/root/space1/ipc2_gkv500/swapp/../swapi/base/include/swos/swudp.h:39:37: error: declaration of 'struct in6_addr' will not be visible outside of this function [-Werror,-Wvisibility] int sw_udp_bind_v6( int skt, struct in6_addr ip, unsigned short port );
时间: 2023-10-23 22:10:47 浏览: 47
这个错误提示是因为在函数 sw_udp_bind_v6 中的参数 struct in6_addr 没有在该函数外部声明。这可能是因为在头文件中没有正确地包含所需的头文件。
要解决此问题，可以在包含该头文件之前添加以下代码：
```c
#include <netinet/in.h>
#include <arpa/inet.h>
```
这两个头文件分别定义了 struct in6_addr 和 inet_pton 函数，它们是 swudp.h 中使用的结构体和函数。添加这些头文件后，应该能够正确地编译代码。
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自选一个APP的首页,使用HTML5+CSS进行模拟布局
好的，我选择模拟淘宝APP的首页布局，以下是HTML5和CSS的代码：
HTML5代码：
```
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>淘宝APP首页</title>
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="style.css">
</head>
<body>
<header>
<div class="header-left">
<img src="https://img.alicdn.com/tps/TB1GkV1SXXXXXc3XVXXXXXXXXXX-102-44.png" alt="淘宝图标">
<span>淘宝</span>
</div>
<div class="header-right">
<input type="text" placeholder="搜索宝贝/店铺/分类">
<img src="https://img.alicdn.com/tps/i1/TB1uKlLSXXXXXa4XXXXhSjJFXXX.png" alt="搜索图标">
</div>
</header>
<nav>
<ul>
<li><a href="#">首页</a></li>
<li><a href="#">我的淘宝</a></li>
<li><a href="#">购物车</a></li>
<li><a href="#">消息</a></li>
<li><a href="#">更多</a></li>
</ul>
</nav>
<main>
<div class="banner">
<img src="https://gw.alicdn.com/imgextra/i4/2510800862/TB2w4G2sFXXXXXdXXXXXXXXXXXX_!!2510800862.jpg" alt="banner图">
</div>
<div class="recommend">
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<p>宝贝2标题</p>
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</a>
</li>
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<img src="https://gw.alicdn.com/bao/uploaded/i1/2206776402660/O1CN01ZJ3dZj1zCQc8JgQ1i_!!2206776402660.jpg_290x290q90.jpg_.webp" alt="宝贝3">
<p>宝贝3标题</p>
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<p>宝贝4标题</p>
<span>¥60</span>
</a>
</li>
</ul>
</div>
</main>
<footer>
<ul>
<li><a href="#">首页</a></li>
<li><a href="#">我的淘宝</a></li>
<li><a href="#">购物车</a></li>
<li><a href="#">消息</a></li>
<li><a href="#">更多</a></li>
</ul>
</footer>
</body>
</html>
```
CSS代码：
```
body {
margin: 0;
padding: 0;
font-family: Arial, sans-serif;
}
header {
background-color: #FF5000;
color: #fff;
display: flex;
justify-content: space-between;
align-items: center;
padding: 10px 20px;
}
.header-left img {
width: 20px;
height: 20px;
}
.header-left span {
font-size: 18px;
font-weight: bold;
margin-left: 5px;
}
.header-right input[type="text"] {
width: 200px;
height: 26px;
border-radius: 13px;
border: none;
padding: 0 10px;
}
.header-right img {
width: 20px;
height: 20px;
margin-left: 10px;
}
nav {
background-color: #fff;
display: flex;
justify-content: space-around;
align-items: center;
height: 50px;
box-shadow: 0 2px 2px rgba(0,0,0,0.2);
}
nav ul {
list-style: none;
display: flex;
}
nav li {
margin: 0 10px;
}
nav a {
color: #333;
text-decoration: none;
font-size: 16px;
}
nav a:hover {
color: #FF5000;
}
main {
padding: 10px 20px;
}
.banner img {
width: 100%;
}
.recommend h2 {
font-size: 16px;
font-weight: bold;
margin-bottom: 10px;
}
.recommend ul {
list-style: none;
margin: 0;
padding: 0;
display: flex;
flex-wrap: wrap;
}
.recommend li {
width: 50%;
margin-bottom: 20px;
}
.recommend a {
display: block;
text-decoration: none;
color: #333;
}
.recommend img {
width: 100%;
height: auto;
}
.recommend p {
margin-top: 5px;
font-size: 14px;
}
.recommend span {
font-size: 16px;
color: #FF5000;
font-weight: bold;
margin-top: 5px;
display: block;
}
footer {
background-color: #fff;
display: flex;
justify-content: space-around;
align-items: center;
height: 50px;
box-shadow: 0 -2px 2px rgba(0,0,0,0.2);
position: fixed;
bottom: 0;
left: 0;
right: 0;
}
footer ul {
list-style: none;
display: flex;
}
footer li {
margin: 0 10px;
}
footer a {
color: #333;
text-decoration: none;
font-size: 16px;
}
footer a:hover {
color: #FF5000;
}
```
效果展示：
使用TensorFlow搭建vgg16模型
下面是使用TensorFlow搭建VGG16模型的示例代码：
```python
import tensorflow as tf
def vgg16(input_tensor, num_classes):
# 定义卷积层和池化层的函数，方便重复使用
def conv_block(inputs, filters, kernel_size, strides=(1,1), padding='same', activation=tf.nn.relu):
conv = tf.layers.conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides, padding, activation=activation)
return tf.layers.batch_normalization(conv)
def max_pool(inputs, pool_size=(2,2), strides=(2,2), padding='same'):
return tf.layers.max_pooling2d(inputs, pool_size, strides, padding)
# 定义VGG16的卷积层和池化层结构
net = conv_block(input_tensor, 64, (3,3))
net = conv_block(net, 64, (3,3))
net = max_pool(net)
net = conv_block(net, 128, (3,3))
net = conv_block(net, 128, (3,3))
net = max_pool(net)
net = conv_block(net, 256, (3,3))
net = conv_block(net, 256, (3,3))
net = conv_block(net, 256, (3,3))
net = max_pool(net)
net = conv_block(net, 512, (3,3))
net = conv_block(net, 512, (3,3))
net = conv_block(net, 512, (3,3))
net = max_pool(net)
net = conv_block(net, 512, (3,3))
net = conv_block(net, 512, (3,3))
net = conv_block(net, 512, (3,3))
net = max_pool(net)
# 定义全连接层结构
net = tf.layers.flatten(net)
net = tf.layers.dense(net, 4096, activation=tf.nn.relu)
net = tf.layers.dropout(net, rate=0.5)
net = tf.layers.dense(net, 4096, activation=tf.nn.relu)
net = tf.layers.dropout(net, rate=0.5)
net = tf.layers.dense(net, num_classes)
return net
```
在上面的代码中，我们使用了TensorFlow中的tf.layers模块，这个模块可以方便地创建各种神经网络层，包括卷积层、池化层、全连接层等。
VGG16模型的具体结构可以参考下图：
上面的代码实现了VGG16模型的卷积层和全连接层结构。你可以通过调用这个函数来创建一个VGG16模型，并且可以通过传入不同的输入张量和输出类别数来创建不同的模型。
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2． 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像
可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def func(x):
return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x)
x = np.linspace(0, 5, 500)
y = func(x)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)')
plt.show()
```
运行这段
JSBSim Reference Manual
JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。