sio_client.h中的set_open_listener函数怎么用

时间: 2024-05-03 07:23:15 浏览: 11
set_open_listener函数可以用于设置连接成功后的回调函数。该函数接受一个参数,即连接成功后的回调函数。以下是一个示例: ```cpp void on_connected() { std::cout << "Connected to server!" << std::endl; } int main() { // 创建sio::client对象 sio::client client; // 设置连接成功后的回调函数 client.set_open_listener(on_connected); // 连接到服务器 client.connect("http://localhost:3000"); // 等待连接关闭 client.sync_close(); return 0; } ``` 在上面的示例中,我们定义了一个名为on_connected的回调函数,并将其传递给set_open_listener函数。当连接成功后,sio_client会自动调用on_connected函数。
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sio_client.h中的set_close_listener函数怎么用

sio_client.h中的set_close_listener函数是用来设置socket关闭事件监听器的,用法如下: 1. 定义一个函数作为socket关闭事件的回调函数,函数原型为: ``` void on_close(); ``` 2. 在程序中创建一个sio::client对象,然后调用set_close_listener函数将回调函数注册为socket关闭事件的监听器,代码如下: ``` #include "sio_client.h" void on_close() { // 处理socket关闭事件的代码 } int main() { sio::client client; client.set_close_listener(on_close); // 其他代码 return 0; } ``` 3. 当socket关闭事件发生时,回调函数on_close将被自动调用,可以在函数中处理socket关闭事件,例如重新连接等操作。 注意:set_close_listener函数必须在connect函数之前调用。

帮我详细解释每行代码的意义及作用#ifndef _NET_WRITE_X_H_ #define _NET_WRITE_X_H_ #include "sources/utility/typeLib/App_TypeDefine.h" #include "sources/comps/SIO_NET/cc/net_write_x/CANPub_W_x/_net_write_canpub_x.h" // #include "sources/comps/SIO_NET/cc/net_write_x/CANPri_W_x/net_write_canpri_x.h" #define SEND_INIT_COUNT_UB ((UB)5) namespace sio_net { class net_write_x { public: // default construct net_write_x(VOID); virtual ~net_write_x( VOID ) noexcept { } public: VOID net_write_x_Init_V( VOID ); VOID net_write_x_Main_T10_V( VOID ); UB m_sendInitValue_ub; protected: private: net_write_canpub_x m_write_canpub_x; // net_write_canpri_x m_write_canpri_x; }; } // end namespace #endif

这段代码是C++代码,主要是定义了一个名为net_write_x的类,该类实现了网络数据的写入操作。下面逐行解释每一行代码的意义和作用: 1. #ifndef _NET_WRITE_X_H_ #ifndef指令用于条件编译,判断_NET_WRITE_X_H_宏是否被定义。如果没有被定义,就执行下面的代码,否则直接跳过。 2. #define _NET_WRITE_X_H_ 定义_NET_WRITE_X_H_宏,防止头文件被重复包含。 3. #include "sources/utility/typeLib/App_TypeDefine.h" 包含一个头文件,该头文件定义了一些常用的数据类型和宏定义。 4. #include "sources/comps/SIO_NET/cc/net_write_x/CANPub_W_x/_net_write_canpub_x.h" 包含另一个头文件,该头文件定义了一个名为net_write_canpub_x的类,用于实现CAN总线的数据发送操作。 5. // #include "sources/comps/SIO_NET/cc/net_write_x/CANPri_W_x/net_write_canpri_x.h" 注释掉的代码,本来是用于实现CAN总线的数据接收操作,现在没有用到,所以被注释掉了。 6. #define SEND_INIT_COUNT_UB ((UB)5) 定义一个名为SEND_INIT_COUNT_UB的宏,表示发送数据的初始计数值为5。 7. namespace sio_net { 定义一个名为sio_net的命名空间,用于包含net_write_x类。 8. class net_write_x { 定义一个名为net_write_x的类。 9. public: 表示接下来的成员函数和成员变量都是公有的,可以被该类的对象或其他对象直接访问。 10. net_write_x(VOID); 构造函数,用于创建net_write_x的对象。 11. virtual ~net_write_x( VOID ) noexcept 析构函数,用于销毁net_write_x对象。 12. VOID net_write_x_Init_V( VOID ); 成员函数,用于初始化net_write_x对象。 13. VOID net_write_x_Main_T10_V( VOID ); 成员函数,用于实现net_write_x的主要数据发送操作。 14. UB m_sendInitValue_ub; 表示发送数据的初始计数值。 15. protected: 表示接下来的成员函数和成员变量都是受保护的,只能被该类或其子类访问。 16. private: 表示接下来的成员函数和成员变量都是私有的,只能被该类访问。 17. net_write_canpub_x m_write_canpub_x; net_write_canpub_x类型的对象m_write_canpub_x,用于实现CAN总线的数据发送操作。 18. } // end class 19. } // end namespace 结束命名空间和类的定义。 20. #endif 条件编译结束。

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解释以下这段代码:import tensorflow as tf gpus =tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus[0],[tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=4096)]) #import scipy.io as sio import pickle import os,random import matplotlib.pyplot as plt #import scipy.stats from tensorflow import losses from tensorflow.keras import Model from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np #import scipy.io as sio #import scipy.stats import math import os import pdb from tensorflow import losses from model import ResNet18 from re_dataset_real import train_image1,train_label1,test_image1,test_label1,val_image1,val_label1 from re_dataset_imag import train_image2,train_label2,test_image2,test_label2,val_image2,val_label2 def phsical_loss(y_true, y_pred): y_true =tf.cast(y_true, y_pred.dtype) loss_real=tf.keras.losses.MSE(y_true[0],y_pred[0]) loss_img= tf.keras.losses.MSE(y_true[1],y_pred[1]) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_amp=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_real+loss_img+loss_amp#两个子模型各加一个完整约束 def angle_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) img_ture=tf.atan2(y_true[1],y_true[0]) img_pred=tf.atan2(y_pred[1],y_pred[0]) return tf.keras.losses.MAE(img_ture,img_pred) def amp_loss(y_true, y_pred): y_true = tf.cast(y_true, y_pred.dtype) amp_ture=tf.pow(y_true[0],2)+tf.pow(y_true[1],2) amp_pred=tf.pow(y_pred[0],2)+tf.pow(y_pred[1],2) loss_phsical=tf.keras.losses.MSE(amp_ture,amp_pred) return loss_phsical model_in=tf.keras.Input((16,16,1)) model_real_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_img_out=ResNet18([2,2,2,2])(model_in) model_all=tf.keras.Model(model_in,[model_real_out,model_img_out]) model_all.compile(loss=phsical_loss, optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(tf.keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay( 0.001, decay_steps=250*25, decay_rate=1, staircase=False)), metrics=['mse']) checkpoint_save_path= "C:\\Users\\Root\\Desktop\\bysj\\model_all.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'): print('------------------load model all---------------------') model_all.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path, save_weights_only=True,save_best_only=True)

这段代码什么意思def run_posmap_300W_LP(bfm, image_path, mat_path, save_folder, uv_h = 256, uv_w = 256, image_h = 256, image_w = 256): # 1. load image and fitted parameters image_name = image_path.strip().split('/')[-1] image = io.imread(image_path)/255. [h, w, c] = image.shape info = sio.loadmat(mat_path) pose_para = info['Pose_Para'].T.astype(np.float32) shape_para = info['Shape_Para'].astype(np.float32) exp_para = info['Exp_Para'].astype(np.float32) # 2. generate mesh # generate shape vertices = bfm.generate_vertices(shape_para, exp_para) # transform mesh s = pose_para[-1, 0] angles = pose_para[:3, 0] t = pose_para[3:6, 0] transformed_vertices = bfm.transform_3ddfa(vertices, s, angles, t) projected_vertices = transformed_vertices.copy() # using stantard camera & orth projection as in 3DDFA image_vertices = projected_vertices.copy() image_vertices[:,1] = h - image_vertices[:,1] - 1 # 3. crop image with key points kpt = image_vertices[bfm.kpt_ind, :].astype(np.int32) left = np.min(kpt[:, 0]) right = np.max(kpt[:, 0]) top = np.min(kpt[:, 1]) bottom = np.max(kpt[:, 1]) center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0]) old_size = (right - left + bottom - top)/2 size = int(old_size*1.5) # random pertube. you can change the numbers marg = old_size*0.1 t_x = np.random.rand()*marg*2 - marg t_y = np.random.rand()*marg*2 - marg center[0] = center[0]+t_x; center[1] = center[1]+t_y size = size*(np.random.rand()*0.2 + 0.9) # crop and record the transform parameters src_pts = np.array([[center[0]-size/2, center[1]-size/2], [center[0] - size/2, center[1]+size/2], [center[0]+size/2, center[1]-size/2]]) DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, image_h - 1], [image_w - 1, 0]]) tform = skimage.transform.estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS) cropped_image = skimage.transform.warp(image, tform.inverse, output_shape=(image_h, image_w)) # transform face position(image vertices) along with 2d facial image position = image_vertices.copy() position[:, 2] = 1 position = np.dot(position, tform.params.T) position[:, 2] = image_vertices[:, 2]*tform.params[0, 0] # scale z position[:, 2] = position[:, 2] - np.min(position[:, 2]) # translate z # 4. uv position map: render position in uv space uv_position_map = mesh.render.render_colors(uv_coords, bfm.full_triangles, position, uv_h, uv_w, c = 3) # 5. save files io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name), np.squeeze(cropped_image)) np.save('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('jpg', 'npy')), uv_position_map) io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_posmap.jpg')), (uv_position_map)/max(image_h, image_w)) # only for show # --verify # import cv2 # uv_texture_map_rec = cv2.remap(cropped_image, uv_position_map[:,:,:2].astype(np.float32), None, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(0)) # io.imsave('{}/{}'.format(save_folder, image_name.replace('.jpg', '_tex.jpg')), np.squeeze(uv_texture_map_rec))

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