146 21 C:\Users\HF\Desktop\C语言综合设计实验4\11111.cpp [Error] aggregate 'Student_register()::infotmation id' has incomplete type and cannot be defined

时间: 2023-10-15 20:08:24 浏览: 42
这个错误信息是发生在一个名为 "Student_register()" 的函数的代码中,可能是由于在该函数的某个地方声明了一个名为 "id" 的结构体或类,但是该结构体或类的定义不完整,导致无法被编译器正确识别。解决这个问题的方法是检查代码中的结构体或类定义是否正确并完整,如果有必要,可以将其移到函数之外或者在函数内进行完整的定义。
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61 128 C:\Users\86157\OneDrive\桌面\学期实践\ssgjdjpxx.cpp [Error] C99 designator 's_Num' outside aggregate initializer

这个错误是由于在C语言中,C99标准引入了一种称为"设计器(designator)"的语法,用于在初始化聚合类型(如结构体和数组)的元素时指定特定的成员或索引。然而,设计器只能用于初始化器中,不能在其他地方使用。 在你提供的错误信息中,出现了一个设计器's_Num',并且它被放在了聚合类型初始化器之外的地方。这是不允许的,因此编译器会报错。 要解决这个问题,您需要检查代码中使用设计器的位置,确保它们仅用于初始化器。 相关问题: 1. 什么是C99标准中引入的设计器语法? 2. 初始化器和设计器的区别是什么? 3. 除了结构体和数组,还有哪些类型可以使用设计器进行初始化? 4. 设计器的语法规则是什么?

[Error] C:\Users\poi\Desktop\c++\第四次\时间类1.cpp:24: error: aggregate `std::stringstream ss' has incomplete type and cannot be defined

这个错误是因为在你的代码中使用了`std::stringstream`,但是没有包含相应的头文件。你需要在代码中添加`#include <sstream>`来解决这个问题。`std::stringstream`是一个用于字符串流的类,它可以将各种类型的数据转换为字符串,也可以将字符串转换为各种类型的数据。在使用`std::stringstream`之前,需要包含头文件`<sstream>`。

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import torch import torch.nn as nn from pointnet2_lib.pointnet2.pointnet2_modules import PointnetFPModule, PointnetSAModuleMSG from lib.config import cfg def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.__len__()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule(mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k]) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]

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