]; stats.message_count++; stats.total_latency += latency; atomic_utils::atomic_update_max(stats.max_latency, latency); atomic_utils::atomic_update_min(stats.min_latency, latency); } // 监控循环(无锁) void monitor_loop() { auto last_print = std::chrono::steady_clock::now(); while (rclcpp::ok() && running_) { std::this_thread::sleep_for(5s); // 降低输出频率 // 原子获取统计快照 std::vector<ThreadStats> snapshot; for (auto& stats : thread_stats_) { ThreadStats s; 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std::atomic<uint64_t> total_latency{0}; // 改为uint64避免溢出 std::atomic<int64_t> max_latency{0}; std::atomic<int64_t> min_latency{std::numeric_limits<int64_t>::max()}; // 原子重置方法 void reset() { message_count = 0; total_latency = 0; max_latency = 0; min_latency = std::numeric_limits<int64_t>::max(); } }; // 构造函数 MultiThreadPublisher() : Node("multithread_publisher") { // 参数声明 declare_parameter("thread_count", 4); declare_parameter("frequency", 500.0); // 获取参数 int thread_count = get_parameter("thread_count").as_int(); double frequency = get_parameter("frequency").as_double(); thread_stats_.resize(thread_count); // 初始化统计容器 // 创建发布线程 for (int i = 0; i < thread_count; ++i) { threads_.emplace_back(&MultiThreadPublisher::publisher_loop, this, i, frequency); } // 创建低优先级监控线程 monitor_thread_ = std::thread([this]() { pthread_setname_np(pthread_self(), "monitor_thread"); realtime_utils::RTThread::set_current_thread_priority(SCHED_OTHER, 0); monitor_loop(); }); } // 析构函数 ~MultiThreadPublisher() { running_ = false; for (auto& thread : threads_) { if (thread.joinable()) thread.join(); } if (monitor_thread_.joinable()) monitor_thread_.join(); } private: // 发布线程主循环 void publisher_loop(int thread_id, double frequency) { // 设置线程名和实时优先级 std::string thread_name = "pub_thread_" + std::to_string(thread_id); pthread_setname_np(pthread_self(), thread_name.c_str()); if (!realtime_utils::RTThread::set_current_thread_priority( SCHED_FIFO, 90 - thread_id)) { // 提高优先级 RCLCPP_ERROR(get_logger(), "Thread %d failed to set real-time priority", thread_id); } // 创建专属话题和发布器 auto topic_name = "control_topic_" + std::to_string(thread_id); auto qos = rclcpp::QoS(100).reliable().durability_volatile(); // 增加队列大小 auto pub = create_publisher<std_msgs::msg::Float64>(topic_name, qos); // 计算发布周期 const auto period = std::chrono::nanoseconds(static_cast<int64_t>(1e9 / frequency)); auto start_time = std::chrono::steady_clock::now(); uint64_t count = 0; // 复用消息对象 auto msg = std::make_shared<std_msgs::msg::Float64>(); msg->data = thread_id; 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s.total_latency = stats.total_latency.exchange(0); s.max_latency = stats.max_latency.exchange(0); s.min_latency = stats.min_latency.exchange(std::numeric_limits<int64_t>::max()); snapshot.push_back(s); } // 输出统计(非实时上下文) print_stats(snapshot); } } // 打印统计(无锁) void print_stats(const std::vector<ThreadStats>& snapshot) { RCLCPP_INFO(get_logger(), "\n=== Publisher Threads Stats ==="); for (size_t i = 0; i < snapshot.size(); ++i) { const auto& stats = snapshot[i]; if (stats.message_count == 0) continue; double avg_latency = static_cast<double>(stats.total_latency) / stats.message_count; RCLCPP_INFO(get_logger(), "Thread %zu: %lu msgs | Avg: %.2f us | Max: %ld us | Min: %ld us", i, stats.message_count.load(), avg_latency, stats.max_latency.load(), stats.min_latency.load()); } } // 成员变量 std::vector<std::thread> threads_; std::thread monitor_thread_; std::atomic<bool> running_{true}; std::vector<ThreadStats> thread_stats_; // 无锁统计 }; int main(int argc, char** argv) { rclcpp::init(argc, argv); if (getuid() != 0) { RCLCPP_ERROR(rclcpp::get_logger("main"), "This program requires root privileges for real-time scheduling"); return 1; } auto node = std::make_shared<MultiThreadPublisher>(); rclcpp::spin(node); rclcpp::shutdown(); return 0; } 报错: --- stderr: realtime_demo /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp: In member function ‘void MultiThreadSubscriber::monitor_loop()’: /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:154:14: warning: variable ‘last_print’ set but not used [-Wunused-but-set-variable] 154 | auto last_print = std::chrono::steady_clock::now(); | ^~~~~~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp: In member function ‘void MultiThreadPublisher::monitor_loop()’: /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:140:14: warning: variable ‘last_print’ set but not used [-Wunused-but-set-variable] 140 | auto last_print = std::chrono::steady_clock::now(); | ^~~~~~~~~~ In file included from /usr/include/x86_64-linux-gnu/c++/11/bits/c++allocator.h:33, from /usr/include/c++/11/bits/allocator.h:46, from /usr/include/c++/11/memory:64, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:153, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:1: /usr/include/c++/11/ext/new_allocator.h: In instantiation of ‘void __gnu_cxx::new_allocator<_Tp>::construct(_Up*, _Args&& ...) [with _Up = MultiThreadSubscriber::ThreadStats; _Args = {const MultiThreadSubscriber::ThreadStats&}; _Tp = MultiThreadSubscriber::ThreadStats]’: /usr/include/c++/11/bits/alloc_traits.h:516:17: required from ‘static void std::allocator_traits<std::allocator<_Tp1> >::construct(std::allocator_traits<std::allocator<_Tp1> >::allocator_type&, _Up*, _Args&& ...) [with _Up = MultiThreadSubscriber::ThreadStats; _Args = {const MultiThreadSubscriber::ThreadStats&}; _Tp = MultiThreadSubscriber::ThreadStats; std::allocator_traits<std::allocator<_Tp1> >::allocator_type = std::allocator<MultiThreadSubscriber::ThreadStats>]’ /usr/include/c++/11/bits/stl_vector.h:1192:30: required from ‘void std::vector<_Tp, _Alloc>::push_back(const value_type&) [with _Tp = MultiThreadSubscriber::ThreadStats; _Alloc = std::allocator<MultiThreadSubscriber::ThreadStats>; std::vector<_Tp, _Alloc>::value_type = MultiThreadSubscriber::ThreadStats]’ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:167:35: required from here /usr/include/c++/11/ext/new_allocator.h:162:11: error: use of deleted function ‘MultiThreadSubscriber::ThreadStats::ThreadStats(const MultiThreadSubscriber::ThreadStats&)’ 162 | { ::new((void *)__p) _Up(std::forward<_Args>(__args)...); } | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:35:12: note: ‘MultiThreadSubscriber::ThreadStats::ThreadStats(const MultiThreadSubscriber::ThreadStats&)’ is implicitly deleted because the default definition would be ill-formed: 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long unsigned int>::atomic(const std::atomic<long unsigned int>&)’ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:898:7: note: declared here 898 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long unsigned int>::atomic(const std::atomic<long unsigned int>&)’ 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:898:7: note: declared here 898 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long int>::atomic(const std::atomic<long int>&)’ 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:875:7: note: declared here 875 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long int>::atomic(const std::atomic<long int>&)’ 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:875:7: note: declared here 875 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ In file included from /usr/include/x86_64-linux-gnu/c++/11/bits/c++allocator.h:33, from /usr/include/c++/11/bits/allocator.h:46, from /usr/include/c++/11/memory:64, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:153, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:1: /usr/include/c++/11/ext/new_allocator.h: In instantiation of ‘void __gnu_cxx::new_allocator<_Tp>::construct(_Up*, _Args&& ...) [with _Up = MultiThreadPublisher::ThreadStats; _Args = {const MultiThreadPublisher::ThreadStats&}; _Tp = MultiThreadPublisher::ThreadStats]’: /usr/include/c++/11/bits/alloc_traits.h:516:17: required from ‘static void std::allocator_traits<std::allocator<_Tp1> >::construct(std::allocator_traits<std::allocator<_Tp1> >::allocator_type&, _Up*, _Args&& ...) [with _Up = MultiThreadPublisher::ThreadStats; _Args = {const MultiThreadPublisher::ThreadStats&}; _Tp = MultiThreadPublisher::ThreadStats; std::allocator_traits<std::allocator<_Tp1> >::allocator_type = std::allocator<MultiThreadPublisher::ThreadStats>]’ /usr/include/c++/11/bits/stl_vector.h:1192:30: required from ‘void std::vector<_Tp, _Alloc>::push_back(const value_type&) [with _Tp = MultiThreadPublisher::ThreadStats; _Alloc = std::allocator<MultiThreadPublisher::ThreadStats>; std::vector<_Tp, _Alloc>::value_type = MultiThreadPublisher::ThreadStats]’ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:153:35: required from here /usr/include/c++/11/ext/new_allocator.h:162:11: error: use of deleted function ‘MultiThreadPublisher::ThreadStats::ThreadStats(const MultiThreadPublisher::ThreadStats&)’ 162 | { ::new((void *)__p) _Up(std::forward<_Args>(__args)...); } | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:35:12: note: ‘MultiThreadPublisher::ThreadStats::ThreadStats(const MultiThreadPublisher::ThreadStats&)’ is implicitly deleted because the default definition would be ill-formed: 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long unsigned int>::atomic(const std::atomic<long unsigned int>&)’ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:898:7: note: declared here 898 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long unsigned int>::atomic(const std::atomic<long unsigned int>&)’ 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:898:7: note: declared here 898 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long int>::atomic(const std::atomic<long int>&)’ 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:875:7: note: declared here 875 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:35:12: error: use of deleted function ‘std::atomic<long int>::atomic(const std::atomic<long int>&)’ 35 | struct ThreadStats { | ^~~~~~~~~~~ In file included from /usr/include/c++/11/future:41, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/executors.hpp:18, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:155, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:1: /usr/include/c++/11/atomic:875:7: note: declared here 875 | atomic(const atomic&) = delete; | ^~~~~~ In file included from /usr/include/c++/11/memory:66, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:153, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:1: /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h: In instantiation of ‘_ForwardIterator std::uninitialized_copy(_InputIterator, _InputIterator, _ForwardIterator) [with _InputIterator = std::move_iterator<MultiThreadPublisher::ThreadStats*>; _ForwardIterator = MultiThreadPublisher::ThreadStats*]’: /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h:333:37: required from ‘_ForwardIterator std::__uninitialized_copy_a(_InputIterator, _InputIterator, _ForwardIterator, std::allocator<_Tp>&) [with _InputIterator = std::move_iterator<MultiThreadPublisher::ThreadStats*>; _ForwardIterator = MultiThreadPublisher::ThreadStats*; _Tp = MultiThreadPublisher::ThreadStats]’ /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h:355:2: required from ‘_ForwardIterator std::__uninitialized_move_if_noexcept_a(_InputIterator, _InputIterator, _ForwardIterator, _Allocator&) [with _InputIterator = MultiThreadPublisher::ThreadStats*; _ForwardIterator = MultiThreadPublisher::ThreadStats*; _Allocator = std::allocator<MultiThreadPublisher::ThreadStats>]’ /usr/include/c++/11/bits/vector.tcc:659:48: required from ‘void std::vector<_Tp, _Alloc>::_M_default_append(std::vector<_Tp, _Alloc>::size_type) [with _Tp = MultiThreadPublisher::ThreadStats; _Alloc = std::allocator<MultiThreadPublisher::ThreadStats>; std::vector<_Tp, _Alloc>::size_type = long unsigned int]’ /usr/include/c++/11/bits/stl_vector.h:940:4: required from ‘void std::vector<_Tp, _Alloc>::resize(std::vector<_Tp, _Alloc>::size_type) [with _Tp = MultiThreadPublisher::ThreadStats; _Alloc = std::allocator<MultiThreadPublisher::ThreadStats>; std::vector<_Tp, _Alloc>::size_type = long unsigned int]’ /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_publisher.cpp:60:29: required from here /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h:138:72: error: static assertion failed: result type must be constructible from value type of input range 138 | static_assert(is_constructible<_ValueType2, decltype(*__first)>::value, | ^~~~~ /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h:138:72: note: ‘std::integral_constant<bool, false>::value’ evaluates to false In file included from /usr/include/c++/11/memory:66, from /home/yidds/YiDDS/YiDDS_humble/install/rclcpp/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:153, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/../include/include/realtime_utils/realtime_utils.hpp:3, from /home/yidds/YiDDS/multithreading_YIDDS/src/realtime_demo/src/multithread_subscriber.cpp:1: /usr/include/c++/11/bits/stl_uninitialized.h: In instantiation of ‘_ForwardIterator std::uninitialized_copy(_InputIterator, _InputIterator, _ForwardIterator) [with _InputIterator = std::move_iterator<MultiThreadSubscriber::ThreadStats*>; 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#include <iostream> #include <vector> #include <string> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> #include <onnxruntime_cxx_api.h> // 检查浮点数有效性 bool is_valid_float(float value) { return !std::isnan(value) && std::isfinite(value); } int main() { try { // 1. 初始化ONNX Runtime环境 //Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "ONNX-Runtime"); Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_VERBOSE, "ONNX-Runtime"); Ort::SessionOptions session_options; // 2. 加载ONNX模型 Ort::Session session(env, L"model.onnx", session_options); Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator; #if 0 auto model_metadata = session.GetModelMetadata(); auto pModelProducer = model_metadata.GetProducerNameAllocated(allocator); std::cout << "Model producer: " << pModelProducer.get() << "\n"; // 获取所有权重名称 size_t num_nodes = session.GetOverridableInitializerCount(); for (size_t i = 0; i < num_nodes; i++) { auto name_ptr = session.GetOverridableInitializerNameAllocated(i, allocator); std::cout << "Override name: " << *name_ptr << "\n"; } #endif // 3. 获取模型输入信息 size_t num_inputs = session.GetInputCount(); std::vector<std::string> input_names; std::vector<std::vector<int64_t>> input_shapes; std::vector<ONNXTensorElementDataType> input_types; std::cout << "===== Model Input Analysis =====\n"; for (size_t i = 0; i < num_inputs; i++) { auto name_ptr = session.GetInputNameAllocated(i, allocator); input_names.push_back(name_ptr.get()); auto type_info = session.GetInputTypeInfo(i); auto tensor_info = type_info.GetTensorTypeAndShapeInfo(); input_shapes.push_back(tensor_info.GetShape()); input_types.push_back(tensor_info.GetElementType()); std::cout << "Input [" << i << "]: " << input_names.back() << " | Type: " << input_types.back() << " | Shape: ["; for (auto dim : input_shapes.back()) { std::cout << dim << (dim == -1 ? "(dynamic)" : "") << ", "; } std::cout << "]\n"; } // 4. 获取模型输出信息 size_t num_outputs = session.GetOutputCount(); std::vector<std::string> output_names; std::vector<std::vector<int64_t>> output_shapes; std::cout << "\n===== Model Output Analysis =====\n"; for (size_t i = 0; i < num_outputs; i++) { auto name_ptr = session.GetOutputNameAllocated(i, allocator); output_names.push_back(name_ptr.get()); auto type_info = session.GetOutputTypeInfo(i); auto tensor_info = type_info.GetTensorTypeAndShapeInfo(); output_shapes.push_back(tensor_info.GetShape()); std::cout << "Output [" << i << "]: " << output_names.back() << " | Type: " << tensor_info.GetElementType() << " | Shape: ["; for (auto dim : output_shapes.back()) { std::cout << dim << (dim == -1 ? "(dynamic)" : "") << ", "; } std::cout << "]\n"; } // 5. 准备输入数据 //std::vector<int64_t> token_ids = { 35377 }; std::vector<int64_t> token_ids = { 100 }; //std::vector<int64_t> token_ids = { 70645 }; const size_t seq_length = token_ids.size(); const int64_t batch_size = 1; // 6. 动态调整输入形状 for (auto& shape : input_shapes) { for (size_t i = 0; i < shape.size(); i++) { if (shape[i] == -1) { if (i == 0) shape[i] = batch_size; // 第一维 = batch size else if (i == 1) shape[i] = seq_length; // 第二维 = 序列长度 else shape[i] = 1; // 其他维度设为1 } } } // 7. 创建输入张量 std::vector<Ort::Value> input_tensors; Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeDefault); std::cout << "\n===== Input Tensor Preparation =====\n"; for (size_t i = 0; i < num_inputs; i++) { const auto& name = input_names[i]; const auto& shape = input_shapes[i]; // 计算预期元素数量 size_t expected_elements = 1; for (auto dim : shape) expected_elements *= dim; std::cout << "Preparing input: " << name << " | Shape: ["; for (auto dim : shape) std::cout << dim << ", "; std::cout << "] | Elements: " << expected_elements << "\n"; if (name.find("input") != std::string::npos || name.find("ids") != std::string::npos) { if (shape.size() >= 2 && shape[0] == batch_size && shape[1] == seq_length) { input_tensors.emplace_back(Ort::Value::CreateTensor<int64_t>( memory_info, token_ids.data(), token_ids.size(), shape.data(), shape.size() )); std::cout << " Using token_ids data (size: " << token_ids.size() << ")\n"; } else { throw std::runtime_error("Input shape mismatch for token_ids"); } } else if (name.find("mask") != std::string::npos) { std::vector<int64_t> mask(seq_length, 1); input_tensors.emplace_back(Ort::Value::CreateTensor<int64_t>( memory_info, mask.data(), mask.size(), shape.data(), shape.size() )); std::cout << " Using attention_mask data\n"; } else if (name.find("type") != std::string::npos) { std::vector<int64_t> type_ids(seq_length, 0); input_tensors.emplace_back(Ort::Value::CreateTensor<int64_t>( memory_info, type_ids.data(), type_ids.size(), shape.data(), shape.size() )); std::cout << " Using token_type_ids data\n"; } else { throw std::runtime_error("Unsupported input type: " + name); } } // 8. 准备输入/输出名称指针 std::vector<const char*> input_names_ptr; for (const auto& name : input_names) input_names_ptr.push_back(name.c_str()); std::vector<const char*> output_names_ptr; for (const auto& name : output_names) output_names_ptr.push_back(name.c_str()); // 9. 运行模型推理 std::cout << "\n===== Running Inference =====\n"; auto output_tensors = session.Run( Ort::RunOptions{ nullptr }, input_names_ptr.data(), input_tensors.data(), input_tensors.size(), output_names_ptr.data(), output_names_ptr.size() ); // 10. 分析输出结果 std::cout << "\n===== Inference Results =====\n"; for (size_t i = 0; i < output_tensors.size(); i++) { auto& tensor = output_tensors[i]; if (!tensor.IsTensor()) { std::cerr << " Output [" << i << "] is not a tensor\n"; continue; } auto tensor_info = tensor.GetTensorTypeAndShapeInfo(); auto shape = tensor_info.GetShape(); size_t element_count = tensor_info.GetElementCount(); auto data_type = tensor_info.GetElementType(); std::cout << "Output [" << i << "]: " << output_names[i] << "\n"; std::cout << " Shape: ["; for (auto dim : shape) std::cout << dim << ", "; std::cout << "] | Elements: " << element_count << "\n"; // 关键诊断:检查输出维度 if (shape.size() >= 2 && shape[1] != seq_length) { std::cout << "WARNING: Output sequence length (" << shape[1] << ") does not match input length (" << seq_length << ")\n"; } // 详细输出分析 if (data_type == ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT) { double* data1 = tensor.GetTensorMutableData<double>(); float* data = tensor.GetTensorMutableData<float>(); // 统计有效值 int valid_count = 0; int nan_count = 0; float min_val = FLT_MAX, max_val = -FLT_MAX; for (size_t j = 0; j < element_count; j++) { if (is_valid_float(data[j])) { valid_count++; if (data[j] < min_val) min_val = data[j]; if (data[j] > max_val) max_val = data[j]; } else { nan_count++; } } std::cout << " Valid values: " << valid_count << "/" << element_count << "\n"; if (valid_count > 0) { std::cout << " Value range: [" << min_val << ", " << max_val << "]\n"; // 打印完整输出(元素少时) if (element_count <= 20) { std::cout << " Full output: "; for (size_t j = 0; j < element_count; j++) { std::cout << data[j] << " "; } std::cout << "\n"; } } } else { std::cout << " Data type: " << data_type << " (printing not supported)\n"; } std::cout << "\n"; } } catch (const Ort::Exception& e) { std::cerr << "ONNX Runtime Error: " << e.what() << "\n"; return 1; } catch (const std::exception& e) { std::cerr << "Error: " << e.what() << "\n"; return 1; } std::cout << "Inference completed. Press Enter to exit..."; getchar(); return 0; }这代码输入没问题,但是输出的向量是无效的float值

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STC单片机实现电压测量功能

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 “STC单片机电压测量”是一个以STC系列单片机为基础的电压检测应用案例,它涵盖了硬件电路设计、软件编程以及数据处理等核心知识点。STC单片机凭借其低功耗、高性价比和丰富的I/O接口,在电子工程领域得到了广泛应用。 STC是Specialized Technology Corporation的缩写,该公司的单片机基于8051内核,具备内部振荡器、高速运算能力、ISP(在系统编程)和IAP(在应用编程)功能,非常适合用于各种嵌入式控制系统。 在源代码方面,“浅雪”风格的代码通常简洁易懂,非常适合初学者学习。其中,“main.c”文件是程序的入口,包含了电压测量的核心逻辑;“STARTUP.A51”是启动代码,负责初始化单片机的硬件环境;“电压测量_uvopt.bak”和“电压测量_uvproj.bak”可能是Keil编译器的配置文件备份,用于设置编译选项和项目配置。 对于3S锂电池电压测量,3S锂电池由三节锂离子电池串联而成,标称电压为11.1V。测量时需要考虑电池的串联特性,通过分压电路将高电压转换为单片机可接受的范围,并实时监控,防止过充或过放,以确保电池的安全和寿命。 在电压测量电路设计中,“电压测量.lnp”文件可能包含电路布局信息,而“.hex”文件是编译后的机器码,用于烧录到单片机中。电路中通常会使用ADC(模拟数字转换器)将模拟电压信号转换为数字信号供单片机处理。 在软件编程方面,“StringData.h”文件可能包含程序中使用的字符串常量和数据结构定义。处理电压数据时,可能涉及浮点数运算,需要了解STC单片机对浮点数的支持情况,以及如何高效地存储和显示电压值。 用户界面方面,“电压测量.uvgui.kidd”可能是用户界面的配置文件,用于显示测量结果。在嵌入式系统中,用
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Python程序TXLWizard生成TXL文件及转换工具介绍

### 知识点详细说明: #### 1. 图形旋转与TXL向导 图形旋转是图形学领域的一个基本操作,用于改变图形的方向。在本上下文中,TXL向导(TXLWizard)是由Esteban Marin编写的Python程序,它实现了特定的图形旋转功能,主要用于电子束光刻掩模的生成。光刻掩模是半导体制造过程中非常关键的一个环节,它确定了在硅片上沉积材料的精确位置。TXL向导通过生成特定格式的TXL文件来辅助这一过程。 #### 2. TXL文件格式与用途 TXL文件格式是一种基于文本的文件格式,它设计得易于使用,并且可以通过各种脚本语言如Python和Matlab生成。这种格式通常用于电子束光刻中,因为它的文本形式使得它可以通过编程快速创建复杂的掩模设计。TXL文件格式支持引用对象和复制对象数组(如SREF和AREF),这些特性可以用于优化电子束光刻设备的性能。 #### 3. TXLWizard的特性与优势 - **结构化的Python脚本:** TXLWizard 使用结构良好的脚本来创建遮罩,这有助于开发者创建清晰、易于维护的代码。 - **灵活的Python脚本:** 作为Python程序,TXLWizard 可以利用Python语言的灵活性和强大的库集合来编写复杂的掩模生成逻辑。 - **可读性和可重用性:** 生成的掩码代码易于阅读,开发者可以轻松地重用和修改以适应不同的需求。 - **自动标签生成:** TXLWizard 还包括自动为图形对象生成标签的功能,这在管理复杂图形时非常有用。 #### 4. TXL转换器的功能 - **查看.TXL文件:** TXL转换器(TXLConverter)允许用户将TXL文件转换成HTML或SVG格式,这样用户就可以使用任何现代浏览器或矢量图形应用程序来查看文件。 - **缩放和平移:** 转换后的文件支持缩放和平移功能,这使得用户在图形界面中更容易查看细节和整体结构。 - **快速转换:** TXL转换器还提供快速的文件转换功能,以实现有效的蒙版开发工作流程。 #### 5. 应用场景与技术参考 TXLWizard的应用场景主要集中在电子束光刻技术中,特别是用于设计和制作半导体器件时所需的掩模。TXLWizard作为一个向导,不仅提供了生成TXL文件的基础框架,还提供了一种方式来优化掩模设计,提高光刻过程的效率和精度。对于需要进行光刻掩模设计的工程师和研究人员来说,TXLWizard提供了一种有效的方法来实现他们的设计目标。 #### 6. 系统开源特性 标签“系统开源”表明TXLWizard遵循开放源代码的原则,这意味着源代码对所有人开放,允许用户自由地查看、修改和分发软件。开源项目通常拥有活跃的社区,社区成员可以合作改进软件,添加新功能,或帮助解决遇到的问题。这种开放性促进了技术创新,并允许用户根据自己的需求定制软件。 #### 7. 压缩包子文件的文件名称列表 文件名称列表中的“txlwizard-master”可能指的是TXLWizard项目的主版本库或主分支。这个名称表明了这是项目源代码的中心点,其他开发者会从这个主分支拉取代码进行合作开发或部署。以“-master”结尾通常是版本控制系统中表示主要开发线路的常见约定,例如Git中的master(现在更常被称为main)分支。 通过这些知识点的详细解释,我们可以看到TXLWizard不仅是一个用于生成TXL文件的工具,它还整合了一系列的功能,使得电子束光刻掩模的设计工作更为高效和直观。同时,作为一个开源项目,它能够借助社区的力量不断进步,为用户带来更多的便利和创新。
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【创新图生成:扣子平台的技术前沿与创新思维】:引领图像生成技术的新潮流

# 1. 扣子平台的图像生成技术概述 在当今数字化时代,图像生成技术正成为推动技术创新和社会变革的关键力量。扣子平台正是这一技术革新的代表。本章将对扣子平台的图像生成技术进行一个全面概述,探究它如何将理论技术转化为实际应用,并带来显著的社会影响。 扣子平台运用了先进的图像生成技术,将现实世界和数字空间无缝融合,打造了沉浸式的视觉体验。其技术的核心是通过高度复杂的算法模型,快速生成高质
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海康威视机器视觉工程师考核

<think>好的,我现在需要帮助用户了解海康威视机器视觉工程师的考核内容和要求。根据用户提供的引用资料,特别是引用[1]和[2],里面提到了考核素材包分为初级和中级,涵盖理论、算法、应用案例等。首先,我要整理这些信息,确保结构清晰,符合用户要求的格式。 接下来,我需要确认素材包的具体内容,比如初级和中级的不同点。引用[2]提到初级包含基础理论、算法实现和实际案例,中级则增加复杂算法和项目分析。这部分需要分点说明,方便用户理解层次。 另外,用户可能想知道如何准备考核,比如下载素材、学习顺序、模拟考核等,引用[2]中有使用说明和注意事项,这部分也要涵盖进去。同时要注意提醒用户考核窗口已关闭,
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Linux环境下Docker Hub公共容器映像检测工具集

在给出的知识点中,我们需要详细解释有关Docker Hub、公共容器映像、容器编排器以及如何与这些工具交互的详细信息。同时,我们会涵盖Linux系统下的相关操作和工具使用,以及如何在ECS和Kubernetes等容器编排工具中运用这些检测工具。 ### Docker Hub 和公共容器映像 Docker Hub是Docker公司提供的一项服务,它允许用户存储、管理以及分享Docker镜像。Docker镜像可以视为应用程序或服务的“快照”,包含了运行特定软件所需的所有必要文件和配置。公共容器映像指的是那些被标记为公开可见的Docker镜像,任何用户都可以拉取并使用这些镜像。 ### 静态和动态标识工具 静态和动态标识工具在Docker Hub上用于识别和分析公共容器映像。静态标识通常指的是在不运行镜像的情况下分析镜像的元数据和内容,例如检查Dockerfile中的指令、环境变量、端口映射等。动态标识则需要在容器运行时对容器的行为和性能进行监控和分析,如资源使用率、网络通信等。 ### 容器编排器与Docker映像 容器编排器是用于自动化容器部署、管理和扩展的工具。在Docker环境中,容器编排器能够自动化地启动、停止以及管理容器的生命周期。常见的容器编排器包括ECS和Kubernetes。 - **ECS (Elastic Container Service)**:是由亚马逊提供的容器编排服务,支持Docker容器,并提供了一种简单的方式来运行、停止以及管理容器化应用程序。 - **Kubernetes**:是一个开源平台,用于自动化容器化应用程序的部署、扩展和操作。它已经成为容器编排领域的事实标准。 ### 如何使用静态和动态标识工具 要使用这些静态和动态标识工具,首先需要获取并安装它们。从给定信息中了解到,可以通过克隆仓库或下载压缩包并解压到本地系统中。之后,根据需要针对不同的容器编排环境(如Dockerfile、ECS、Kubernetes)编写配置,以集成和使用这些检测工具。 ### Dockerfile中的工具使用 在Dockerfile中使用工具意味着将检测工具的指令嵌入到构建过程中。这可能包括安装检测工具的命令、运行容器扫描的步骤,以及将扫描结果集成到镜像构建流程中,确保只有通过安全和合规检查的容器镜像才能被构建和部署。 ### ECS与Kubernetes中的工具集成 在ECS或Kubernetes环境中,工具的集成可能涉及到创建特定的配置文件、定义服务和部署策略,以及编写脚本或控制器来自动执行检测任务。这样可以在容器编排的过程中实现实时监控,确保容器编排器只使用符合预期的、安全的容器镜像。 ### Linux系统下的操作 在Linux系统下操作这些工具,用户可能需要具备一定的系统管理和配置能力。这包括使用Linux命令行工具、管理文件系统权限、配置网络以及安装和配置软件包等。 ### 总结 综上所述,Docker Hub上的静态和动态标识工具提供了一种方法来检测和分析公共容器映像,确保这些镜像的安全性和可靠性。这些工具在Linux开发环境中尤为重要,因为它们帮助开发人员和运维人员确保他们的容器映像满足安全要求。通过在Dockerfile、ECS和Kubernetes中正确使用这些工具,可以提高应用程序的安全性,减少由于使用不安全的容器镜像带来的风险。此外,掌握Linux系统下的操作技能,可以更好地管理和维护这些工具,确保它们能够有效地发挥作用。
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【扣子平台图像艺术探究:理论与实践的完美结合】:深入学习图像生成的艺术

# 1. 图像艺术的理论基础 艺术领域的每一个流派和技巧都有其理论基础。在图像艺术中,理论基础不仅是对艺术表现形式的认知,也是掌握艺术创作内在逻辑的关键。深入理解图像艺术的理论基础,能够帮助艺术家们在创作过程中更加明确地表达自己的艺术意图,以及更好地与观众沟通。 图像艺术的理论
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增广路定理的证明

<think>嗯,用户想查找增广路定理的证明,关于图论和网络流算法的。我得先理解增广路定理是什么,然后找到相关的证明方法。根据之前的引用,尤其是引用5提到最大流最小割定理,里面有三个等价条件,其中第二个是残余网络中没有增广路径时,流就是最大流。这可能和增广路定理相关,也就是当残余网络中没有增广路时,当前流就是最大流,这可能就是增广路定理的内容。 首先,我需要明确增广路定理的陈述。根据引用5,增广路定理可能指的是:一个流是最大流当且仅当残余网络中不存在增广路径。这个定理的证明需要用到最大流最小割定理,也就是第三个条件,即最大流的流量等于最小割的容量。 证明的步骤可能需要分为两个方向:必要性(
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Pulse:基于SwiftUI的Apple平台高效日志记录与网络监控

从给定文件信息中,我们可以提取出以下IT知识点进行详细阐述: **Pulse概览:** Pulse是一个专门针对Apple平台(如iOS、iPadOS、macOS等)的功能强大的日志记录系统。其设计目的是为了简化开发者在这些平台上调试网络请求和应用日志的过程。Pulse的核心特色是它使用SwiftUI来构建,这有助于开发者利用现代Swift语言的声明式UI优势来快速开发和维护。 **SwiftUI框架:** SwiftUI是一种声明式框架,由苹果公司推出,用于构建用户界面。与传统的UIKit相比,SwiftUI使用更加简洁的代码来描述界面和界面元素,它允许开发者以声明的方式定义视图和界面布局。SwiftUI支持跨平台,这意味着同一套代码可以在不同的Apple设备上运行,大大提高了开发效率和复用性。Pulse选择使用SwiftUI构建,显示了其对现代化、高效率开发的支持。 **Network Inspector功能:** Pulse具备Network Inspector功能,这个功能使得开发者能够在开发iOS应用时,直接从应用内记录和检查网络请求和日志。这种内嵌式的网络诊断能力非常有助于快速定位网络请求中的问题,如不正确的URL、不返回预期响应等。与传统的需要外部工具来抓包和分析的方式相比,这样的内嵌式工具大大减少了调试的复杂性。 **日志记录和隐私保护:** Pulse强调日志是本地记录的,并保证不会离开设备。这种做法对隐私保护至关重要,尤其是考虑到当前数据保护法规如GDPR等的严格要求。因此,Pulse的设计在帮助开发者进行问题诊断的同时,也确保了用户数据的安全性。 **集成和框架支持:** Pulse不仅仅是一个工具,它更是一个框架。它能够记录来自URLSession的事件,这意味着它可以与任何使用URLSession进行网络通信的应用或框架配合使用,包括但不限于Apple官方的网络库。此外,Pulse与使用它的框架(例如Alamofire)也能够良好配合,Alamofire是一个流行的网络请求库,广泛应用于Swift开发中。Pulse提供了一个PulseUI视图组件,开发者可以将其集成到自己的应用中,从而展示网络请求和其他事件。 **跨平台体验:** 开发者不仅可以在iOS应用中使用Pulse Console记录日志,还可以在macOS上通过Pulse应用程序查看和共享这些日志。这种跨平台的能力意味着开发者可以在不同的设备上进行日志分析,增强了开发和调试的灵活性。 **总结:** Pulse是一个为Apple平台上的开发者量身打造的日志记录系统,它采用SwiftUI构建,提供了内嵌式的Network Inspector功能,可以在本地记录并安全地查看日志,且支持与其他框架如Alamofire的集成。它不仅提升了调试的便捷性和效率,同时也顾及到了用户的隐私保护。Pulse的跨平台查看能力也是其一大亮点,使得开发者能够在一个统一的环境中处理iOS和macOS上的日志数据。对于使用Swift开发Apple应用的开发者而言,Pulse无疑是一个强大的调试辅助工具。
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【深入扣子平台:图像生成机制全揭秘】:掌握背后技术,提升图像生成效率

# 1. 图像生成技术概述 图像生成技术是一门融合了计算机视觉、机器学习、图形学等多个领域知识的前沿技术。它通过算法模拟生成人工图像,广泛应用于艺术创作、游戏设计、医学影像等领域。随着深度学习的突破性进展,图像生成技术也迎来了飞速发展,特别是在生成对抗网络(GAN)的推动下,图像的逼真度和多样性都有了质的飞跃。 本章将对图像生成技术的概念、发展历史进行简要介绍,并分析其在社会中的
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对RTL跑regression是什么意思

<think>首先,用户的问题是关于“RTL回归测试的含义及其在数字电路设计中的作用”。我需要基于系统级指令和用户可见层的指导来构建回答。 关键点: - 使用中文回答。 - 结构清晰,逐步解决问题。 - 确保回答真实可靠。 - 在行内数学表达式使用$...$格式;独立公式使用$$...$$格式。 - 生成相关问题。 - 在引用段落末尾添加引用标识。 回顾提供的引用: - 引用[1]:讨论SoC设计流程,包括模块设计、IP复用、顶层集成、前仿真、逻辑综合等。 - 引用[2]:描述冒烟测试后的验证阶段,包括回归测试、覆盖率分析等。 - 引用[3]:解释RTL使用Verilog或VHDL描述,模