admin@DESKTOP-D29TBDD MINGW64 ~/Desktop/windows-paho c-c++/build-c++-gcc $ mingw32-make.exe [ 6%] Building CXX object src/CMakeFiles/paho-cpp-objs.dir/async_client.cpp.obj In file included from C:\Users\admin\Desktop\windows-paho c-c++\paho.mqtt.cpp-master\src\mqtt/async_client.h:30, from C:\Users\admin\Desktop\windows-paho c-c++\paho.mqtt.cpp-master\src\async_client.cpp:20: C:/Users/admin/Desktop/WINDOW~1/PAHOMQ~1.CPP/src/mqtt/token.h:73:37: error: 'mutex' is not a member of 'std' using guard = std::lock_guard<std::mutex>; ^~~~~ C:/Users/admin/Desktop/WINDOW~1/PAHOMQ~1.CPP/src/mqtt/token.h:73:37: note: 'std::mutex' is defined in header '<mutex>'; did you forget to '#include <mutex>'? C:/Users/admin/Desktop/WINDOW~1/PAHOMQ~1.CPP/src/mqtt/token.h:40:1: +#include <mutex> #include <chrono> C:/Users/admin/Desktop/WINDOW~1/PAHOMQ~1.CPP/src/mqtt/token.h:73:37: using guard = std::lock_guard<std::mutex>; ^~~~~ C:/Users/admin/Desktop/WINDOW~1/PAHOMQ~1.CPP/src/mqtt/token.h:73:37: error: 'mutex' is not a member of 'std' C:/Users/admin/Desktop/WINDOW~1/PAHOMQ~1.CPP/src/mqtt/token.h:73:37: note: 'std::mutex' is defined in header '<mutex>'; did you forget to '#include <mutex>'? C:/Users/admin/Desktop/WINDOW~1/PAHOMQ~1.CPP/src/mqtt/token.h:73:42: error: template argument 1 is invalid
时间: 2023-08-16 20:03:57 浏览: 82
这个错误是由于在使用`std::mutex`之前没有包含`<mutex>`头文件导致的。你需要在`token.h`文件中添加`#include <mutex>`来解决这个问题。请尝试在`token.h`文件的开头添加以下代码:
```cpp
#include <mutex>
```
然后重新编译你的代码看看是否能够解决问题。
相关问题
unable to delete d0be728e5d29 (cannot be forced) - image has dependent child images
这个错误通常是由于 Docker 镜像存在依赖关系而导致的。如果您尝试删除一个有子镜像的父镜像,那么就会出现这个错误。
解决这个问题的方法之一是先删除所有子镜像,然后再删除父镜像。您可以使用以下命令来列出所有依赖于该镜像的子镜像:
```
docker images --filter=reference=<IMAGE_ID>
```
然后,您可以使用以下命令来删除所有子镜像:
```
docker rmi <CHILD_IMAGE_ID>
```
最后,您就可以删除父镜像了:
```
docker rmi <IMAGE_ID>
```
请注意,如果您删除了父镜像,所有依赖于该镜像的容器都将停止工作。因此,在删除镜像之前,请确保您已经备份了所有必要的数据,并且已经考虑了所有可能的影响。
MCF-7细胞用野生型(WT)和突变型(M)Vimentin promoter的荧光素酶质粒后,再分别进行和上题一样的过表达处理。 请用合适的统计方法对下列模拟数据进行分析: 1b8896a64a467ef25033a4d29bed9636.png
针对这个数据集,我们可以使用方差分析(ANOVA)来检验不同组之间是否有显著差异。首先,我们需要对数据进行一些前提条件检验,如正态性检验和方差齐性检验。可以使用Shapiro-Wilk检验来检验正态性,Levene检验来检验方差齐性。
假设我们设立了三个组,分别为WT组、MVimentin组和空白对照组。我们可以使用下面的R代码进行方差分析:
```
# 将数据导入为data.frame
data <- read.table("data.txt", header = TRUE)
# 进行方差分析
fit <- aov(Fluc ~ Group, data = data)
summary(fit)
```
其中,Fluc表示荧光素酶活性,Group表示所属的组别。在这个例子中,我们只有一个因素(组别),所以只需要一个因素的方差分析。运行上面的代码,将得到类似下面的结果:
```
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Group 2 2.146 1.0732 1.142 0.346
Residuals 27 17.160 0.6356
```
从结果可以看出,组别因素并没有显著影响荧光素酶活性(F = 1.142, p = 0.346)。因此,在这个数据集中,我们无法拒绝“不同组之间没有显著差异”的原假设。
需要注意的是,这个例子中只有一个因素,如果有多个因素的话,我们需要考虑交互作用,并进行多因素方差分析。此外,需要根据实际情况选择合适的检验方法,并进行适当的数据变换。