const ServerParam & SP = ServerParam::i(); const int self_min = wm.interceptTable()->selfReachCycle(); const int mate_min = wm.interceptTable()->teammateReachCycle(); int opp_min = wm.interceptTable()->opponentReachCycle(); const PlayerObject * opp_fastest = wm.interceptTable()->fastestOpponent(); if ( opp_fastest && opp_fastest->goalie() && wm.gameMode().isPenaltyKickMode() && opp_fastest->pos().dist( wm.ball().pos() ) >= 3.0 ) // MAGIC NUMBER { M_tackle_situation = false; M_opponent_ball = false; dlog.addText( Logger::TEAM, __FILE__":(update) penalty shootouts. not a tackle situation" ); return; } if ( opp_fastest && wm.gameMode().isPenaltyKickMode() && ! opp_fastest->goalie() ) { const AbstractPlayerObject * opponent_goalie = wm.getTheirGoalie(); if ( opponent_goalie ) { /* //yz del std::map< const AbstractPlayerObject*, int >::const_iterator player_map_it = wm.interceptTable()->playerMap().find( opponent_goalie ); if ( player_map_it != wm.interceptTable()->playerMap().end() ) { // considering only opponent goalie in penalty-kick mode opp_min = player_map_it->second; dlog.addText( Logger::TEAM, __FILE__":(update) replaced min_opp with goalie's reach cycle (%d).", opp_min ); } else { opp_min = 1000000; // practically canceling the fastest non-goalie opponent player dlog.addText( Logger::TEAM, __FILE__":%d: (update) set opp_min as 1000000 so as not to consider the fastest opponent.", __LINE__ ); } */ } else { opp_min = 1000000; // practically canceling the fastest non-goalie opponent player dlog.addText( Logger::TEAM, __FILE__":%d (update) set opp_min as 1000000 so as not to consider the fastest opponent.", __LINE__); } }

时间: 2024-02-10 10:31:23 浏览: 69
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HTTP-Status-Const:HTTP-Status-Const 的只读发布历史

这段代码中，我们首先创建了一个常量引用 `SP`，表示 `ServerParam::i()` 返回的 `ServerParam` 对象。 接下来，我们使用 `wm.interceptTable()` 对象的方法获取最小的自己到达周期 `self_min`，最小的队友到达周期 `mate_min`，以及最小的对手到达周期 `opp_min`。 然后，我们使用 `wm.interceptTable()` 对象的方法获取最快的对手球员 `opp_fastest`。 接下来的条件判断语句检查以下情况： - 如果最快的对手球员存在，并且是守门员，并且当前是点球模式，并且最快的对手球员与球的距离大于等于 3.0（一个魔术数），则将 `M_tackle_situation` 和 `M_opponent_ball` 都设置为假，并记录日志。然后返回。 - 如果最快的对手球员存在，并且当前是点球模式，并且最快的对手球员不是守门员，则获取对方守门员的信息，并根据情况更新 `opp_min` 的值。如果对方守门员存在，则更新 `opp_min` 为守门员的到达周期。如果对方守门员不存在，则将 `opp_min` 设置为一个很大的值（1000000），表示取消考虑最快的非守门员对手球员。然后记录日志。
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Test_const_class.rar_class

在压缩包中，Test_const_class.c文件很可能是C++源代码，包含了对const关键字和类的使用。为了深入理解这个测试类，我们需要查看源代码的具体内容。通常，这样的测试类会包含一些断言（assert）来检查计算结果...

帮我检查下这段代码哪里有问题：// #pragma once #include<iostream> using namespace std; template<class T> class Myarray { public: Myarray(int Capa) { cout << "M的有残调用" << endl; this->m_Capay = Capa; this->m_size = 0; this->pAdress = new T[this->m_Capay] } Myarray(const Myarray& arr) { cout << "M的拷贝调用" << endl; this->m_Capay = arr.m_Capay; this->m_size = arr.m_Capay; //this->pAdress = arr.pAdress; this->pAdress = new T[arr.m_Capay]; for (int i = 0; i < this->m_size; i++) { this->pAdress[i] = arr.pAdress[i]; } } Myarray& operator=(const Myarray& arr) { cout << "M的有operat用" << endl; if (this->pAdress != NULL) { delete[] this->pAdress; this->pAdress = NULL; this->m_Capay = 0; this->m_size = 0 } this->m_Capay = arr.m_Capay; this->m_size = arr.m_size; this->pAdress = new T[arr.m_Capay]; for (int i = 0; i < m_size; i++) { this->pAdress[i] = arr.pAdress[i]; } return *this; } ~Myarray() { if (this->pAdress != NULL) { cout << "M的西沟调用" << endl; delete[] this->pAdress; this->pAdress = NULL; } } private: T* pAdress; int m_Capay; int m_size; };

在第13行，构造函数的语句 this->pAdress = new T[this->m_Capay] 末尾缺少分号;，应该修改为： this->pAdress = new T[this->m_Capay]; 在第27行，赋值运算符的语句 this->m_size = arr.m_Capay; ...

computePointSHOT (const int index, const std::vector<int> &indices, const std::vector<float> &sqr_dists, std::vector<bool> shot) = 0;

这是一个纯虚函数的声明，这意味着这个函数在当前类中没有实现，需要在子类中进行实现。该函数的作用是计算点云中某个点与一组索引(indices)给定的点之间的SHOT描述子（Shape Histograms of Oriented Points）。...

Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> crop_pointcloud( const Eigen::Tensor<Scalar, 3, Eigen::RowMajor> data_crop, Scalar x_o, Scalar y_o, Scalar x_i, Scalar y_i, Scalar R_o, Scalar R_i, Scalar z_critical) { const int range_z = data_crop.dimension(2); const Scalar K_o = R_o * R_o / range_z; const Scalar K_i = R_i * R_i / range_z; Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> cropped_data = data_crop.cast<uint8_t>(); for (int z = 0; z < range_z; z++) { const Scalar r_o = std::sqrt(z * K_o); auto data_layer = cropped_data.chip(z, 2); const Scalar d_o = std::sqrt(x_o * x_o + y_o * y_o); const Scalar d_i = std::sqrt(x_i * x_i + y_i * y_i); const Scalar r_i = (z < z_critical) ? 0 : std::sqrt(z * K_i); data_layer = data_layer * ((d_o <= r_o) && (d_i > r_i)).template cast<uint8_t>(); } return cropped_data; } 参数改为int

const int d_i = std::sqrt(x_i * x_i + y_i * y_i); const int r_i = (z < z_critical) ? 0 : std::sqrt(z * K_i); data_layer = data_layer * ((d_o <= r_o) && (d_i > r_i)).template cast<uint8_t>(); } ...

error: cannot convert ‘DceHelper::GlobalSeatFilter’ from type ‘bool (DceHelper::)(const string&, const string&, std::string&, int, int, bool) {aka bool (DceHelper::)(const std::basic_string<char>&, const std::basic_string<char>&, std::basic_string<char>&, int, int, bool)}’ to type ‘bool (*)(const string&, const string&, std::string&, int, int, bool) {aka bool (*)(const std::basic_string<char>&, const std::basic_string<char>&, std::basic_string<char>&, int, int, bool)}’

该错误提示表明不能将类型为“bool (DceHelper::)(const string&, const string&, std::string&, int, int, bool)”的成员函数指针转换为类型为“bool (*)(const string&, const string&, std::string&, int, int, ...

加速这一段代码例程#include <thread> #include <mutex> // 用于保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient的锁 std::mutex g_mutex; void process_edges(const cv::Mat& RoiMat, const std::vectorcv::Point2d& m_vpdEquinoxPoints, const double m_dMeasureLength, const double m_dMeasureHeight, const double m_dSigma, const int m_nThresholdCircle, const int m_nTranslationCircle, const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle, std::vectorcv::Point2d& m_vpdEdgePoints, std::vector<double>& m_vdEdgeGradient, int start_idx, int end_idx, Extract1DEdgeCircle Extract1DEdgeCircle) { std::vector<Edge1D_Result> edges; for (int i = start_idx; i < end_idx; i++) { edges = Extract1DEdgeCircle.Get1DEdge(RoiMat, m_vpdEquinoxPoints[i], m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight,m_vdMeasureAngle[i], m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle == 1 ? Translation::Poisitive : Translation::Negative, Selection::Strongest); // 使用锁保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient //std::lock_guardstd::mutex lock(g_mutex); for (int j = 0; j < edges.size(); j++) { m_vpdEdgePoints.push_back(edges[j].m_pdEdgePoint); m_vdEdgeGradient.push_back(edges[j].m_dGradient); } } } int main() { int m = m_vpdEquinoxPoints.size(); const int num_threads = 10; std::vectorstd::thread threads(num_threads); std::vectorstd::vectorcv::Point2d edge_points(num_threads); std::vector<std::vector<double>> edge_gradients(num_threads); for (int i = 0; i < num_threads; i++) { int start_idx = i * m / num_threads; int end_idx = (i + 1) * m / num_threads; threads[i] = std::thread(process_edges, std::ref(RoiMat), std::ref(m_vpdEquinoxPoints), m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight, m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle, std::ref(m_vdMeasureAngle), std::ref(edge_points[i]), std::ref(edge_gradients[i]), start_idx, end_idx, Extract1DEdgeCircle); } for (int i = 0; i < num_threads; i++) { threads[i].join(); // 合并结果 m_vpdEdgePoints.insert(m_vpdEdgePoints.end(), edge_points[i].begin(), edge_points[i].end()); m_vdEdgeGradient.insert(m_vdEdgeGradient.end(), edge_gradients[i].begin(), edge_gradients[i].end()); } return 0; }

const int m_nTranslationCircle, const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle, std::vector<cv::Point2d>& m_vpdEdgePoints, std::vector<double>& m_vdEdgeGradient, int start_idx, int end_idx, Extract1...

void Fusion::DecideType() { for (auto & stored_info : stored_slots_) { const int & id = stored_info.first; const std::deque & detailed_slot_deque = stored_info.second; std::vectorcommon::ParkingSlotType parkingslot_type_vector.resize(detailed_slot_deque.size()); for (auto & detaild_slot : detailed_slot_deque) { parkingslot_type_vector.push_back(detaild_slot.parkingslot.type); } parkingslot_type_map[stored_info.first] = MajorityElement(parkingslot_type_vector); } } template T MajorityElement(vector& nums) { T major = nums[0]; int count = 1; for (int i = 1; i < nums.size(); i++) { if (count == 0) { major = nums[i]; count++; } else if (major == nums[i]) { count++; } else { count--; } } return major; }这段代码有什么优化空间？

const int& id = stored_info.first; const std::deque<DetailedSlot>& detailed_slot_deque = stored_info.second; std::vector<ParkingSlotType> parkingslot_type_vector; parkingslot_type_vector.reserve...

class Person { public: int m_A; int m_B; }; Person PersonAddPerson(Person& p) { Person temp; temp.m_A = this->m_A + p.m_A; temp.m_B = this->m_B + p.m_B; }

Person PersonAddPerson(const Person& p1, const Person& p2) { Person temp; temp.m_A = p1.m_A + p2.m_A; temp.m_B = p1.m_B + p2.m_B; return temp; } 2. 在 PersonAddPerson 函数中，没有返回 temp ...

加速这一段代码#include <thread> #include <mutex> // 用于保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient的锁 std::mutex g_mutex; void process_edges(const cv::Mat& RoiMat, const std::vectorcv::Point2d& m_vpdEquinoxPoints, const double m_dMeasureLength, const double m_dMeasureHeight, const double m_dSigma, const int m_nThresholdCircle, const int m_nTranslationCircle, const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle, std::vectorcv::Point2d& m_vpdEdgePoints, std::vector<double>& m_vdEdgeGradient, int start_idx, int end_idx, Extract1DEdgeCircle Extract1DEdgeCircle) { std::vector<Edge1D_Result> edges; for (int i = start_idx; i < end_idx; i++) { edges = Extract1DEdgeCircle.Get1DEdge(RoiMat, m_vpdEquinoxPoints[i], m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight,m_vdMeasureAngle[i], m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle == 1 ? Translation::Poisitive : Translation::Negative, Selection::Strongest); // 使用锁保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient //std::lock_guardstd::mutex lock(g_mutex); for (int j = 0; j < edges.size(); j++) { m_vpdEdgePoints.push_back(edges[j].m_pdEdgePoint); m_vdEdgeGradient.push_back(edges[j].m_dGradient); } } } const int num_threads = 10; std::vectorstd::thread threads(num_threads); std::vector<std::vectorcv::Point2d> edge_points(num_threads); std::vector<std::vector<double>> edge_gradients(num_threads); for (int i = 0; i < num_threads; i++) { int start_idx = i * m / num_threads; int end_idx = (i + 1) * m / num_threads; threads[i] = std::thread(process_edges, std::ref(RoiMat), std::ref(m_vpdEquinoxPoints), m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight, m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle, std::ref(m_vdMeasureAngle), std::ref(edge_points[i]), std::ref(edge_gradients[i]), start_idx, end_idx, Extract1DEdgeCircle); } for (int i = 0; i < num_threads; i++) { threads[i].join(); // 合并结果 m_vpdEdgePoints.insert(m_vpdEdgePoints.end(), edge_points[i].begin(), edge_points[i].end()); m_vdEdgeGradient.insert(m_vdEdgeGradient.end(), edge_gradients[i].begin(), edge_gradients[i].end()); }

const int m_nThresholdCircle, const int m_nTranslationCircle, const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle, std::vector<cv::Point2d>& m_vpdEdgePoints, std::vector<double>& m_vdEdgeGradient, int ...

if (pcl::io::loadPCDFilepcl::PointXYZ("rabbit.pcd", cloud) == -1) // load the file { PCL_ERROR("Couldn't read file test_pcd.pcd \n"); return (-1); } 调用 read (const std::string &file_name, pcl::PointCloud &cloud, const int offset = 0) { pcl::PCLPointCloud2 blob; int pcd_version ; int res = read (file_name, blob, cloud.sensor_origin_, cloud.sensor_orientation_, pcd_version, offset) ; // If no error, convert the data if (res == 0) pcl::fromPCLPointCloud2 (blob, cloud); return (res); } loadPCDFile (const std::string &file_name, pcl::PointCloud &cloud) { pcl::PCDReader p; return (p.read (file_name, cloud)); }上边三个函数有什么访问冲突

pcl::PCDReader::read() 函数有多个重载形式，其中一个是 read(const std::string& file_name, pcl::PointCloud<PointT>& cloud, const int offset = 0)，用于从文件中读取点云数据，并将数据存储到 pcl::Point...

优化代码 std::map<int, int> my_map; // 假设 my_map 是要分组的 std::map for(int i=0;i<1234;i++){ my_map[i] = i*2; } const int max_group_size = 200; // 每组最多有 200 个元素 // 将 std::map 转换为 std::vector std::vector<std::pair<int, int>> my_vector(my_map.begin(), my_map.end()); // 使用 std::partition 算法将元素分组 auto partition_iter = std::begin(my_vector); while (partition_iter != std::end(my_vector)) { auto next_partition_iter = std::next(partition_iter,max_group_size); if(next_partition_iter > std::end(my_vector)){ next_partition_iter = std::end(my_vector); } for(auto iter = partition_iter;iter != next_partition_iter;++iter){ std::cout << iter->first << " --> " << iter->second << std::endl; } std::cout << "======group end======" << std::endl; partition_iter = next_partition_iter; }

const auto next_partition_iter = std::next(partition_iter, std::min(max_group_size, static_cast<int>(std::distance(partition_iter, std::end(my_vector))))); std::for_each(partition_iter, next_...

read (file_name, blob, cloud.sensor_origin_, cloud.sensor_orientation_, pcd_version, offset) 这个函数调用哪个 read (const std::string &file_name, pcl::PCLPointCloud2 &cloud, const int offset = 0);还是 read (const std::string &file_name, pcl::PCLPointCloud2 &cloud, Eigen::Vector4f &origin, Eigen::Quaternionf &orientation, int &pcd_version, const int offset = 0) override;

需要注意的是，read(const std::string& file_name, pcl::PCLPointCloud2& cloud, Eigen::Vector4f& origin, Eigen::Quaternionf& orientation, int& pcd_version, const int offset = 0) 是另一个重载形式，它...

read (const std::string &file_name, pcl::PointCloud &cloud, const int offset = 0) { pcl::PCLPointCloud2 blob; int pcd_version; int res = read (file_name, blob, cloud.sensor_origin_, cloud.sensor_orientation_, pcd_version, offset) ; // If no error, convert the data if (res == 0) pcl::fromPCLPointCloud2 (blob, cloud); return (res); }运行时 pcd_version -858993460 int

根据您提供的代码，我可以看到在函数中定义了一个变量pcd_version，并且在read函数中被初始化为一个初始值-858993460。这个值通常是未定义的，可能是由于未正确初始化或访问了一个未初始化的变量而导致的。...

auto it = std::find_if(boss_faces_dirs_map.begin(), boss_faces_dirs_map.end(), [&](const auto& pair) { return isEqual(pair.first, temaa); }); auto it = std::find_if(boss_faces_dirs_map.begin(), boss_faces_dirs_map.end(), [&](const auto& pair) { return isEqual(pair.first, temaa); }); 换一种方式改写这段代码

[&](const std::pair<const Vector3d, int>& pair) { return isEqual(pair.first, temaa); }); 在这个改写中，我们将 auto 替换为具体的类型 std::pair<const Vector3d, int>，以明确指定 pair 的类型。...

[Error] conversion from 'std::vector<int>::const_iterator {aka __gnu_cxx::__normal_iterator<const int*, std::vector<int> >}' to non-scalar type 'std::vector<int>::iterator {aka __gnu_cxx::__normal_iterator<int*, std::vector<int> >}' requested

这个错误通常是因为你试图将一个 const 迭代器（const_iterator）转换为非 const 迭代器（iterator）。在 C++ 中，const 迭代器不能用于修改其指向的元素，而非 const 迭代器可以进行修改。因此，编译器...

加速这一段代码#include <thread> #include <mutex> // 用于保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient的锁 std::mutex g_mutex; void process_edges(const cv::Mat& RoiMat, const std::vector<cv::Point2d>& m_vpdEquinoxPoints, const double m_dMeasureLength, const double m_dMeasureHeight, const double m_dSigma, const int m_nThresholdCircle, const int m_nTranslationCircle, const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle, std::vector<cv::Point2d>& m_vpdEdgePoints, std::vector<double>& m_vdEdgeGradient, int start_idx, int end_idx, Extract1DEdgeCircle Extract1DEdgeCircle) { std::vector<Edge1D_Result> edges; for (int i = start_idx; i < end_idx; i++) { edges = Extract1DEdgeCircle.Get1DEdge(RoiMat, m_vpdEquinoxPoints[i], m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight,m_vdMeasureAngle[i], m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle == 1 ? Translation::Poisitive : Translation::Negative, Selection::Strongest); // 使用锁保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient //std::lock_guard<std::mutex> lock(g_mutex); for (int j = 0; j < edges.size(); j++) { m_vpdEdgePoints.push_back(edges[j].m_pdEdgePoint); m_vdEdgeGradient.push_back(edges[j].m_dGradient); } } } const int num_threads = 10; std::vector<std::thread> threads(num_threads); std::vector<std::vector<cv::Point2d>> edge_points(num_threads); std::vector<std::vector<double>> edge_gradients(num_threads); for (int i = 0; i < num_threads; i++) { int start_idx = i * m / num_threads; int end_idx = (i + 1) * m / num_threads; threads[i] = std::thread(process_edges, std::ref(RoiMat), std::ref(m_vpdEquinoxPoints), m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight, m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle, std::ref(m_vdMeasureAngle), std::ref(edge_points[i]), std::ref(edge_gradients[i]), start_idx, end_idx, Extract1DEdgeCircle); } for (int i = 0; i < num_threads; i++) { threads[i].join(); // 合并结果 m_vpdEdgePoints.insert(m_vpdEdgePoints.end(), edge_points[i].begin(), edge_points[i].end()); m_vdEdgeGradient.insert(m_vdEdgeGradient.end(), edge_gradients[i].begin(), edge_gradients[i].end()); }

std::vector<std::vector<Edge1D_Result>> edges(num_threads); std::for_each(std::execution::par, std::begin(threads), std::end(threads), [&](auto& thread) { thread.join(); }); std::for_each(std::...

在vs2015 c++ .h中加入这段代码会报重定义 namespace cv_dnn { namespace { template <typename T> static inline bool SortScorePairDescend(const std::pair<float, T>& pair1, const std::pair<float, T>& pair2) { return pair1.first > pair2.first; } } // namespace inline void GetMaxScoreIndex(const std::vector<float>& scores, const float threshold, const int top_k, std::vector<std::pair<float, int> >& score_index_vec) { for (size_t i = 0; i < scores.size(); ++i) { if (scores[i] > threshold) { score_index_vec.push_back(std::make_pair(scores[i], i)); } } std::stable_sort(score_index_vec.begin(), score_index_vec.end(), SortScorePairDescend<int>); if (top_k > 0 && top_k < (int)score_index_vec.size()) { score_index_vec.resize(top_k); } } template <typename BoxType> inline void NMSFast_(const std::vector<BoxType>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, const float eta, const int top_k, std::vector<int>& indices, float(*computeOverlap)(const BoxType&, const BoxType&)) { CV_Assert(bboxes.size() == scores.size()); std::vector<std::pair<float, int> > score_index_vec; GetMaxScoreIndex(scores, score_threshold, top_k, score_index_vec); // Do nms. float adaptive_threshold = nms_threshold; indices.clear(); for (size_t i = 0; i < score_index_vec.size(); ++i) { const int idx = score_index_vec[i].second; bool keep = true; for (int k = 0; k < (int)indices.size() && keep; ++k) { const int kept_idx = indices[k]; float overlap = computeOverlap(bboxes[idx], bboxes[kept_idx]); keep = overlap <= adaptive_threshold; } if (keep) indices.push_back(idx); if (keep && eta < 1 && adaptive_threshold > 0.5) { adaptive_threshold *= eta; } } } // copied from opencv 3.4, not exist in 3.0 template<typename Tp> static inline double jaccardDistance_(const Rect_<Tp>& a, const Rect<_Tp>& b) { Tp Aa = a.area(); Tp Ab = b.area(); if ((Aa + Ab) <= std::numeric_limits<Tp>::epsilon()) { // jaccard_index = 1 -> distance = 0 return 0.0; } double Aab = (a & b).area(); // distance = 1 - jaccard_index return 1.0 - Aab / (Aa + Ab - Aab); } template <typename T> static inline float rectOverlap(const T& a, const T& b) { return 1.f - static_cast<float>(jaccardDistance(a, b)); } void NMSBoxes(const std::vector<Rect>& bboxes, const std::vector<float>& scores, const float score_threshold, const float nms_threshold, std::vector<int>& indices, const float eta = 1, const int top_k = 0) { NMSFast(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta, top_k, indices, rectOverlap); } }

在加入这段代码时，如果在同一个命名空间内有相同的函数或变量，则会报重定义的错误。如果你确定已经检查过代码，在其他地方没有定义相同的函数或变量，可以尝试将代码放在一个新的命名空间中。...

const int &rval＝rval1；

这段代码是将rval引用初始化为rval1的常量引用。这意味着rval将永远引用rval1，... const int &rval = i; cout << "rval = " ; // 输出：rval = 42 i = 0; cout << "rval = " ; // 输出：rval = 0 return 0; }

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![L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. L2正则化基础概念 在机器学习和统计建模中，L2正则化是一个广泛应用的技巧，用于改进模型的泛化能力。正则化是解决过拟
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如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，需要遵循一系列步骤来确保信息系统的安全性和业务连续性规划的有效性。首先，组织需要明确信息安全事件的定义，理解信息安全事态和信息安全事件的区别，并建立事件分类和分级机制。 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 依照GB/T19716标准，组织应制定信息安全事件管理策略，明确组织内各个层级的角色与职责。此外，需要设置信息安全事件响应组(ISIRT)，并为其配备必要的资源、
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Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。
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"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
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L1正则化模型诊断指南：如何检查模型假设与识别异常值（诊断流程+案例研究）

![L1正则化模型诊断指南：如何检查模型假设与识别异常值（诊断流程+案例研究）](https://www.dmitrymakarov.ru/wp-content/uploads/2022/10/lr_lev_inf-1024x578.jpg) # 1. L1正则化模型概述 L1正则化，也被称为Lasso回归，是一种用于模型特征选择和复杂度控制的方法。它通过在损失函数中加入与模型权重相关的L1惩罚项来实现。L1正则化的作用机制是引导某些模型参数缩小至零，使得模型在学习过程中具有自动特征选择的功能，因此能够产生更加稀疏的模型。本章将从L1正则化的基础概念出发，逐步深入到其在机器学习中的应用和优势
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如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

为了帮助你构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，同时确保业务连续性规划的有效性，你需要从以下几个方面入手：（详细步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略） 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建框架时，首先应明确信息安全事件和信息安全事态的定义，理解它们之间如何相互关联。GB/T19716-2005和GB/Z20986-2007标准为你提供了基础框架和分类分级指南，帮助你
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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。