Warning[Pe236]: controlling expression is constant E:\ATPower\ATMTU\ATMTU\lvgl\src\misc\lv_tlsf.c 1023

时间: 2023-09-13 11:04:16 浏览: 355
PPTX

C程序设计教学课件：CHAPTER3FROMCTOC.pptx

这个警告信息提示在E:\ATPower\ATMTU\ATMTU\lvgl\src\misc\lv_tlsf.c文件的第1023行，控制表达式是常量。这通常是因为在if、while、for等语句中，控制表达式的值在编译时就可以确定，因此被编译器认为是常量。这种情况下，通常不会影响程序的正确性，但是建议检查一下代码逻辑是否正确。如果确定代码逻辑正确，则可以忽略这个警告信息。如果不确定，可以将代码贴出来，一起来分析一下。
阅读全文

相关推荐

7z

DHT11 .C .H文件

标题中的"DHT11 .C .H文件"指的是一个用于STM32F1微控制器的软件包，该包包含了处理DHT11温湿度传感器的源代码。DHT11是一款经济实惠、易于使用的数字温湿度传感器，常用于各种物联网(IoT)设备和智能家居项目。它能...
pdf

ERP信息化专业资料:SAP专业学习资料PLM230_EN_Col62_Project management controlling.pdf

ERP信息化专业资料:SAP专业学习资料PLM230_EN_Col62_Project management controlling.pdf

qtcreator 警告warning: GDB: Failed to set controlling terminal:

Another possible reason for this warning message is that the GDB debugger is running in a remote environment, and the controlling terminal is not available. In this case, you may need to configure the...

qtcreator &"warning: GDB: Failed to set controlling terminal:

Qt Creator is a cross-platform integrated development environment (IDE) for developing applications using the Qt application framework. It is designed to be extensible and configurable, and it ...

2023-06-09 09:46:11.022252: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1900] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 610, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.5. 2023-06-09 09:46:11.022646: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. WARNING:tensorflow:5 out of the last 9 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x0000017BB39D0670> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details. WARNING:tensorflow:6 out of the last 11 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x0000017BB3AE83A0> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details.

这是 TensorFlow 在运行时输出的一些警告信息。其中包含了以下几个内容： 1. TensorFlow 检测到了一个 GPU 设备，但由于该设备的 CUDA 计算能力版本太低（2.1），不满足 TensorFlow 最低要求（3.5），因此被忽略。...

WARNING:tensorflow:5 out of the last 5 calls to <function Model.make_predict_function.<locals>.predict_function at 0x0000022F9C0A2160> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has reduce_retracing=True option that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details.

这个警告是 TensorFlow 提供的一种提醒机制，用于提醒用户一些潜在的问题。它的意思是，模型的预测函数已经被重新跟踪了 5 次，这可能是由于以下原因引起的： 1. 在循环中重复创建 @tf.function：如果在循环中重复...

while loading shared libraries: libnuma.so.1

This library is used for controlling memory allocation for multi-processor systems. To resolve this error, you can try the following steps: 1. Check if the library is installed on your system. You ...

WARNING:tensorflow:6 out of the last 6 calls to <function Model.make_predict_function.<locals>.predict_function at 0x0000022972E28048> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details.

这是一个警告信息，提示在过去的6次调用中，函数被重复追踪。这可能是因为在循环中重复创建了@tf.function，传递了不同形状的张量，或者传递了Python对象而不是张量。对于情况(1)，请将@tf.function定义在循环外部。...

visual&"warning: GDB: Failed to set controlling terminal: \344\270\215\345\205\201\350\256\270\347\232\204\346\223\215\344\275\234\n"

根据提供的引用内容，"warning: GDB: Failed to set controlling terminal: \344\270\215\345\205\201\350\256\270\347\232\204\346\223\215\344\275\234\n"是gdb在尝试将/dev/pts/14设为被调试进程的控制终端时出现...

python: which title is a statistically significant predictor of customer contact

To determine which title is a statistically significant predictor of customer contact, you could conduct a logistic regression analysis. In this analysis, you would use customer contact as the ...

There was an error while executing VBoxManage, a CLI used by Vagrant for controlling VirtualBox. The command and stderr is shown below. Command: ["startvm", "2e091b45-6af1-43e0-ae0f-a59caad94d44", "--type", "headless"] Stderr: VBoxManage.exe: error: The VM session was closed before any attempt to power it on VBoxManage.exe: error: Details: code E_FAIL (0x80004005), component SessionMachine, interface ISession

这个错误通常是由于 VirtualBox 环境的问题引起的。建议您检查 VirtualBox 环境是否正确安装并且已经启动了所有必要的服务。您可以尝试重新启动 VirtualBox 服务或重启系统来解决这个问题。如果问题仍然存在，可以...

d:\vbcentos7>vagrant up Bringing machine 'default' up with 'virtualbox' provider... ==> default: Clearing any previously set forwarded ports... ==> default: Clearing any previously set network interfaces... ==> default: Preparing network interfaces based on configuration... default: Adapter 1: nat default: Adapter 2: hostonly ==> default: Forwarding ports... default: 22 (guest) => 2222 (host) (adapter 1) ==> default: Booting VM... There was an error while executing VBoxManage, a CLI used by Vagrant for controlling VirtualBox. The command and stderr is shown below. Command: ["startvm", "2e091b45-6af1-43e0-ae0f-a59caad94d44", "--type", "headless"] Stderr: VBoxManage.exe: error: The VM session was closed before any attempt to power it on VBoxManage.exe: error: Details: code E_FAIL (0x80004005), component SessionMachine, interface ISession

根据你提供的信息，Vagrant 在启动 VirtualBox 虚拟机时遇到了错误。错误信息中提到了 VM session was closed before any attempt to power it on，可能是因为 VirtualBox 无法正常启动虚拟机。...

WARNING:tensorflow:5 out of the last 177 calls to <function Model.make_predict_function.<locals>.predict_function at 0x0000021A23B39A60> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details.

这是一个TensorFlow的警告信息，它提示在模型预测时出现了大量的tf.function retracing，这可能是由于在循环中重复创建@tf.function，传递不同形状的张量或传递Python对象而不是张量等原因导致的。...

def gradientDescent(X,y,theta,alpha,num_iters,Lambda):

This is a Python function for performing gradient descent algorithm with regularization on a given dataset. - X: Input feature matrix of size (m, n+1) where m is the number of training examples and n...

Optimize the following code to use the variable: variance in the code. def e_step(xs: np.ndarray, ys: np.ndarray, affine: np.ndarray, translation: np.ndarray, variance: float) -> np.ndarray: """ The e-step of the em algorithm, estimating the responsibility P=[p(y_m | x_n)] based on current model :param xs: a set of points with size (N, D), N is the number of samples, D is the dimension of points :param ys: a set of points with size (M, D), M is the number of samples, D is the dimension of points :param affine: an affine matrix with size (D, D) :param translation: a translation vector with size (1, D) :param variance: a float controlling the variance of each Gaussian component :return: the responsibility matrix P=[p(y_m | x_n)] with size (N, M), which row is the conditional probability of clusters given the n-th sample x_n """ # TODO: Change the code below and implement the E-step of GMM responsibility = np.ones((xs.shape[0], ys.shape[0])) / ys.shape[0] for n in range(xs.shape[0]): for m in range(ys.shape[0]): temp = -0.5 * np.linalg.norm(xs[n] - ys[m] @ affine - translation) ** 2 responsibility[n, m] = 1 / (2 * np.pi) ** (xs.shape[1] / 2) * np.exp(temp) return responsibility / np.sum(responsibility, axis=1, keepdims=True)

:param xs: a set of points with size (N, D), N is the number of samples, D is the dimension of points :param ys: a set of points with size (M, D), M is the number of samples, D is the dimension of ...

<AvtGigE_api.h>

As an AI language model, I cannot provide the full implementation of the header file <AvtGigE_api.h> as it is specific to a particular software or hardware system. However, I can provide some ...

def mean_shift(xs: np.ndarray, num_iter: int = 50, k_type: str = 'rbf', bandwidth: float = 0.1) -> np.ndarray: """ Implement the mean-shift algorithm :param xs: a set of samples with size (N, D), where N is the number of samples, D is the dimension of features :param num_iter: the number of iterations :param k_type: the type of kernels, including 'rbf', 'gate', 'triangle', 'linear' :param bandwidth: the hyperparameter controlling the width of rbf/gate/triangle kernels :return: the estimated means with size (N, D) """ # TODO: change the code below and implement the mean-shift algorithm return

:param xs: a set of samples with size (N, D), where N is the number of samples, D is the dimension of features :param num_iter: the number of iterations :param k_type: the type of kernels, ...

rospy.init_node('grasp_object')

In this case, the 'grasp_object' node is likely responsible for controlling a robotic arm or gripper to grasp an object. By initializing this node, the programmer can create publishers and ...
rar

controlling.rar_SIMULINK_The Year_agv

controlling of the agv in the final year project

最新推荐

recommend-type

Seaborn中文用户指南.docx

- **Controlling figure aesthetics**包括调整图表的颜色、线条样式、字体等，如改变`style`和`context`。 - **Seaborn figure styles**预设了一些美观的风格，如`whitegrid`, `darkgrid`, `ticks`, 和`white`. -...
recommend-type

python小爬虫.zip

python小爬虫
recommend-type

前端协作项目：发布猜图游戏功能与待修复事项

资源摘要信息:"People-peephole-frontend是一个面向前端开发者的仓库，包含了一个由Rails和IOS团队在2015年夏季亚特兰大Iron Yard协作完成的项目。该仓库中的项目是一个具有特定功能的应用，允许用户通过iPhone或Web应用发布图像，并通过多项选择的方式让用户猜测图像是什么。该项目提供了一个互动性的平台，使用户能够通过猜测来获取分数，正确答案将提供积分，并防止用户对同一帖子重复提交答案。 当前项目存在一些待修复的错误，主要包括： 1. 答案提交功能存在问题，所有答案提交操作均返回布尔值true，表明可能存在逻辑错误或前端与后端的数据交互问题。 2. 猜测功能无法正常工作，这可能涉及到游戏逻辑、数据处理或是用户界面的交互问题。 3. 需要添加计分板功能，以展示用户的得分情况，增强游戏的激励机制。 4. 删除帖子功能存在损坏，需要修复以保证应用的正常运行。 5. 项目的样式过时，需要更新以反映跨所有平台的流程，提高用户体验。 技术栈和依赖项方面，该项目需要Node.js环境和npm包管理器进行依赖安装，因为项目中使用了大量Node软件包。此外，Bower也是一个重要的依赖项，需要通过bower install命令安装。Font-Awesome和Materialize是该项目用到的前端资源，它们提供了图标和界面组件，增强了项目的视觉效果和用户交互体验。 由于本仓库的主要内容是前端项目，因此JavaScript知识在其中扮演着重要角色。开发者需要掌握JavaScript的基础知识，以及可能涉及到的任何相关库或框架，比如用于开发Web应用的AngularJS、React.js或Vue.js。同时，对于iOS开发，可能还会涉及到Swift或Objective-C等编程语言，以及相应的开发工具Xcode。对于Rails，开发者则需要熟悉Ruby编程语言以及Rails框架的相关知识。 开发流程中可能会使用的其他工具包括： - Git：用于版本控制和代码管理。 - HTML/CSS：用于构建网页结构和样式。 - Webpack或Gulp：用于项目构建和优化流程。 - Babel：用于JavaScript代码的兼容性处理。 - Linting工具：如ESLint，用于代码质量检查和维护代码风格一致性。 总结来看，People-peephole-frontend项目不仅涉及到了跨平台协作的经验分享，还提供了前端开发的学习和实践机会，尤其在交互设计、前端工程化、依赖管理及样式设计等方面。开发者可以通过参与该项目的修复和完善工作，提高自身技能并积累宝贵的项目经验。"
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

【高斯信道信号编码优化】：4大方法优化Chirp信号编码过程

![高斯信道下的chirp信号解调](https://img-blog.csdnimg.cn/d37646d14e4e4b51b01e617b59167c74.png) # 1. 高斯信道与Chirp信号编码基础 ## 简介 在现代通信领域，信息的传递无处不在，而保障信息传递的清晰与高效是通信技术的核心挑战之一。高斯信道作为通信系统中最常见和基础的模型，为我们理解和优化信号传输提供了重要的理论支持。Chirp信号，以其独特的频谱扩展特性，在无线通信、雷达和声纳系统中发挥着越来越重要的作用。本章将介绍高斯信道的特性以及Chirp信号的基础知识，为读者搭建起后续章节深入探讨优化方法的理论基础。
recommend-type

对给定图，实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。以邻接表或邻接矩阵为存储结构，实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的结点为起点，分别输出每种遍历下的结点访问序列，并调试算法。使用C语言

在C语言中，我们可以使用邻接表或邻接矩阵来存储图的数据结构。这里我将简单介绍如何实现深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）： **使用邻接表实现：** ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node { int val; struct Node* next; } Node; // 创建邻接列表表示图 Node* createAdjacencyList(int numNodes) { // 初始化节点数组 Node** adjList = malloc(sizeof(No
recommend-type

Spring框架REST服务开发实践指南

资源摘要信息: "在本教程中，我们将详细介绍如何使用Spring框架来构建RESTful Web服务，提供对Java开发人员的基础知识和学习参考。" 一、Spring框架基础知识 Spring是一个开源的Java/Java EE全功能栈（full-stack）应用程序框架和 inversion of control（IoC）容器。它主要分为以下几个核心模块： - 核心容器：包括Core、Beans、Context和Expression Language模块。 - 数据访问/集成：涵盖JDBC、ORM、OXM、JMS和Transaction模块。 - Web模块：提供构建Web应用程序的Spring MVC框架。 - AOP和Aspects：提供面向切面编程的实现，允许定义方法拦截器和切点来清晰地分离功能。 - 消息：提供对消息传递的支持。 - 测试：支持使用JUnit或TestNG对Spring组件进行测试。 二、构建RESTful Web服务 RESTful Web服务是一种使用HTTP和REST原则来设计网络服务的方法。Spring通过Spring MVC模块提供对RESTful服务的构建支持。以下是一些关键知识点： - 控制器（Controller）：处理用户请求并返回响应的组件。 - REST控制器：特殊的控制器，用于创建RESTful服务，可以返回多种格式的数据（如JSON、XML等）。 - 资源（Resource）：代表网络中的数据对象，可以通过URI寻址。 - @RestController注解：一个方便的注解，结合@Controller注解使用，将类标记为控制器，并自动将返回的响应体绑定到HTTP响应体中。 - @RequestMapping注解：用于映射Web请求到特定处理器的方法。 - HTTP动词（GET、POST、PUT、DELETE等）：在RESTful服务中用于执行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。 三、使用Spring构建REST服务 构建REST服务需要对Spring框架有深入的理解，以及熟悉MVC设计模式和HTTP协议。以下是一些关键步骤： 1. 创建Spring Boot项目：使用Spring Initializr或相关构建工具（如Maven或Gradle）初始化项目。 2. 配置Spring MVC：在Spring Boot应用中通常不需要手动配置，但可以进行自定义。 3. 创建实体类和资源控制器：实体类映射数据库中的数据，资源控制器处理与实体相关的请求。 4. 使用Spring Data JPA或MyBatis进行数据持久化：JPA是一个Java持久化API，而MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 5. 应用切面编程（AOP）：使用@Aspect注解定义切面，通过切点表达式实现方法的拦截。 6. 异常处理：使用@ControllerAdvice注解创建全局异常处理器。 7. 单元测试和集成测试：使用Spring Test模块进行控制器的测试。 四、学习参考 - 国际奥委会：可能是错误的提及，对于本教程没有相关性。 - AOP：面向切面编程，是Spring的核心功能之一。 - MVC：模型-视图-控制器设计模式，是构建Web应用的常见架构。 - 道：在这里可能指学习之道，或者是学习Spring的原则和最佳实践。 - JDBC：Java数据库连接，是Java EE的一部分，用于在Java代码中连接和操作数据库。 - Hibernate：一个对象关系映射（ORM）框架，简化了数据库访问代码。 - MyBatis：一个半自动化的ORM框架，它提供了更细致的SQL操作方式。 五、结束语 以上内容为《learnSpring:学习春天》的核心知识点，涵盖了从Spring框架的基础知识、RESTful Web服务的构建、使用Spring开发REST服务的方法，以及与学习Spring相关的技术栈介绍。对于想要深入学习Java开发，特别是RESTful服务开发的开发者来说，这是一份非常宝贵的资源。
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

【Chirp信号检测算法精解】：掌握高效检测Chirp信号的5大关键步骤

![高斯信道下的chirp信号解调](https://img-blog.csdnimg.cn/1fb88c1f540143859ce0683d26104234.png) # 1. Chirp信号检测算法概述 Chirp信号检测是现代信号处理中的一个关键环节，广泛应用于雷达、声纳、无线通信等领域。Chirp信号，即线性调频连续波信号，因其具有良好的时频特性、抗噪声干扰能力强而备受青睐。本章将对Chirp信号检测算法做一个简要介绍，概述其核心原理与应用场景，为后续深入探讨基础理论和关键技术打下基础。 ## 1.1 Chirp信号检测的应用背景 Chirp信号检测算法的开发与优化，源于对信号在
recommend-type

如何修改此代码使其支持模糊匹配？

要在C语言中实现模糊匹配，你可以考虑使用通配符或者其他模式匹配库，比如`fnmatch`函数。这里以`fnmatch`为例，它是用于做简单模式匹配的标准库函数。如果你想允许用户输入的部分字符串作为查询条件，可以稍作修改如下： ```c #include <stdio.h> #include <string.h> #include <fnmatch.h> void fuzzy_search(const char *pattern, const char *filename) { FILE *file = fopen(filename, "r"); if (file == N