{ ::new (_Voidify_iter(_Ptr)) _Objty(_STD forward<_Types>(_Args)...); }

时间: 2024-05-31 15:14:31 浏览: 167
PTH

faceparsing_79999_iter.pth

这段代码是 C++ 中的一个构造函数实现，使用了完美转发（perfect forwarding）技术。它接受一系列参数 `_Types... _Args`，并将它们转发给 `_Objty` 类型的构造函数进行对象的构造。其中的 `_Voidify_iter(_Ptr)` 是一个辅助函数，用于将指针 `_Ptr` 转换成一个无用的值，以避免编译器出现警告。整个语句的作用是在指定位置创建一个 `_Objty` 类型的对象，并将一系列参数转发给它的构造函数进行初始化。
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insert_iter_size_value.rar_Author_ Author

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std::map<int, FinBudgetFlow*>::iterator iter; //在FlowMap中查找index iter = this->FlowMap.find(_index); //如果找到了 if (iter != this->FlowMap.end()) { //删除原有对象 delete iter->second; ...

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在类的__iter__函数中，返回迭代器对象，该迭代器对象调用了data_iter_fn函数（即seq_data_iter_random或seq_data_iter_sequential），并将corpus、batch_size和num_steps作为参数传递给该函数。返回的迭代器对象...

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然后使用迭代器iter遍历strVect中的每个单词。 在每次迭代中，将当前单词curWord与word进行比较。如果它们不相同，则将它们分别进行排序，并比较排序后的结果。如果它们相等，则将curWord插入到rtnMap中。 接下来...

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解释线面这段代码 Curpoint.clear(); Prepoint.clear(); CurpointRmDynamic.clear(); PrepointRmDynamic.clear(); for(auto it = mvKeys.begin(); it != mvKeys.end(); ++it) { Curpoint.push_back(it->pt); } //double mom = nmatches; //std::chrono::steady_clock::time_point t1 = std::chrono::steady_clock::now(); cv::calcOpticalFlowPyrLK(imGray, imGrayPre, Curpoint, Prepoint, State, Err, cv::Size(21, 21), 3, cv::TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS, 30, 0.01)); /* std::chrono::steady_clock::time_point t2 = std::chrono::steady_clock::now(); double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double> >(t2 - t1).count(); std::cout << "calcOpticalFlow time =" << ttrack*1000 << std::endl; */ int Cur_keypoint_sum = Curpoint.size(); int Pre_keypoint_sum; cv::Mat FundMat;

其中Curpoint是当前帧的关键点坐标，Prepoint是前一帧的关键点坐标，State和Err是输出参数，cv::Size(21, 21)是窗口大小，3是金字塔层数，cv::TermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER | CV_TERMCRIT_EPS, 30, 0.01)是迭代...

def load_dataset(text_field, label_field, args, **kwargs): train_dataset, dev_dataset = dataset.get_dataset('data', text_field, label_field) if args.static and args.pretrained_name and args.pretrained_path: vectors = load_word_vectors(args.pretrained_name, args.pretrained_path) text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset, vectors=vectors) else: text_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) label_field.build_vocab(train_dataset, dev_dataset) train_iter, dev_iter = data.Iterator.splits( (train_dataset, dev_dataset), batch_sizes=(args.batch_size, len(dev_dataset)), sort_key=lambda x: len(x.text), **kwargs) return train_iter, dev_iter

然后，根据参数args.static、args.pretrained_name和args.pretrained_path来判断是否使用预训练的词向量。如果需要使用预训练的词向量，则调用load_word_vectors方法加载预训练模型，并通过text_field....

error: too many arguments to function 71 | return std::unique_ptr<AbstractProduct>((id_iter->second)(std::forward<Arg

这个错误提示意味着该函数接受了太多参数。通常，这个错误发生在您调用函数时提供了太多的参数，或者在您定义函数时指定了不正确的参数数量。 在上述错误信息中，可能原因是在调用函数时传递了太多的参数，或者函数...

pub fn centroid_cluster_compress(path: &std::path::Path) -> Result<(), Box<dyn Error>> { let mut buffer = std::fs::File::create(path.with_extension("tpx3c"))?; let data = reader::TPX3Reader::new(path)?; let mut shots = 0; for shot in data.chunks(500).into_iter() { let mut collection = shot.collect::<Vec>(); collection.par_iter_mut().for_each(|p| p.label_hits()); let centroided = collection.par_iter().flat_map(|p| p.centroid().to_bytes()).collect::<Vec<u8>>(); buffer.write_all(¢roided); } println!("shots = {}", shots); Ok(()) }

函数接受一个 &std::path::Path 类型的参数 path，表示文件路径，并返回一个 Result<(), Box<dyn Error>> 类型的结果。 在函数内部，首先创建了一个可写文件 buffer，使用了 std::fs::File::create(path....

if iteration == self.second_step_iter_num - 1: reg_noise_std = 0 elif iteration < 1000: reg_noise_std = (1 / 1000.) * (iteration // 100) else: reg_noise_std = 1 / 1000.

其中self.second_step_iter_num是训练过程中第二阶段的迭代次数，当iteration达到这个值时，就不再加噪了。如果iteration小于1000，则reg_noise_std随着iteration的增加而逐渐增加；否则reg_noise_std保持不变。具体...

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