static_cast<size_type>(-1)是什么意思

时间: 2023-04-02 21:02:32 浏览: 77
static_cast<size_type>(-1)表示将-1强制转换为size_type类型,size_type是一个无符号整数类型,通常用于表示容器的大小。这个表达式的结果是一个非常大的正整数,因为在二进制补码表示中,-1的所有位都是1,所以强制转换后得到的数是最大的无符号整数。
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//得到随机怪兽int getRandomNumber(int min, int max){ static constexpr double fraction{ 1.0 / (RAND_MAX + 1.0) }; return min + static_cast<int>((max - min + 1) * (std::rand() * fraction));}class Monster : public Creature{public: //怪兽种类的枚举 enum class Type { dragon, orc, slime, max_types }; Monster(Type type) : Creature{ getDefaultCreature(type) } {} static Monster getRandomMonster() { int num{ getRandomNumber(0, static_cast<int>(Type::max_types) - 1) }; return Monster{ static_cast<Type>(num) }; }private: //怪兽查找表 static const Creature& getDefaultCreature(Type type) { static const std::array<Creature, static_cast<std::size_t>(Type::max_types)> monsterData { { { "dragon", 'D', 20, 4, 100 }, { "orc", 'o', 4, 2, 25 }, { "slime", 's', 1, 1, 10 } } }; return monsterData.at(static_cast<std::size_t>(type)); }}这段代码每一行的详细解释和分析;

这段代码实现了一个怪兽类Monster,它继承自另一个类Creature。主要实现了以下几个功能: 1. 定义了一个枚举类型Type,表示怪兽的种类,包括龙、兽人和史莱姆三种。 2. 定义了一个构造函数Monster(Type type),用于创建一个指定种类的怪兽对象。在构造函数中调用了另一个函数getDefaultCreature(Type type),该函数用于获取指定种类怪兽的属性信息,并将这些属性信息传递给Creature类的构造函数,从而创建一个Creature对象。 3. 定义了一个静态函数getRandomMonster(),用于随机生成一个怪兽对象。在该函数中,首先调用了另一个函数getRandomNumber(int min, int max),用于生成一个介于min和max之间的随机整数。然后根据生成的随机整数,选择一种怪兽种类,最后创建并返回一个对应种类的怪兽对象。 4. 定义了一个私有静态函数getDefaultCreature(Type type),用于获取指定种类怪兽的属性信息。在该函数中,使用了一个静态的Creature类型数组monsterData,存储了所有怪兽种类的属性信息。根据传入的参数type,从monsterData数组中获取对应种类的属性信息,并返回一个const Creature类型的常量引用。 下面是每一行代码的详细解释: 第1行:定义了一个随机整数生成函数getRandomNumber,它的参数是一个最小值min和一个最大值max,返回一个介于min和max之间的随机整数。其中,fraction的值为1.0 / (RAND_MAX + 1.0),用于将rand函数生成的随机数转化为介于0和1之间的小数。 第2行:定义了一个怪兽类Monster,它继承自Creature类。 第3-4行:在Monster类中定义了一个Type枚举类型,表示怪兽的种类,包括龙、兽人和史莱姆三种。 第5行:定义了一个构造函数Monster(Type type),用于创建一个指定种类的怪兽对象。 第6行:在构造函数中调用了getDefaultCreature函数,获取指定种类怪兽的属性信息,并将这些属性信息传递给Creature类的构造函数,从而创建一个Creature对象。 第8-12行:定义了一个静态函数getRandomMonster,用于随机生成一个怪兽对象。 第13行:调用getRandomNumber函数,生成一个介于0和Type::max_types-1之间的随机整数。 第14行:根据生成的随机整数,选择一种怪兽种类。 第15行:创建并返回一个对应种类的怪兽对象。 第17-29行:定义了一个私有静态函数getDefaultCreature,用于获取指定种类怪兽的属性信息。在该函数中,使用了一个静态的Creature类型数组monsterData,存储了所有怪兽种类的属性信息。根据传入的参数type,从monsterData数组中获取对应种类的属性信息,并返回一个const Creature类型的常量引用。

bool nanoappStart() { LOGI("App started on platform ID %" PRIx64, chreGetPlatformId()); for (size_t i = 0; i < ARRAY_SIZE(sensors); i++) { SensorState &sensor = sensors[i]; sensor.isInitialized = chreSensorFind(sensor.type, sensor.sensorIndex, &sensor.handle); LOGI("Sensor %zu initialized: %s with handle %" PRIu32, i, sensor.isInitialized ? "true" : "false", sensor.handle); if (sensor.type == CHRE_SENSOR_TYPE_INSTANT_MOTION_DETECT) { motionSensorIndices[static_cast<size_t>(MotionMode::Instant)] = i; } else if (sensor.type == CHRE_SENSOR_TYPE_STATIONARY_DETECT) { motionSensorIndices[static_cast<size_t>(MotionMode::Stationary)] = i; } if (sensor.isInitialized) { // Get sensor info chreSensorInfo &info = sensor.info; bool infoStatus = chreGetSensorInfo(sensor.handle, &info); if (infoStatus) { LOGI("SensorInfo: %s, Type=%" PRIu8 " OnChange=%d OneShot=%d Passive=%d " "minInterval=%" PRIu64 "nsec", info.sensorName, info.sensorType, info.isOnChange, info.isOneShot, info.supportsPassiveMode, info.minInterval); } else { LOGE("chreGetSensorInfo failed"); } // Subscribe to sensors if (sensor.enable) { float odrHz = 1e9f / static_cast<float>(sensor.interval); float latencySec = static_cast<float>(sensor.latency) / 1e9f; bool status = chreSensorConfigure(sensor.handle, CHRE_SENSOR_CONFIGURE_MODE_CONTINUOUS, sensor.interval, sensor.latency); LOGI("Requested data: odr %f Hz, latency %f sec, %s", odrHz, latencySec, status ? "success" : "failure"); } } }

这段代码是一个函数 `nanoappStart()`,它在应用程序启动时被调用。以下是该函数的主要步骤: 1. 使用 `LOGI` 函数记录应用程序在特定平台上启动的信息,包括平台 ID。 2. 遍历名为 `sensors` 的传感器数组,对每个传感器执行以下操作: - 检查传感器是否已初始化,并将结果存储在 `SensorState` 结构体的 `isInitialized` 成员中。 - 使用 `LOGI` 函数记录传感器的初始化状态和句柄。 - 根据传感器类型,将传感器索引存储在 `motionSensorIndices` 数组的相应位置,以供后续使用。 - 如果传感器已初始化,则执行以下操作: - 调用 `chreGetSensorInfo` 函数获取传感器的信息,并使用 `LOGI` 函数记录传感器的相关属性,如传感器名称、类型、支持的模式和最小间隔。 - 如果需要启用传感器,则计算采样率和延迟,并调用 `chreSensorConfigure` 函数以连续模式配置传感器。 总的来说,这段代码的作用是在应用程序启动时初始化并配置一组传感器,并记录它们的属性和配置状态。

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在vs2015 c++ .h中加入这段代码会报重定义 namespace cv_dnn { namespace { template <typename T> static inline bool SortScorePairDescend(const std::pair<float, T>& pair1, const std::pair<float, T>& pair2) { return pair1.first > pair2.first; } } // namespace inline void GetMaxScoreIndex(const std::vector<float>& scores, const float threshold, const int top_k, std::vector<std::pair<float, int> >& score_index_vec) { for (size_t i = 0; i < scores.size(); ++i) { if (scores[i] > threshold) { score_index_vec.push_back(std::make_pair(scores[i], i)); } } std::stable_sort(score_index_vec.begin(), score_index_vec.end(), SortScorePairDescend<int>); if (top_k > 0 && top_k < (int)score_index_vec.size()) { score_index_vec.resize(top_k); } } template <typename BoxType> inline void NMSFast_(const std::vector<BoxType>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, const float eta, const int top_k, std::vector<int>& indices, float(*computeOverlap)(const BoxType&, const BoxType&)) { CV_Assert(bboxes.size() == scores.size()); std::vector<std::pair<float, int> > score_index_vec; GetMaxScoreIndex(scores, score_threshold, top_k, score_index_vec); // Do nms. float adaptive_threshold = nms_threshold; indices.clear(); for (size_t i = 0; i < score_index_vec.size(); ++i) { const int idx = score_index_vec[i].second; bool keep = true; for (int k = 0; k < (int)indices.size() && keep; ++k) { const int kept_idx = indices[k]; float overlap = computeOverlap(bboxes[idx], bboxes[kept_idx]); keep = overlap <= adaptive_threshold; } if (keep) indices.push_back(idx); if (keep && eta < 1 && adaptive_threshold > 0.5) { adaptive_threshold *= eta; } } } // copied from opencv 3.4, not exist in 3.0 template<typename Tp> static inline double jaccardDistance_(const Rect_<Tp>& a, const Rect<_Tp>& b) { Tp Aa = a.area(); Tp Ab = b.area(); if ((Aa + Ab) <= std::numeric_limits<Tp>::epsilon()) { // jaccard_index = 1 -> distance = 0 return 0.0; } double Aab = (a & b).area(); // distance = 1 - jaccard_index return 1.0 - Aab / (Aa + Ab - Aab); } template <typename T> static inline float rectOverlap(const T& a, const T& b) { return 1.f - static_cast<float>(jaccardDistance(a, b)); } void NMSBoxes(const std::vector<Rect>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, std::vector<int>& indices, const float eta = 1, const int top_k = 0) { NMSFast(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta, top_k, indices, rectOverlap); } }

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