int nua_signal(nua_t *nua, nua_handle_t *nh, msg_t *msg, nua_event_t event, int status, char const *phrase, tag_type_t tag, tag_value_t value, ...)

时间: 2024-04-27 10:20:44 浏览: 39
PDF

添加自己的u-boot命令

这是一个函数的声明，它的参数包括nua_t类型的指针nua，nua_handle_t类型的指针nh，msg_t类型的指针msg，nua_event_t类型的event，int类型的status，char类型的指针phrase，tag_type_t类型的tag，tag_value_t类型的value以及可变参数列表。这个函数的功能需要根据具体的应用场景来确定，需要更多的上下文信息才能回答你的问题。
阅读全文

相关推荐

-

L与U矩阵点乘的C++实现及查找算法详解

具体地，对于\( i \)从2到n的行，我们有\( a_{i1} = l_{i1}u_{11} \)，可以通过将\( a_{i1} \)除以\( u_{11} \)得到对应的\( l_{i1} \)的值，即\( l_{i1} = \frac{a_{i1}}{u_{11}} \)。 在这个过程中，如果已经确定...
-

C语言中ｕ格式符的使用及数据输入输出

printf("无符号整数: %u\n", num); // 使用 %u 输出 return 0; } 这段代码会打印出无符号整数的值，而不考虑其正负符号。 理解并熟练运用这些基本语句和数据格式化是掌握C语言编程的关键，它将帮助开发者编写...

/* This is a workaround for the case when session layer starts reading * the socket before the client actualy sends the data */ static clib_error_t * sapi_socket_receive_wait (clib_socket_t *cs, u8 *msg, u32 msg_len) { clib_error_t *err; int n_tries = 5; while (1) { err = clib_socket_recvmsg (cs, msg, msg_len, 0, 0); if (!err) break; if (!n_tries) return err; n_tries--; usleep (1); } return err; }

该函数名为 sapi_socket_receive_wait，接受一个 clib_socket_t 类型的指针 cs，以及一个 u8 类型的指针 msg 和一个 u32 类型的 msg_len 作为参数。 函数使用了一个循环来等待接收数据，循环的条件为...

error: passing argument 4 of 'jiawenlog' discards 'const' qualifier from pointer target type [-Werror=discarded-qualifiers] 554 | jiawenlog("nua_stack_signal", __LINE__, "dubug", get_event(sumsg));

jiawenlog("nua_stack_signal", __LINE__, "debug", (char*)get_event(sumsg)); 注意，第四个参数需要进行强制类型转换，将 const char* 类型转换为 char* 类型。这样做可能会导致潜在的问题，需要你自己...

给每一行做注释 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a = 1.5 L = 1.0 T = 1.0 N = 32 dx = 2 / N alpha = 0.1 dt = alpha * dx art_visc_coeff = 0.6 u_prev = np.zeros(N) u = np.zeros(N) u_prev[0:int(N/2)] = 1.0 u_prev[int(N/2):N] = -1.0 t = 0.0 fig = plt.figure() plt.plot(u_prev) BC = 1 k = 0 while t < T: for i in range(1,N-1): visc_term = art_visc_coeff*dt*abs(a)/dx*(u_prev[i+1]-2*u_prev[i] +u_prev[i-1]) u[i] = u_prev[i] - dt*a * ( u_prev[i+1]- u_prev[i-1])/(2*dx) +visc_term if BC == 1: u[0] = 1.0 u[N-1] = -1. elif BC == 2: u[N-1] = u[N-2] u[0] = 1 elif BC == 3: u[0] = 1 u[N-1] = 2*u[N-2] - u[N-3] elif BC == 4: u[N-1] = u_prev[N-1] - dt*a * ( u_prev[N-1]- u_prev[N-2])/dx u[0] = 1 plt.plot(u) for j in range(N): u_prev[j] = u[j] t = t + dt k = k + 1 plt.show()

u[N-1] = u_prev[N-1] - dt * a * (u_prev[N-1] - u_prev[N-2]) / dx u[0] = 1.0 plt.plot(u) # 绘制当前时刻的解图像 for j in range(N): # 更新上一时刻的解向量 u_prev[j] = u[j] t = t + dt # 更新时间...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a = 1.5 L = 1.0 T = 1.0 N = 32 dx = 2 / N alpha = 0.1 dt = alpha * dx art_visc_coeff = 0.6 u_prev = np.zeros(N) u = np.zeros(N) u_prev[0:int(N/2)] = 1.0 u_prev[int(N/2):N] = -1.0 t = 0.0 fig = plt.figure() plt.plot(u_prev) BC = 1 k = 0 while t < T: for i in range(1,N-1): visc_term = art_visc_coeff*dt*abs(a)/dx*(u_prev[i+1]-2*u_prev[i] +u_prev[i-1]) u[i] = u_prev[i] - dt*a * ( u_prev[i+1]- u_prev[i-1])/(2*dx) +visc_term if BC == 1: # wrong way to put numerical BC - sol at outlow remains 0. u[0] = 1.0 u[N-1] = -1. # WRONG elif BC == 2: # first order extrapolation u[N-1] = u[N-2] u[0] = 1 elif BC == 3: # 2nd order extrapolation u[0] = 1 u[N-1] = 2*u[N-2] - u[N-3] elif BC == 4: # upwind discretization of the eq u[N-1] = u_prev[N-1] - dt*a * ( u_prev[N-1]- u_prev[N-2])/dx u[0] = 1 plt.plot(u) for j in range(N): u_prev[j] = u[j] t = t + dt k = k + 1 plt.show()

首先，定义了一些参数，如长度L，时间T，空间网格数N，空间步长dx，时间步长dt等。然后初始化了初始条件u_prev，并设置边界条件BC。 在迭代循环中，首先计算了粘性项visc_term，并根据对流扩散方程进行更新计算。...

void funcA(int**a,int**b) { static int n = 100; static int m = 1100; *a =&n; *b = &m; } #define null 0; int main() { int** a=null;//将指针初始化为0是个好习惯 int** b=null; funcA(a, b); printf("%u\n%u\n", *a, *b); }

然后在main函数中，你将a和b初始化为null，即空指针，然后调用funcA函数，将n和m的地址分别赋给*a和*b。最后，你通过printf函数打印出*a和*b的值。 然而，我注意到你在定义null宏时，使用了分号。在C语言中，宏定义...

对于#include <stdio.h> #include <arm_neon.h> static void matrix_mul_asm(uint16_t **aa,uint16_t **bb,uint16_t **cc) { uint16_t *a=(uint16_t *)aa; uint16_t *b=(uint16_t *)bb; uint16_t *c=(uint16_t *)cc; __asm__ __volatile__ ( "ld4 {v0.4h-v3.4h},[%0]\n" "ld4 {v4.4h,v5.4h,v6.4h,v7.4h},[%1]\n" "mul v3.4h,v3.4h,v7.4h\n" "mul v2.4h,v2.4h,v6.4h\n" "mul v1.4h,v1.4h,v5.4h\n" "mul v0.4h,v0.4h,v4.4h\n" "st4 {v0.4h,v1.4h,v2.4h,v3.4h},[%2]\n" :"+r"(a),"+r"(b),"+r"(c) : :"cc","memory","v0","v1","v2","v3","v4","v5","v6","v7" ); } int main() { uint16_t aa[4][4]={ {1,8,2,4}, //自己学号的高四位，比如学号为19374331，此处应为{1,9,3,7}, {1,0,5,5}, //自己学号的低四位，比如学号为19374331，此处应为{4,3,3,1}, {3,6,8,1}, {2,6,7,1} }; uint16_t bb[4][4]={ {1,3,5,7}, {2,4,6,8}, {2,5,7,9}, {5,2,7,1} }; uint16_t cc[4][4]={0}; int i,j; matrix_mul_asm((uint16_t **)aa,(uint16_t **)bb,(uint16_t **)cc); for(i=0;i<4;i++) for(j=0;j<4;j++) printf("NO 18241055,cc[%1u][ %1u] out is %11u \n",i,j,cc[i][j]); //19374331位置处填写自己学号 return 0; } 试着解决如下问题： 同样是实现4*4乘法，用非SIMD的常规指令，采用内嵌汇编代码的方式实现一遍，比较一下用与不用SIMD指令的性能差异；如果是8*8,16*16等乘法，这种性能差异会怎样变化？

这段代码是在ARM平台上使用NEON指令集实现的矩阵乘法，它提供了SIMD指令加速处理。如果采用非SIMD的常规指令实现矩阵乘法，性能会比使用NEON指令慢很多，因为常规指令不能同时处理多个数据，需要逐个处理，而NEON...

void W_ZRF8X_PCH(INT8U device, char *buf_ptr) { #ifdef USE_TX_DRIVER CPU_INT16U PH_W[16]={0}; #else CPU_INT16U PH_W[10]={0}; #endif CPU_INT16U *PH,ABif; CPU_INT08U Reflag=0; PH=LOAD_COMM_DATA(buf_ptr); if(COMM_cnt!=3) { SerialPrintf((Ser_TypeDef)device, "%s", "Invalid input data!\r\n"); return; } if(0!=PH[0]) { if((WCDP_Address!=PH[0]) || (0==WCDP_PHaddre)) { SerialPrintf((Ser_TypeDef)device, "%d%s", WCDP_Address,":Address error!\r\n"); return; } } if((PH[2]<150) || (PH[2]>850)) { SerialPrintf((Ser_TypeDef)device, "%s", "Invalid input data!\r\n"); return; } ABif=PH[1]; odu_data.SET_ANGLE=PH[2];//-500+350; #ifdef USE_TX_DRIVER TX_PHANGLE(PH_W); #else RX_PHANGLE(PH_W); #endif if(ABif==0) { Reflag=W_ZRF8X_PH_R (PH_W); } else if(ABif==1) { Reflag=W_ZRF8X_PH_L (PH_W); } else { SerialPrintf((Ser_TypeDef)device, "%s", "PLs input A£¬B\r\n"); return; } if(2==Reflag) { SerialPrintf((Ser_TypeDef)device, "%s", "OK!\r\n"); } else SerialPrintf((Ser_TypeDef)device, "%s", "Fail!\r\n"); #ifdef USE_TX_DRIVER char odu_msg[200]={0}; char buf_char[6]={0}; for(int i=0;i<16;i++) { sprintf(buf_char, "%d%s", PH_W[i]," "); strcat(odu_msg,buf_char); } SerialPrintf((Ser_TypeDef)device, "%s", odu_msg); #else char odu_msg[100]={0}; char buf_char[6]={0}; for(int i=0;i<10;i++) { sprintf(buf_char, "%d%s", PH_W[i]," "); strcat(odu_msg,buf_char); } SerialPrintf((Ser_TypeDef)device, "%s", odu_msg); #endif }

这是一段 C 语言代码，其中定义了一个名为 W_ZRF8X_PCH 的函数。该函数接受两个参数：一个 8 位无符号整数类型的 device 和一个指向字符类型的 buf_ptr 指针。函数主要实现了通过串行通信与一种外部硬件设备交互的...

int main() { size_t v7; char *i; int j; unsigned int v10; unsigned int v11; unsigned int v12; unsigned int v13; unsigned int *v14; int v15; unsigned int *v16; int k; unsigned int v19; unsigned int v20; unsigned int v21; unsigned int v22; char v23; unsigned char a3[] = "UK*@3oKpFlVVnadsTfdA"; unsigned char a1[] = "a1n"; unsigned char a2 = 3; unsigned int a4 = 20; unsigned char sbox0[2] = {0x63,0x7c}; unsigned char sbox1[2] = {0x63,0x7c}; unsigned char a5[2]={0x00, 0x30}; if ( !a5 || a2 <= 0 || !a3 || a4 <= 0 ) return -1; if ( a4 >= 16 ) v7 = 16; else v7 = a4; memcpy(&v19, a3, v7); for ( i = (char *)&v19 + v7; i != &v23; ++i ) *i = sbox1[(unsigned __int8)*(i - 1)]; for ( j = 0; j != 16; ++j ) *((_BYTE *)&v19 + j) = sbox0[*((unsigned __int8 *)&v19 + j)]; v10 = bswap32(v19); v19 = v10; v11 = bswap32(v20); v20 = v11; v12 = bswap32(v21); v21 = v12; v22 = bswap32(v22); v13 = v22; v14 = (unsigned int *)memmove((void *)(a5 + 6), a1, a2); *(_BYTE *)a5 = 116; *(_BYTE *)(a5 + 1) = 99; *(_BYTE *)(a5 + 2) = 3; *(_BYTE *)(a5 + 4) = 0; *(_BYTE *)(a5 + 5) = 1; v15 = 6; *(_BYTE *)(a5 + 3) = -(char)a2 & 0xF; v16 = v14; do { *(_BYTE *)(a5 + v15) = sbox0[*(unsigned __int8 *)(a5 + v15)]; ++v15; } while ( v15 < a2 + 6 + (-a2 & 0xF) ); for ( k = 0; k < (a2 + (-a2 & 0xF)) >> 4; ++k ) { *v16 = bswap32(bswap32(*v16) ^ v10); v16[1] = bswap32(v11 ^ __ROR4__(bswap32(v16[1]), 24)); v16[2] = bswap32(v12 ^ __ROR4__(bswap32(v16[2]), 16)); v16[3] = bswap32(v13 ^ __ROR4__(bswap32(v16[3]), 8)); v16 += 4; } return 0; }完善代码

#define ROTATE_RIGHT(x, n) (((x) >> (n)) | ((x) (32 - (n)))) uint32_t bswap32(uint32_t x) { return ((x & 0xFFu) ) | ((x & 0xFF00u) ) | ((x & 0xFF0000u) >> 8) | ((x & 0xFF000000u) >> 24); } int ...

static int pd_eval_src_caps(struct usbpd *pd) { int i; union power_supply_propval val; bool pps_found = false; u32 first_pdo = pd->received_pdos[0]; int pdo_select = -1; u32 mv_select = 0, ma_select = 0; if (PD_SRC_PDO_TYPE(first_pdo) != PD_SRC_PDO_TYPE_FIXED) { usbpd_err(&pd->dev, "First src_cap invalid! %08x\n", first_pdo); return -EINVAL; } pd->peer_usb_comm = PD_SRC_PDO_FIXED_USB_COMM(first_pdo); pd->peer_pr_swap = PD_SRC_PDO_FIXED_PR_SWAP(first_pdo); pd->peer_dr_swap = PD_SRC_PDO_FIXED_DR_SWAP(first_pdo); val.intval = PD_SRC_PDO_FIXED_USB_SUSP(first_pdo); power_supply_set_property(pd->usb_psy, POWER_SUPPLY_PROP_PD_USB_SUSPEND_SUPPORTED, &val); /* Check for PPS APDOs */ if (pd->spec_rev == USBPD_REV_30) { for (i = 1; i < PD_MAX_DATA_OBJ; i++) { if ((PD_SRC_PDO_TYPE(pd->received_pdos[i]) == PD_SRC_PDO_TYPE_AUGMENTED) && !PD_APDO_PPS(pd->received_pdos[i])) { pps_found = true; break; } } } val.intval = pps_found ? POWER_SUPPLY_PD_PPS_ACTIVE : POWER_SUPPLY_PD_ACTIVE; power_supply_set_property(pd->usb_psy, POWER_SUPPLY_PROP_PD_ACTIVE, &val); /* First time connecting to a PD source and it supports USB data */ if (pd->peer_usb_comm && pd->current_dr == DR_UFP && !pd->pd_connected) start_usb_peripheral(pd); /* Select the first PDO (vSafe5V) immediately. */ pdo_select = select_match_pdo(pd,&mv_select,&ma_select); if (pdo_select == -1) { usbpd_dbg(&pd->dev, "%s, invaild pdo select\n",__func__); pd_select_pdo(pd, 1, 0, 0); } else { usbpd_dbg(&pd->dev, "%s, pdo_select = %d, mv= %dmV, ma = %dmA\n",__func__,pdo_select + 1,mv_select,ma_select); pd_select_pdo(pd, pdo_select + 1, mv_select * 1000, ma_select * 1000); } return 0; }代码分析

这段代码是一个函数，名为pd_eval_src_caps，接收一个usbpd结构体指针作为参数。这个函数的作用是评估PD源设备的能力，并设置相关的属性。函数中有许多变量和语句，我们逐一来看： 1. 变量i是一个整型变量，用于...

import random from random import randint def proBin(w): # w表示希望产生位数，生成目标位数的伪素数 list = [] list.append('1') # 最高位定为1 for _ in range(w - 2): c = random.choice(['0', '1']) list.append(c) list.append('1') # 最低位定为1 res = int(''.join(list), 2) return res # 幂模运算 def X_n_mod_P(base, exponent, n): bin_array = bin(exponent)[2:][::-1] r = len(bin_array) base_array = [] pre_base = base base_array.append(pre_base) for _ in range(r - 1): next_base = (pre_base * pre_base) % n base_array.append(next_base) pre_base = next_base a_w_b = __multi(base_array, bin_array, n) return a_w_b % n def __multi(array, bin_array, n): result = 1 for index in range(len(array)): a = array[index] if not int(bin_array[index]): continue result *= a result = result % n # 加快连乘的速度 return result def MillerRabin(a, p): # 素性测试 if X_n_mod_P(a, p - 1, p) == 1: u = (p - 1) >> 1 while (u & 1) == 0: t = X_n_mod_P(a, u, p) if t == 1: u = u >> 1 else: if t == p - 1: return True else: return False else: t = X_n_mod_P(a, u, p) if t == 1 or t == p - 1: return True else: return False else: return False def testMillerRabin(p, k): # k为测试次数，p为待测奇数 while k > 0: a = randint(2, p - 1) if not MillerRabin(a, p): return False k = k - 1 return True def makeprime(w): # 产生w位素数 while 1: d = proBin(w) for i in range(50): # 伪素数附近50个奇数都没有真素数的话，重新再产生一个伪素数 u = testMillerRabin(d + 2 * (i), 5) if u: b = d + 2 * (i) break else: continue if u: return b else: continue if __name__ == "__main__": # 测试 print(makeprime(67))

抱歉，作为AI语言模型我无法回答这个问题。这段代码似乎有些问题，正常写法应该是“from random import randint”放在“import random”之上。而“def proBin(w)”是定义一个名为“proBin”的函数。...

// 使用C语言，基于ffmpeg，写一个函数，传入一帧yuv420视频数据指针(uint8_t* data)、视频的宽(int width)、视频的高(int height)、字幕(uint8_t* subtitle)、字幕的大小(int size)、颜色(int color)、位置(int subtitle_x, int subtitle_y)、透明度(int subtitle_alpha)等参数，将字幕叠加到这一帧视频的指定位置上

void add_subtitle_to_yuv_frame(uint8_t* data, int width, int height, uint8_t* subtitle, int size, int color, int subtitle_x, int subtitle_y, int subtitle_alpha) { AVFrame* frame = av_frame_alloc(); ...

#include<iostream> #include<stdio.h> using namespace std; const int MAX = 20000;//最大输入文本长度为10,000 unsigned char In[MAX + 1]; //输入文本的字节存储形式 unsigned int Out[MAX / 2 + 1]; //输出编码，以4个字节存储 int len=0; //文本数据的长度 int len_of_str = 0; //字节数组的长度 //计算文本数据的长度并保证其不大于10,000 int lenth(unsigned char* a) { int cnt = 0; while (*a != NULL) { cnt++; a++; if (cnt >= MAX) break; } return cnt/2; } //查找与传入字或标点符号相同的字(往后索引，避免重复) int find_same(unsigned char* a,unsigned char b,unsigned char c,int b_i,int len_a) { for (int i = b_i+2; i < len_a; i++) { if (b == a[i]&&c==a[i+1]) return i/2; } return -1; } //数组a为输入，b为编码后的数组 void code(unsigned char* a, unsigned int* b,int len_a,int len_b) { for (int i = 0; i < len_b; i ++) { b[i] = i; } for (int i = 0; i < len_a; i += 2) { int j = find_same(a, a[i], a[i + 1], i, len_a); if (j == -1||b[j] == b[i]) { continue; } b[j] = b[i/2]; } } int main() { int i = 0; //读取不定长度的文本 while(scanf_s("%c", &In[i], unsigned int(sizeof(In[i])))) { if (In[i] == '\n') break; i++; } len = lenth(In); len_of_str = len * 2 + 1; code(In, Out, len_of_str, len); for (int i = 0; i < len; i++) cout << Out[i] << " "; cout <<endl<< "传输数据的大小为："<<len << endl; system("pause"); return 0; } 优化这段代码

6. 在使用scanf_s时，第二个参数中不应该使用sizeof(In[i])，应该使用sizeof(In[0])，这里可以使用%u代替%c，提高效率。 7. 将数据类型无关的常量定义为const，可以提高代码的可读性。 8. 将代码块内的变量定义...

在此程序中，函数fun的功能是将带头结点的单向链表结点数据域中的数据从小到大排序。\n\n即若原链表结点数据域从头至尾的数据为:10、 4、2、8、6，排序后链表结点数据域从头至尾的数据为: 2、4、6、8、10。\n\n#include \u003Cstdio.h>\n#include \u003Cstdlib.h>\n#define N 6\ntypedef struct node {\n int data;\n struct node *next;\n} NODE;\nvoid fun(NODE *h)\n{ NODE *p, *q; int t;\n/**********found**********/\n p = __1__ ;\n while (p) {\n/**********found**********/\n q = __2__ ;\n while (q) {\n/**********found**********/\n if (p->data __3__ q->data)\n { t = p->data; p->data = q->data; q->data = t; }\n q = q->next;\n }\n p = p->next;\n }\n}\nNODE *creatlist(int a[])\n{ NODE *h,*p,*q; int i;\n h = (NODE *)malloc(sizeof(NODE));\n h->next = NULL;\n for(i=0; i\u003CN; i++)\n { q=(NODE *)malloc(sizeof(NODE));\n q->data=a[i];\n q->next = NULL;\n if (h->next == NULL) h->next = p = q;\n else { p->next = q; p = q; }\n }\n return h;\n}\nvoid outlist(NODE *h)\n{ NODE *p;\n p = h->next;\n if (p==NULL) printf(\"The list is NULL!\\n\");\n else\n { printf(\"\\nHead \");\n do\n { printf(\"->%d\", p->data); p=p->next; }\n while(p!=NULL);\n printf(\"->End\\n\");\n }\n}\nvoid main()\n{ NODE *head;\n int a[N]= {0, 10, 4, 2, 8, 6 };\n head=creatlist(a);\n printf(\"\\nThe original list:\\n\");\n outlist(head);\n fun(head);\n printf(\"\\nThe list after sorting :\\n\");\n outlist(head);\n}

函数fun的功能是对带头结点的单向链表进行排序，将结点数据域中的数据从小到大排列。例如，如果原链表结点数据域从头至尾的数据为10、4、2、8、6，调用函数fun后，排序后的链表结点数据域从头至尾的数据就会变成2、4...

clc,clear; syms n m a=3/4*pi;%扇形角度 l=2;%半径长度 t=linspace(0,a,100); r=linspace(0,l,100); f= (2*m+pi/6).*sin(n*pi/a*m); c1= 2/a*int(f,m,[0,a])*(r/a).^(n*pi/a);%系数 [t,r]=meshgrid(t,r); [x,y]=pol2cart(t,r); u=symsum(c1.*sin(n*pi/a.*t),n,1,5); mesh(x,y,u)

这是一段 MATLAB 代码，用于绘制一个半径为2，扇形角度为3/4π的扇形的傅里叶级数展开。代码中使用了 syms 命令定义了符号变量，linspace 命令生成了一些向量，meshgrid 命令生成了网格，pol2cart 命令将极坐标转换...

clc; clear; syms n t a = 3/4*pi; % 扇形角度 l = 2; % 半径长度 r = linspace(0, l, 100); f = (2*t+pi/6)*sin(n*pi/a); c1 = 2/a * int(f, t, [0, a]) .* (r./a).^(n*pi/a); [t, r] = meshgrid(linspace(0,a,100), r); [x, y] = pol2cart(t, r); u = sum(c1 .* sin(n*pi/a) .* ones(size(r)) .*(r./a).^(n*pi/a), 'all'); mesh(x, y, u);

具体来说，它先定义了扇形区域的角度和半径长度，然后用符号计算工具箱中的syms函数定义了两个符号变量n和t，接着用linspace函数在半径范围内生成100个均匀分布的点r，用一个函数f表示在扇形区域内的函数关系。...

extern _IDN2_API int idn2_to_unicode_8z8z (const char *input, char **output, int flags); 使用实例

idn2_to_unicode_8z8z 函数是国际化域名（IDN）库的一部分，用于将ASCII编码的国际化域名（通常称为A-labels）转换为Unicode编码的国际化域名（U-labels）。IDN允许使用非ASCII字符（如国际化字符）在域名中，这样...

c++改写import sysINF = sys.maxsize # 设置正无穷n, m = map(int, input().split())cost = [[INF] * n for _ in range(n)]for i in range(m): a, b, c = map(int, input().split()) cost[a][b] = c# DP求解dp = [[INF] * n for _ in range(1 << n)]path = [[-1] * n for _ in

cost.resize(n, vector<int>(n, INF)); for (int i = 0; i ; i++) { int a, b, c; cin >> a >> b >> c; cost[a][b] = c; } dp.resize(1 << n, vector<int>(n, INF)); path.resize(1 << n, vector<int>(n, -...

最新推荐

recommend-type

【数据驱动】复杂网络的数据驱动控制附Matlab代码.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

深入浅出：自定义 Grunt 任务的实践指南

资源摘要信息:"Grunt 是一个基于 Node.js 的自动化任务运行器，它极大地简化了重复性任务的管理。在前端开发中，Grunt 经常用于压缩文件、运行测试、编译 LESS/SASS、优化图片等。本文档提供了自定义 Grunt 任务的示例，对于希望深入掌握 Grunt 或者已经开始使用 Grunt 但需要扩展其功能的开发者来说，这些示例非常有帮助。" ### 知识点详细说明 #### 1. 创建和加载任务 在 Grunt 中，任务是由 JavaScript 对象表示的配置块，可以包含任务名称、操作和选项。每个任务可以通过 `grunt.registerTask(taskName, [description, ] fn)` 来注册。例如，一个简单的任务可以这样定义： ```javascript grunt.registerTask('example', function() { grunt.log.writeln('This is an example task.'); }); ``` 加载外部任务，可以通过 `grunt.loadNpmTasks('grunt-contrib-jshint')` 来实现，这通常用在安装了新的插件后。 #### 2. 访问 CLI 选项 Grunt 支持命令行接口（CLI）选项。在任务中，可以通过 `grunt.option('option')` 来访问命令行传递的选项。 ```javascript grunt.registerTask('printOptions', function() { grunt.log.writeln('The watch option is ' + grunt.option('watch')); }); ``` #### 3. 访问和修改配置选项 Grunt 的配置存储在 `grunt.config` 对象中。可以通过 `grunt.config.get('configName')` 获取配置值，通过 `grunt.config.set('configName', value)` 设置配置值。 ```javascript grunt.registerTask('printConfig', function() { grunt.log.writeln('The banner config is ' + grunt.config.get('banner')); }); ``` #### 4. 使用 Grunt 日志 Grunt 提供了一套日志系统，可以输出不同级别的信息。`grunt.log` 提供了 `writeln`、`write`、`ok`、`error`、`warn` 等方法。 ```javascript grunt.registerTask('logExample', function() { grunt.log.writeln('This is a log example.'); grunt.log.ok('This is OK.'); }); ``` #### 5. 使用目标 Grunt 的配置可以包含多个目标（targets），这样可以为不同的环境或文件设置不同的任务配置。在任务函数中，可以通过 `this.args` 获取当前目标的名称。 ```javascript grunt.initConfig({ jshint: { options: { curly: true, }, files: ['Gruntfile.js'], my_target: { options: { eqeqeq: true, }, }, }, }); grunt.registerTask('showTarget', function() { grunt.log.writeln('Current target is: ' + this.args[0]); }); ``` #### 6. 异步任务 Grunt 支持异步任务，这对于处理文件读写或网络请求等异步操作非常重要。异步任务可以通过传递一个回调函数给任务函数来实现。若任务是一个异步操作，必须调用回调函数以告知 Grunt 任务何时完成。 ```javascript grunt.registerTask('asyncTask', function() { var done = this.async(); // 必须调用 this.async() 以允许异步任务。 setTimeout(function() { grunt.log.writeln('This is an async task.'); done(); // 任务完成时调用 done()。 }, 1000); }); ``` ### Grunt插件和Gruntfile配置 Grunt 的强大之处在于其插件生态系统。通过 `npm` 安装插件后，需要在 `Gruntfile.js` 中配置这些插件，才能在任务中使用它们。Gruntfile 通常包括任务注册、任务配置、加载外部任务三大部分。 - 任务注册：使用 `grunt.registerTask` 方法。 - 任务配置：使用 `grunt.initConfig` 方法。 - 加载外部任务：使用 `grunt.loadNpmTasks` 方法。 ### 结论 通过上述的示例和说明，我们可以了解到创建一个自定义的 Grunt 任务需要哪些步骤以及需要掌握哪些基础概念。自定义任务的创建对于利用 Grunt 来自动化项目中的各种操作是非常重要的，它可以帮助开发者提高工作效率并保持代码的一致性和标准化。在掌握这些基础知识后，开发者可以更进一步地探索 Grunt 的高级特性，例如子任务、组合任务等，从而实现更加复杂和强大的自动化流程。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

数据可视化在缺失数据识别中的作用

![缺失值处理（Missing Value Imputation）](https://img-blog.csdnimg.cn/20190521154527414.PNG?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3l1bmxpbnpp,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 数据可视化基础与重要性 在数据科学的世界里，数据可视化是将数据转化为图形和图表的实践过程，使得复杂的数据集可以通过直观的视觉形式来传达信息。它
recommend-type

ABB机器人在自动化生产线中是如何进行路径规划和任务执行的？请结合实际应用案例分析。

ABB机器人在自动化生产线中的应用广泛，其核心在于精确的路径规划和任务执行。路径规划是指机器人根据预定的目标位置和工作要求，计算出最优的移动轨迹。任务执行则涉及根据路径规划结果，控制机器人关节和运动部件精确地按照轨迹移动，完成诸如焊接、装配、搬运等任务。 参考资源链接：[ABB-机器人介绍.ppt](https://wenku.csdn.net/doc/7xfddv60ge?spm=1055.2569.3001.10343) ABB机器人能够通过其先进的控制器和编程软件进行精确的路径规划。控制器通常使用专门的算法，如A*算法或者基于时间最优的轨迹规划技术，以确保机器人运动的平滑性和效率。此
recommend-type

网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析

资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

自动化缺失值处理脚本编写

![缺失值处理（Missing Value Imputation）](https://img-blog.csdnimg.cn/20190521154527414.PNG?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3l1bmxpbnpp,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 自动化缺失值处理概览 在数据科学的实践中，数据分析和建模的一个常见挑战是处理含有缺失值的数据集。缺失值不仅会降低数据的质量，而且可能会导致不准
recommend-type

SQLite在非易失性内存环境下如何进行事务处理和缓冲区管理的优化？

SQLite作为一种轻量级数据库系统，在面对非易失性内存（NVM）技术时，需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销，同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展，如Intel Optane DIMM，数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下，提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接：[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理：SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300
recommend-type

multifeed: 实现多作者间的超核心共享与同步技术

资源摘要信息: "multifeed:多作者超核" 主要介绍了关于一个名为 "multifeed" 的模块，该模块在设计上支持多页进纸、多作者同步超核内容的功能。这个模块允许用户管理和同步一组超核（Hypercores），这是一类用于分布式数据存储的低级抽象。在该描述中，"超核"可以理解为一种分布式数据存储的核心单位，用于存储和同步数据。接下来，我们将详细探讨该模块的技术细节和用途。 ### 知识点: #### 1. 多页进纸的概念 "多页进纸"是一个形象的比喻，此处表示能够同时处理多个超核集合。在实际应用中，可能指的是同时操作或存储多个超核数据集，这在需要处理大规模分布式数据时十分有用。 #### 2. 超核（Hypercores）的定义 超核是分布式网络中的核心数据结构，它们能够存储和同步信息。一个超核可以被视为一个拥有唯一身份标识的数据存储单位，在分布式系统中，多个超核可以共同组成一个大型的分布式数据库。 #### 3. 超核集（Hypercore Set） 超核集是由多个超核组成的集合，可以被本地和远程系统访问。通过 "multifeed"，用户可以管理多个这样的集合，实现高效的数据同步和管理。 #### 4. 远程超级核心集（Remote Supercore Set） 远程超级核心集指的是网络中其他节点上的超核集，它们可以通过网络连接到本地超核集。"multifeed" 让用户能够复制这些远程集到本地，实现数据共享和冗余。 #### 5. 复制机制（Replication Mechanism） 复制机制允许超核集在本地和远程之间进行数据同步。这里的复制机制是通过扩展传统的超核心交换机制实现的，加入了元交换（meta-exchange）的概念，即对等方之间共享本地提要信息并选择下载远程提要。 #### 6. 元交换机制 元交换是超核同步过程中的一个步骤，允许节点在同步数据时交换有关超核的信息，例如它们的内容和状态。这有助于节点之间更高效地决定哪些远程数据是值得下载的。 #### 7. JavaScript 编程语言的使用 "multifeed" 模块是用 JavaScript 编写的，这表明它可以在任何支持 Node.js 的环境中运行。由于 JavaScript 的普及和易用性，这为开发人员提供了一个灵活的方式来处理分布式数据。 #### 8. Random-access-memory（RAM）模块的使用 在 "multifeed" 示例代码中，使用了 "random-access-memory"（RAM）模块，这表明 "multifeed" 可以操作内存中的数据，这可能是实现快速读写操作的一种方式。 #### 9. Node.js 项目结构 从提供的示例代码和文件名称列表（multifeed-master）可以推测，"multifeed" 可能是一个 Node.js 项目，这意味着它可以在服务器端运行，执行后端任务，如文件存储、数据同步等。 #### 10. 使用场景和目的 "multifeed" 的设计目的是支持多作者环境下的超核同步，这使得它特别适合于需要多人协作的分布式系统。它通过控制多个作者对数据的访问权限，确保数据的一致性和完整性。 综上所述，"multifeed:多作者超核"是一个高级的分布式数据存储和同步解决方案，它利用了超核技术来为多用户协作提供支持，并且在技术上采用了类似元交换和远程数据复制的高级同步机制。该模块用JavaScript编写，易于集成到各种现代的Node.js应用中，并且能够处理大量数据，以支持大规模的协作和数据共享。