vector full

时间: 2023-12-16 21:03:53 浏览: 75
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Vector最大容量

回答: 当vector容器的元素数量达到了它的容量上限时，我们可以说vector已经满了。在vector满的情况下，如果我们想要继续向其中插入元素，就需要进行扩容操作。扩容操作会重新分配更大的内存空间，并将原有的元素复制到新的内存空间中。这样就可以继续向vector中插入新的元素了。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [STL源码剖析——vector的实现](https://blog.csdn.net/KID_LWC/article/details/94929660)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [vector的实现及总结](https://blog.csdn.net/qq_41078889/article/details/108054235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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以下是一个示例函数，它接受一个std::vector<full_object_detection>作为输入参数： #include <vector> #include void process_detections(std::vector<full_object_detection> detections) { for (const ...

使用dlib库检测图像中的人脸后得到一个std::vector<full_object_detection> &m_face_keypoints;数组，给我一个函数，输入参数是这个数组，输出参数是人脸面积最大的full_object_detection的引用，返回值bool表示成功及失败

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帮我解释一下这段代码的作用 array2d<rgb_pixel> img = mat_to_array2d(mat); pyramid_up(img); std::vector<rectangle> dets = detector(img); // 矫正每个人脸 std::vector<cv::Mat> faces; std::vector<full_object_detection> shapes; for (unsigned long j = 0; j < dets.size(); ++j){ full_object_detection shape = sp(img, dets[j]); shapes.push_back(shape); } dlib::array<array2d<rgb_pixel>> face_chips; extract_image_chips(img, get_face_chip_details(shapes), face_chips); for(auto it = face_chips.begin(); it != face_chips.end(); it++) { cv::Mat mat_(img.nc(), img.nr(), CV_8UC3, cv::Scalar(0, 0, 0)); array2d_to_mat(*it, mat); faces.push_back(mat); }

这段代码主要是用来对输入图片中的人脸进行检测和矫正，最后将矫正后的人脸图像保存到一个 vector 中。 具体来说，它首先将输入的 OpenCV 格式的图像 mat 转换成了 Dlib 中的 array2d<rgb_pixel> 格式的图像 img。...

def __init__(self,player,groups): super().__init__(groups) self.sprite_type = 'weapon' direction = player.status.split('_')[0] # graphic full_path = f'../graphics/weapons/{player.weapon}/{direction}.png' self.image = pygame.image.load(full_path).convert_alpha() # placement if direction == 'right': self.rect = self.image.get_rect(midleft = player.rect.midright + pygame.math.Vector2(0,16)) elif direction == 'left': self.rect = self.image.get_rect(midright = player.rect.midleft + pygame.math.Vector2(0,16)) elif direction == 'down': self.rect = self.image.get_rect(midtop = player.rect.midbottom + pygame.math.Vector2(-10,0)) else: self.rect = self.image.get_rect(midbottom = player.rect.midtop + pygame.math.Vector2(-10,0))

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printf("Map is full.\n"); return; } node = &map->nodes[map->size++]; node->key = key; node->values = (int*) malloc(sizeof(int)); node->values[0] = value; node->size = 1; } else { bool found ...

class SR_net { public: SR_net(string path, vector<int> input_size, bool fp32, bool cuda = true); private: vector<int64_t> Gdims; int Gfp32; Env env = Env(ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR, "RRDB"); SessionOptions session_options = SessionOptions(); Session* Gsession = nullptr; vector<const char*> Ginput_names; vector<const char*> Goutput_names; vector<int> Ginput_size = {}; }; SR_net::SR_net(string path, vector<int> input_size, bool fp32, bool cuda) { this->Ginput_size = input_size; this->Gfp32 = fp32; clock_t startTime_, endTime_; startTime_ = clock(); session_options.SetIntraOpNumThreads(6); if (cuda) { OrtCUDAProviderOptions cuda_option; cuda_option.device_id = 0; cuda_option.arena_extend_strategy = 0; cuda_option.cudnn_conv_algo_search = OrtCudnnConvAlgoSearchExhaustive; cuda_option.gpu_mem_limit = SIZE_MAX; cuda_option.do_copy_in_default_stream = 1; session_options.AppendExecutionProvider_CUDA(cuda_option); } wstring widestr = wstring(path.begin(), path.end()); this->Gsession = new Session(env, widestr.c_str(), this->session_options); this->session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL); AllocatorWithDefaultOptions allocator; this->Ginput_names = { "input" }; this->Goutput_names = { "output" }; endTime_ = clock(); cout << " The model loading time is:" << (double)(endTime_ - startTime_) / CLOCKS_PER_SEC << "s" << endl; } int main() { vector<int> input_shape = {}; SR_net net("E:/prj/SR_C/onnx_file/rrdb_full.onnx", input_shape, true, true); }，在这段代码中，我如何把SR_net net("E:/prj/SR_C/onnx_file/rrdb_full.onnx", input_shape, true, true);这一行写到主函数的外面？

SR_net* net = new SR_net("E:/prj/SR_C/onnx_file/rrdb_full.onnx", input_shape, true, true); return net; } int main() { SR_net* net = SR_net::createSRNet(); // 其他代码 delete net; return 0; } ...

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Sure! Here's a possible ... If the vector is full, it doubles the capacity and allocates a new array with the new capacity, copies the existing elements, and replaces the old array with the new one.
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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
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