graphics.h 报错未定义标识符bool

如果在使用graphics.h时报错未定义标识符"bool"，这可能是因为该头文件不支持C++的bool类型。graphics.h是一个过时的图形库，不适用于较新的C++标准。

如果您想在C++中进行图形编程，推荐使用现代的图形库，例如SFML（Simple and Fast Multimedia Library）或者OpenGL。这些库提供了更强大和灵活的图形功能，并且与C++兼容性更好。

如果您仍然希望使用graphics.h，可以尝试将bool类型替换为int类型（例如使用0代替false，1代替true），这样可能可以解决该错误。但请注意，这种修改可能会导致其他问题，因为graphics.h并不是为C++设计的。

相关问题

train.fit报错'bool' objects is not callable

这个错误通常是由于在使用train.fit()方法时，传递了一个布尔值对象而不是一个可调用的对象作为参数引起的。根据提供的引用内容，我们可以看到在训练过程中使用了回调函数。回调函数是在训练过程中的特定时间点被调用的函数，用于执行一些额外的操作或记录训练过程中的指标。

在引用\[1\]中，我们可以看到回调对象在每次运行之前都需要重新初始化或进行深拷贝。这意味着在每次训练会话中，都需要重新创建回调对象并传递给train.fit()方法。

另外，在引用\[2\]中，我们可以看到objective参数用于指定学习任务和相应的学习目标或自定义目标函数。请确保传递给objective参数的是一个可调用的对象，而不是一个布尔值对象。

最后，在引用\[3\]中，我们可以看到一个字典对象，其中包含了验证集的logloss指标。这个引用内容可能与问题的报错信息没有直接关系，但它提供了一些关于训练过程中的指标记录的信息。

综上所述，要解决报错'bool' objects is not callable，你需要确保在train.fit()方法中传递的参数是可调用的对象，而不是布尔值对象。同时，还需要在每次训练会话中重新初始化或深拷贝回调对象。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python提升算法3_XGBOOST_docs_Scikit-LearnAPI_XGBClassifier_train参数01](https://blog.csdn.net/u012338969/article/details/124914854)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

c++ 未定义标识符_Bool

在C++中，_Bool是C99标准中引入的布尔类型，但是在C++中，布尔类型被定义为bool。因此，如果您在C++程序中使用_Bool而不是bool，编译器会报告未定义的标识符错误。要解决此问题，您可以使用bool类型代替_Bool类型。

以下是一个示例代码，演示了如何在C++中使用bool类型：

#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
   bool b = true;
   if (b) {
      cout << "b is true" << endl;
   } else {
      cout << "b is false" << endl;
   }
   return 0;
}