c++ n.param<string>

在 C++ 中，`std::vector<std::string>` 或 `n.param<string>` 的意思是使用 C++ 标准库中的 vector 容器来存储字符串类型的数据。`std::vector` 是一种动态数组容器，它可以自动调整大小，非常适合存放一组同类型的元素。

`n.param<string>` 可能是在某个模板类、函数或接口中声明的一个参数，`param` 指的是一个参数变量，`string` 表示这个参数的类型是字符串。如果你看到 `n.param<string>`，它可能是某个函数的输入参数，比如一个命令行参数处理函数，`n` 可能代表命令行解析器。

例如：

void processArguments(const std::vector<std::string>& args) {
    for (const auto& arg : args) {
        // 处理每个字符串参数
    }
}

int main(int argc, char* argv[]) {
    n.param<std::vector<std::string>>("args", argv, argc);  // 将命令行参数转换为 string 列表
    processArguments(n.get("args"));  // 调用处理函数并传递参数
}

相关问题

#include <ros/ros.h> #include "Utils/param.h" #include "control.hpp" #include <sstream> namespace ns_control { Param control_param_; Control::Control(ros::NodeHandle &nh) : nh_(nh) { controller_ = nh_.param<std::string>("controller", "pure_pursuit"); control_param_.getParams(nh_, controller_); if (controller_ == "pure_pursuit") { solver_ = &pure_pursuit_solver_; } else if (controller_ == "mpc") { solver_ = &mpc_solver_; } else { ROS_ERROR("Undefined Solver name !"); } } void Control::setCarState(const fsd_common_msgs::CarState &msgs) { car_state_ = msgs; } void Control::setTrack(const Trajectory &msgs) { refline_ = msgs; } fsd_common_msgs::ControlCommand Control::getCmd() { return cmd_; } visualization_msgs::MarkerArray Control::getPrePath() { return PrePath_; } bool Control::Check() { if (refline_.empty()) { ROS_DEBUG_STREAM("Successfully passing check"); return false; } return true; } void Control::runAlgorithm() { if (!Check()) { ROS_WARN_STREAM("Check Error"); return; } solver_->setState(VehicleState(car_state_, cmd_)); solver_->setTrajectory(refline_); solver_->solve(); cmd_ = solver_->getCmd(); std::vector<float> color_ref = {1, 0, 0}; std::vector<float> color_pre = {0, 1, 0}; std::vector<float> color_init = {0, 0, 1}; if (controller_ == "mpc") visual_trajectory(solver_->getTrajectory(), PrePath_, "/base_link", color_pre, car_state_.header, true); std::cout << "steering: " << cmd_.steering_angle.data << std::endl; std::cout << "throttle: " << cmd_.throttle.data << std::endl; }翻译这段代码

这是一个控制程序的C++代码。首先引入了ROS的头文件和一些其他的头文件，包括Param.h和control.hpp。然后定义了一个命名空间ns_control。

在命名空间ns_control中，定义了一个结构体Param和一个类Control。Param结构体用于存储控制参数，Control类用于执行控制算法。

在Control类中，首先初始化了一个控制器名称controller_，并根据控制器名称获取控制参数。如果控制器名称为"pure_pursuit"，则使用纯追踪控制器；如果为"mpc"，则使用模型预测控制器；否则输出错误信息。然后定义了一个车辆状态car_state_和一个参考轨迹refline_，并实现了一些函数，包括设置车辆状态、设置参考轨迹、获取控制指令、获取预瞄路径等。

在runAlgorithm函数中，首先检查参考轨迹是否为空，如果为空则输出警告信息并返回。然后设置控制器的状态和参考轨迹，求解控制指令，更新车辆状态等。如果控制器为模型预测控制器，则获取预瞄路径并进行可视化。最后输出控制指令的转向角和油门值。

总体来说，这段代码实现了一个控制器，可以根据车辆状态和参考轨迹计算出相应的控制指令。

opencv c++推理ncnn模型 读取模型文件（.param 和 .bin 文件），初始化ncnn的Net类。

在OpenCV中使用NCNN（Neural Computation Network）库进行C++推理模型，你需要按照以下步骤操作：

1. 安装NCNN库：首先确保你已经安装了NCNN，可以从其官方GitHub仓库下载源码包并编译，或者从预编译版本获取适用于你的系统的二进制包。

2. 准备模型文件：NCNN模型通常由两个文件组成：`.param`文件存储网络结构描述，`.bin`文件包含模型权重。这两个文件需要放在程序可以访问的地方。

3. 加载模型：使用NCNN的`Ncnn::Net`类，你可以通过以下代码加载模型：

#include <ncnn.h>
std::string model_path = "path_to_your_model.param";
std::string param_path = "path_to_your_model.bin";

// 初始化Net对象
Ncnn::Net net;
if (!net.load(model_path, param_path)) {
    // 处理错误，例如打印错误信息
    std::cerr << "Failed to load model: " << net.error() << std::endl;
    return;
}

这里，`load()`函数尝试从指定路径加载模型。如果加载失败，会返回错误信息。

4. 预处理输入：对于每个推理请求，你需要准备输入数据，并将其转换为NCNN所需的格式。

5. 进行推理：一旦模型加载成功，你可以调用`forward()`方法来进行推理：

Mat input_data; // 假设input_data已经填充好了输入数据
net.setInput(input_data); // 设置输入
Mat output; // 存放输出结果
net.forward(&output); // 执行前向传播

6. 获取结果：最后，你可以从`output`矩阵中提取模型的预测结果。