for(auto it=mp_trans.begin()+1;it!=mp_trans.end();it++)这句错在哪里

时间: 2024-04-08 07:34:26 浏览: 13
这句代码中的问题在于,对于大多数 C++ 容器来说,不支持通过 `begin()` 返回的迭代器进行指针算术运算。因此,使用 `begin()` 返回的迭代器不能直接进行加法操作。 要解决这个问题,可以使用 `std::next` 函数来获得从第二个元素开始的迭代器。下面是修改后的代码: ```cpp for (auto it = std::next(mp_trans.begin()); it != mp_trans.end(); ++it) { std::cout << it->first << " => " << it->second << '\n'; } ``` 在这个示例中,我们使用了 `std::next` 函数来获得从第二个元素开始的迭代器。`std::next` 接受一个迭代器和一个偏移量作为参数,并返回指定偏移量后的迭代器。 通过将 `mp_trans.begin()` 作为参数传递给 `std::next`,我们获得了从第二个元素开始的迭代器,并将其用于循环遍历。 请注意,为了使用 `std::next` 函数,您需要包含 `<iterator>` 头文件。
相关问题

task i2c_refmod(); lvc_apb_transfer tr; ral_reg_rkv_i2c_IC_DATA_CMD data_cmd_r; bit[7:0] data; data_cmd_r = new("data_cmd_r"); data_cmd_r.build(); forever begin wait(apb_trans_observed.size() > 0) tr = apb_trans_observed.pop_front(); data_cmd_r.set(tr.data); if(tr.trans_kind == lvc_apb_pkg::WRITE && cfg.rgm.IC_DATA_CMD_CMD.get() == RGM_WRITE) begin write_data_expected.push_back(data_cmd_r.DAT.get()); write_count_expected++; end else if(tr.trans_kind == lvc_apb_pkg::READ && cfg.rgm.IC_DATA_CMD_CMD.get() == RGM_READ) begin read_data_expected.push_back(data_cmd_r.DAT.get()); read_count_expected++; end end endtask

这段代码看起来是一个 SystemVerilog 的 task,任务名称是 i2c_refmod。任务内部定义了一些局部变量,包括 lvc_apb_transfer 类型的 tr 对象、ral_reg_rkv_i2c_IC_DATA_CMD 类型的 data_cmd_r 对象、一个名为 data 的 8 位位宽变量。 任务内部使用 forever 循环,等待 apb_trans_observed 数组有元素,然后将其弹出 tr 变量中。接着使用 data_cmd_r 对象将 tr.data 值进行处理。如果 tr.trans_kind 是 WRITE 类型且 cfg.rgm.IC_DATA_CMD_CMD 是 RGM_WRITE,则将 data_cmd_r.DAT值添加到 write_data_expected 数组中,并增加 write_count_expected 计数器;如果 tr.trans_kind 是 READ 类型且 cfg.rgm.IC_DATA_CMD_CMD 是 RGM_READ,则将 data_cmd_r.DAT值添加到 read_data_expected 数组中,并增加 read_count_expected 计数器。 根据代码的上下文,我猜测这段代码的作用是模拟一个 I2C 从设备的寄存器读写行为,记录从主设备发送的写入和读取操作及其数据,以便后续分析和验证。

task lvc_apb_master_monitor::collect_transfer(); // Advance clock @(vif.cb_mon iff (vif.cb_mon.psel === 1'b1 && vif.cb_mon.penable === 1'b0)); trans_collected = lvc_apb_transfer::type_id::create("trans_collected"); case(vif.cb_mon.pwrite) 1'b1 : begin @(vif.cb_mon iff vif.cb_mon.pready === 1'b1); trans_collected.addr = vif.cb_mon.paddr; trans_collected.data = vif.cb_mon.pwdata; trans_collected.trans_kind = WRITE; trans_collected.trans_status = vif.cb_mon.pslverr === 1'b0 ? OK : ERROR; end 1'b0 : begin @(vif.cb_mon iff vif.cb_mon.pready === 1'b1); trans_collected.addr = vif.cb_mon.paddr; trans_collected.data = vif.cb_mon.prdata; trans_collected.trans_kind = READ; trans_collected.trans_status = vif.cb_mon.pslverr === 1'b0 ? OK : ERROR; end default : `uvm_error(get_type_name(), "ERROR pwrite signal value") endcase endtask: collect_transfer

这段代码是关于一个名为 `lvc_apb_master_monitor` 的任务,它的作用是收集 APB 总线上的传输信息。在这个任务中,先是通过 `lvc_apb_transfer::type_id::create("trans_collected")` 创建了一个名为 `trans_collected` 的 APB 传输对象,然后根据 `vif.cb_mon.pwrite` 的值分别进行读写操作。如果 `vif.cb_mon.pwrite` 为 1,即写操作,则等待 `vif.cb_mon.pready` 为 1,然后将 `trans_collected` 对象的地址和数据设置为当前的 `paddr` 和 `pwdata`,并将传输类型设置为 WRITE,传输状态设置为 OK 或 ERROR;如果 `vif.cb_mon.pwrite` 为 0,即读操作,则等待 `vif.cb_mon.pready` 为 1,然后将 `trans_collected` 对象的地址和数据设置为当前的 `paddr` 和 `prdata`,并将传输类型设置为 READ,传输状态设置为 OK 或 ERROR。最后,根据 `vif.cb_mon.pslverr` 的值,将 `trans_collected` 对象的传输状态设置为 OK 或 ERROR。

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帮我给每一行代码添加注释 class DeepKalmanFilter(nn.Module): def __init__(self, config): super(DeepKalmanFilter, self).__init__() self.emitter = Emitter(config.z_dim, config.emit_hidden_dim, config.obs_dim) self.transition = Transition(config.z_dim, config.trans_hidden_dim) self.posterior = Posterior( config.z_dim, config.post_hidden_dim, config.obs_dim ) self.z_q_0 = nn.Parameter(torch.zeros(config.z_dim)) self.emit_log_sigma = nn.Parameter(config.emit_log_sigma * torch.ones(config.obs_dim)) self.config = config @staticmethod def reparametrization(mu, sig): return mu + torch.randn_like(sig) * sig @staticmethod def kl_div(mu0, sig0, mu1, sig1): return -0.5 * torch.sum(1 - 2 * sig1.log() + 2 * sig0.log() - (mu1 - mu0).pow(2) / sig1.pow(2) - (sig0 / sig1).pow(2)) def loss(self, obs): time_step = obs.size(1) batch_size = obs.size(0) overshoot_len = self.config.overshooting kl = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) reconstruction = torch.Tensor([0]).to(self.config.device) emit_sig = self.emit_log_sigma.exp() for s in range(self.config.sampling_num): z_q_t = self.z_q_0.expand((batch_size, self.config.z_dim)) for t in range(time_step): trans_loc, trans_sig = self.transition(z_q_t) post_loc, post_sig = self.posterior(trans_loc, trans_sig, obs[:, t]) z_q_t = self.reparametrization(post_loc, post_sig) emit_loc = self.emitter(z_q_t) reconstruction += ((emit_loc - obs[:, t]).pow(2).sum(dim=0) / 2 / emit_sig + self.emit_log_sigma * batch_size / 2).sum() if t > 0: over_loc, over_sig = self.transition(overshooting[:overshoot_len - 1]) over_loc = torch.cat([trans_loc.unsqueeze(0), over_loc], dim=0) over_sig = torch.cat([trans_sig.unsqueeze(0), over_sig], dim=0) else: over_loc = trans_loc.unsqueeze(0) over_sig = trans_sig.unsqueeze(0) overshooting = self.reparametrization(over_loc, over_sig) kl = kl + self.kl_div(post_loc.expand_as(over_loc), post_sig.expand_as(over_sig), over_loc, over_sig) / min(t + 1, self.config.overshooting) reconstruction = reconstruction / self.config.sampling_num kl = kl / self.config.sampling_num return reconstruction, kl

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