'std::thread::_State_impl<std::thread::_Invoker<std::tuple<ThreadPool::ThreadPool (int):: (lambda()#1}> > > warning: RTTI symbol not found for class

时间: 2023-09-14 16:08:31 浏览: 229
这个问题看起来是一个编译器的警告。RTTI(Run-Time Type Information)是一种C++的特性,它允许程序在运行时获取对象的类型信息。这个警告的意思是,在编译时无法找到某个类的RTTI符号,可能会导致程序在运行时出现问题。 通常情况下,这个警告可以通过在编译选项中添加-fno-rtti来忽略掉。不过,这样做会导致某些类型安全的代码无法正常工作,因此需要谨慎使用。另外,也可以通过在类定义中添加虚函数来解决这个问题,因为虚函数会自动添加RTTI符号。 如果你需要更具体的帮助,可以提供更多的上下文信息,我会尽力帮你解决问题。
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namespace detail { template <typename F, typename Tuple, std::size_t... I> constexpr decltype(auto) apply_impl(F&& f, Tuple&& t, std::index_sequence<I...>) { return std::forward<F>(f)(std::get<I>(std::forward<Tuple>(t))...); } } template <typename F, typename Tuple> constexpr decltype(auto) apply(F&& f, Tuple&& t) { return detail::apply_impl( std::forward<F>(f), std::forward<Tuple>(t), std::make_index_sequence<std::tuple_size<std::decay_t<Tuple>>::value>{}); } 解释下这段代码

这段代码是一个实现了函数对象的调用的辅助函数模板 `apply`。它使用了 C++17 中引入的 `std::index_sequence` 和 `std::make_index_sequence` 来生成一个序列,用于展开函数参数包。 首先,`apply` 函数接受两个参数:一个函数对象 `f` 和一个参数包 `t`。然后,它调用了 `detail::apply_impl` 函数,将函数对象、参数包和生成的序列作为参数传递给它。 `apply_impl` 函数是一个私有的辅助函数模板,它接受三个参数:一个函数对象 `f`、一个参数包 `t` 和一个序列 `std::index_sequence<I...>`。在函数体内部,通过调用 `std::get<I>(std::forward<Tuple>(t))...` 来展开参数包中的参数。然后,使用 `std::forward<F>(f)` 来调用函数对象,并将展开后的参数传递给它。 最后,`apply_impl` 函数返回调用结果。 总而言之,这段代码实现了一个 `apply` 函数,可以将一个函数对象和一个参数包传递进去,并调用该函数对象,将参数包中的参数作为函数调用的实参。这样做可以方便地对函数对象进行调用,并且不需要手动展开参数包。

std::make_index_sequence<std::tuple_size<T>{}>{}

这段代码使用了C++14标准中的模板元编程技巧,使用std::make_index_sequence生成了一个整数序列作为模板参数。 具体来说,std::make_index_sequence是一个模板函数,它接受一个整数n作为参数,并返回一个std::index_sequence<0, 1, ..., n-1>类型的对象,表示一个包含n个连续整数的序列。 在这段代码中,使用std::tuple_size<T>{}获取类型T的大小,即tuple中元素的数量,然后将其作为整数n的值传递给std::make_index_sequence,生成一个从0到n-1的整数序列。最后使用两个花括号{}将生成的整数序列转换成一个对象,作为apply_impl函数的参数传递给它,用于展开tuple中的元素。
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../dlib-19.22/dlib/all/../bigint/../vectorstream/vectorstream.h:31:34: error: invalid use of dependent type ‘dlib::vectorstream::vector_streambuf<CharType>::size_type’ size_type read_pos = 0; // buffer[read_pos] == next byte to read from buffer ^ In file included from ../dlib-19.22/dlib/all/../svm/../global_optimization.h:8:0, from ../dlib-19.22/dlib/all/../svm/auto.cpp:7, from ../dlib-19.22/dlib/all/source.cpp:87: ../dlib-19.22/dlib/all/../svm/../global_optimization/find_max_global.h:284:47: error: default argument missing for parameter 8 of ‘template<class funct, class ... Args> std::pair<long unsigned int, dlib::function_evaluation> dlib::impl::find_max_global(double, dlib::thread_pool&, std::vector<_RealType>&, std::vector<dlib::function_spec>, std::chrono::nanoseconds, dlib::max_function_calls, double, Args&& ...)’ std::pair<size_t,function_evaluation> find_max_global ( ^ ../dlib-19.22/dlib/all/../svm/../global_optimization/find_max_global.h:303:47: error: default argument missing for parameter 7 of ‘template<class funct, class ... Args> std::pair<long unsigned int, dlib::function_evaluation> dlib::impl::find_max_global(double, dlib::thread_pool&, std::vector<_RealType>&, std::vector<dlib::function_spec>, std::chrono::nanoseconds, double, Args&& ...)’ std::pair<size_t,function_evaluation> find_max_global ( ^ make[3]: *** [../dlib-19.22/dlib/all/libRNA_concentrations_la-source.lo] Error 1 make[3]: Leaving directory /storage/denghua/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/ViennaRNA-2.5.0/src/ViennaRNA' make[2]: *** [install-recursive] Error 1 make[2]: Leaving directory /storage/denghua/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/ViennaRNA-2.5.0/src/ViennaRNA' make[1]: *** [install-recursive] Error 1 make[1]: Leaving directory /storage/denghua/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/ViennaRNA-2.5.0/src' make: *** [install-recursive] Error 1

[ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1203) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively OPENCV/DNN: [Pooling]:(onnx_node!AveragePool_75): getMemoryShapes() post validation failed. inputs=1 outputs=1/1 blobs=0 inplace=0 [ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1206) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively input[0] = [ 1 128 7 7 ] [ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1210) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively output[0] = [ 1 128 -2147483648 -2147483648 ] [ERROR:0@1.536] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp (1216) cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively Exception message: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp:1195: error: (-2:Unspecified error) in function 'void __cdecl cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively(int,class std::map<int,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes,struct std::less<int>,class std::allocator<struct std::pair<int const ,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes> > > &)' > (expected: 'total(os[i]) > 0'), where > 'total(os[i])' is 0 > must be greater than > '0' is 0 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\20496\Desktop\00\1.py", line 23, in <module> output = net.forward() # 网络的计算,返回网络的输出 cv2.error: OpenCV(4.6.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\dnn\src\net_impl.cpp:1195: error: (-2:Unspecified error) in function 'void __cdecl cv::dnn::dnn4_v20220524::Net::Impl::getLayerShapesRecursively(int,class std::map<int,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes,struct std::less<int>,class std::allocator<struct std::pair<int const ,struct cv::dnn::dnn4_v20220524::detail::LayerShapes> > > &)' > (expected: 'total(os[i]) > 0'), where > 'total(os[i])' is 0 > must be greater than > '0' is 0

bool isPolygonInside(const std::vector<cv::Point>& polygon1, const std::vector<cv::Point>& polygon2, double& outsideArea) { // Check if all vertices of polygon1 are inside polygon2 bool allInside = true; for (const auto& vertex : polygon1) { double distance = cv::pointPolygonTest(polygon2, vertex, true); if (distance < 0) { allInside = false; break; } } if (allInside) { return true; } // Polygon1 is partially or completely outside polygon2 std::vector<std::vector<cv::Point>> intersectionPolygon; // 修改此处 if (cv::isContourConvex(polygon1) && cv::isContourConvex(polygon2)) { cv::Mat intersectionMat; cv::intersectConvexConvex(cv::Mat(polygon1), cv::Mat(polygon2), intersectionMat); if (cv::countNonZero(intersectionMat) > 0) { cv::findContours(intersectionMat, intersectionPolygon, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); } } else { std::vector<cv::Point> hull1, hull2; cv::convexHull(polygon1, hull1); cv::convexHull(polygon2, hull2); std::vector<cv::Point> hullIntersection; cv::convexHull(hull1, hullIntersection, false, false); cv::fillConvexPoly(cv::Mat(hullIntersection), hull2, cv::Scalar(0), false); cv::findContours(cv::Mat(hullIntersection), intersectionPolygon, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); } if (intersectionPolygon.empty()) { outsideArea = 0; return false; } double intersectionArea = std::abs(cv::contourArea(intersectionPolygon[0])); // 修改此处 double polygon1Area = std::abs(cv::contourArea(polygon1)); outsideArea = polygon1Area - intersectionArea; return true; // 修改此处 } 这个是你给的代码,运行后提示报错:terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception' what(): OpenCV(4.5.0) /home/sniper/Downloads/opencv-4.5.0/modules/imgproc/src/contours.cpp:195: error: (-210:Unsupported format or combination of formats) [Start]FindContours supports only CV_8UC1 images when mode != CV_RETR_FLOODFILL otherwise supports CV_32SC1 images only in function 'cvStartFindContours_Impl'

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