useless storage class specifier in empty declaration

时间: 2023-05-31 11:21:10 浏览: 248
### 回答1: 这是编译器给出的警告信息,意思是在空声明中使用了无用的存储类别说明符。这通常是因为在声明中使用了关键字,但没有给出具体的类型或变量名,导致编译器无法识别其作用。建议检查代码中的声明语句,确保每个声明都有明确的类型或变量名。 ### 回答2: 在C++中,存储类指定符用于指定变量或函数的存储方式,包括auto、register、static和extern等。如果在一个空声明中使用了无用的存储类指定符,编译器会报出“useless storage class specifier in empty declaration”的错误。 空声明是指没有提供任何变量名或函数体的声明。在C++中,空声明通常用于在头文件中声明一些函数原型。例如: ```cpp void func1(); int func2(); ``` 这些声明中不包含任何实现细节,只是告诉编译器某些函数的存在,以便程序中的其他部分可以调用它们。 但如果在这些空声明中使用存储类指定符,则会导致编译错误。例如: ```cpp auto void func1(); // 错误:无用的auto存储类指定符 static int func2(); // 错误:无用的static存储类指定符 ``` 这些错误告诉我们,在空声明中使用存储类指定符是没有任何意义的。因为空声明没有变量名或函数体,所以存储类指定符也不会有任何作用。 那么,如何避免这种错误呢?在空声明中,只需省略存储类指定符即可。例如: ```cpp void func1(); int func2(); ``` 这样就能正确声明函数原型,而不会导致编译错误。 ### 回答3: “Useless storage class specifier in empty declaration”是指在C++程序中的空声明中存在无用的存储类别说明符。一个空声明是指只含有分号符号的语句,通常用于定义空类或空结构体。 在C++中,存储类别说明符主要包括auto、register、static和extern。它们用来定义变量的作用域和生存周期。但在空声明中,这些说明符是无意义的,因为它们只应用于变量声明语句,而空声明并不包含任何变量。 例如,以下代码展示了一个空的结构体,其中包含无用的static存储类别说明符。 ``` struct EmptyStruct { static; }; ``` 编译器会在编译时报告警告或错误。因为static说明符对于空的结构体是无效的,它不起任何作用。同样的,对于包含空成员列表的空类,auto、register和extern等说明符也是无用的。 修正这个问题很简单,只需要从声明中去掉无用的存储类别说明符即可。 总之,在C++中使用无用的存储类别说明符将导致程序无法通过编译,这不仅浪费时间,还会影响代码的可读性和可维护性。因此,在编写代码时,我们应该避免使用无用的存储类别说明符。

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解释如下代码:for pic_id1 in range(1,N_pic+1): print('matching ' + set_name +': ' +str(pic_id1).zfill(5)) N_CHANGE = 0 for T_id in range(1,16,3): for H_id in range(2,5): FAIL_CORNER = 0 data_mat1 = read_data(input_file,pic_id1,T_id,H_id) search_list = range( max((pic_id1-10),1),pic_id1)+ range(pic_id1+1, min((pic_id1 + 16),N_pic + 1 ) ) for cor_ind in range(0,N_cor): row_cent1 = cor_row_center[cor_ind] col_cent1 = cor_col_center[cor_ind] img_corner = data_mat1[(row_cent1-N_pad): (row_cent1+N_pad+1), (col_cent1-N_pad): (col_cent1+N_pad+1) ] if ((len(np.unique(img_corner))) >2)&(np.sum(img_corner ==1)< 0.8*(N_pad2+1)**2) : for pic_id2 in search_list: data_mat2 = read_data(input_file,pic_id2,T_id,H_id) match_result = cv2_based(data_mat2,img_corner) if len(match_result[0]) ==1: row_cent2 = match_result[0][0]+ N_pad col_cent2 = match_result[1][0]+ N_pad N_LEF = min( row_cent1 , row_cent2) N_TOP = min( col_cent1, col_cent2 ) N_RIG = min( L_img-1-row_cent1 , L_img-1-row_cent2) N_BOT = min( L_img-1-col_cent1 , L_img-1-col_cent2) IMG_CHECK1 = data_mat1[(row_cent1-N_LEF): (row_cent1+N_RIG+1), (col_cent1-N_TOP): (col_cent1+N_BOT+1) ] IMG_CHECK2 = data_mat2[(row_cent2-N_LEF): (row_cent2+N_RIG+1), (col_cent2-N_TOP): (col_cent2+N_BOT+1) ] if np.array_equal(IMG_CHECK1,IMG_CHECK2) : check_row_N = IMG_CHECK1.shape[0] check_col_N = IMG_CHECK1.shape[1] if (check_col_Ncheck_row_N>=25): match_all.append( (pic_id1, row_cent1, col_cent1, pic_id2 , row_cent2, col_cent2) ) search_list.remove(pic_id2) else: FAIL_CORNER = FAIL_CORNER +1 N_CHANGE = N_CHANGE + 1 #%% break if less than 1 useless corners, or have detected more than 10 images from 60 if(FAIL_CORNER <= 1): break

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