error: no bool OneWire::check_crc16(const uint8_t*, uint16_t, const uint8_t*, uint16_t) member function dec

时间: 2024-02-24 17:50:57 浏览: 173
根据提供的引用内容,我们可以看出这是一段代码,其中包含了两个引用。第一个引用中使用了memcpy函数,将bufferSlidePressure中的数据复制到slidePressure中,同时没有使用sizeof函数,因为char类型的大小为1。第二个引用中定义了一个制作动画的类CAniDialog,其中包含了两个构造函数和一个成员函数IsAniValid()。 至于问题中提到的错误信息"error: no bool OneWire::check_crc16(const uint8_t*, uint16_t, const uint8_t*, uint16_t) member function dec?",我们无法根据提供的引用内容判断出具体的原因。但是可以看出这是一个函数声明,函数名为check_crc16,返回值类型为bool,参数列表包括两个指向uint8_t类型的指针和两个uint16_t类型的参数。可能是在使用该函数时出现了错误。
相关问题

uint32_t update_crc_32(const uint8_t* Crc_DataPtr, uint32_t Crc_Length, uint32_t Crc_StartValue32, bool Crc_IsFirstCall)函数实现

以下是一个简单的实现: ```c++ uint32_t update_crc_32(const uint8_t* Crc_DataPtr, uint32_t Crc_Length, uint32_t Crc_StartValue32, bool Crc_IsFirstCall) { static uint32_t crc_table[256]; // CRC 表 static bool is_table_init = false; // CRC 表是否已初始化 if (!is_table_init) { // 如果表未初始化,则先初始化表 uint32_t crc; for (uint32_t i = 0; i < 256; i++) { crc = i; for (uint32_t j = 0; j < 8; j++) { if (crc & 1) crc = (crc >> 1) ^ 0xEDB88320; else crc >>= 1; } crc_table[i] = crc; } is_table_init = true; } uint32_t crc = Crc_StartValue32; if (Crc_IsFirstCall) { // 如果是第一次调用,则将输入数据取反 for (uint32_t i = 0; i < Crc_Length; i++) { crc ^= ~Crc_DataPtr[i]; for (uint32_t j = 0; j < 8; j++) { if (crc & 1) crc = (crc >> 1) ^ 0xEDB88320; else crc >>= 1; } } return ~crc; } for (uint32_t i = 0; i < Crc_Length; i++) { crc = (crc >> 8) ^ crc_table[(crc ^ Crc_DataPtr[i]) & 0xFF]; } return crc; } ``` 该函数使用了一个静态的 CRC 表,如果是第一次调用函数,则会先初始化这个表。然后根据输入参数计算出 CRC 校验值并返回。其中,参数 `Crc_DataPtr` 是输入数据的指针,`Crc_Length` 是输入数据的长度,`Crc_StartValue32` 是 CRC 的起始值,`Crc_IsFirstCall` 表示是否是第一次调用该函数。如果是第一次调用,则该函数会将输入数据取反后计算 CRC 校验值。

详细解释下面这段代码bool CameraHGYSwir::_proc_ax_b_c2c(char* pbufIn, char* pbufOut, double* factor_a, double* factor_b, const int raw_width, const int raw_height, const int byteperpixel) { std::uint16_t* pimgin = (std::uint16_t*)pbufIn; std::uint16_t* pimgout = (std::uint16_t*)pbufOut; for (int i = 0; i < raw_width * raw_height; i++) { double fucker = (double)pimgin[i] * factor_a[i] + factor_b[i]; pimgout[i] = fucker < 0 ? 0 : fucker; } return true; }

这段代码定义了一个名为 `_proc_ax_b_c2c` 的函数,该函数接收七个参数:输入图像的指针 `pbufIn`、输出图像的指针 `pbufOut`、系数数组 `factor_a`、系数数组 `factor_b`、输入图像的宽度 `raw_width`、输入图像的高度 `raw_height` 和每个像素的字节数 `byteperpixel`。 函数的第一行将输入图像和输出图像的指针强制转换为 `std::uint16_t*` 类型,以便在处理图像时可以按照每个像素占用两个字节的方式进行处理。接下来的 `for` 循环遍历输入图像中的每个像素,对于每个像素,根据其在系数数组中对应的位置,计算出一个新的像素值 `fucker`,计算公式为 `fucker = (double)pimgin[i] * factor_a[i] + factor_b[i]`。如果新的像素值小于0,就将其设置为0,否则将其写入输出图像的相应位置 `pimgout[i] = fucker < 0 ? 0 : fucker`。 最后,函数返回 `true` 表示处理成功。这个函数的作用是对输入的图像进行像素级别的线性变换,即通过调整系数 `factor_a` 和 `factor_b` 来对图像进行亮度调整和对比度调整。
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请解释下这段代码namespace cros { // This class interfaces with the Google3 auto-framing library: // http://google3/chromeos/camera/lib/auto_framing/auto_framing_cros.h class AutoFramingClient : public AutoFramingCrOS::Client { public: struct Options { Size input_size; double frame_rate = 0.0; uint32_t target_aspect_ratio_x = 0; uint32_t target_aspect_ratio_y = 0; }; // Set up the pipeline. bool SetUp(const Options& options); // Process one frame. |buffer| is only used during this function call. bool ProcessFrame(int64_t timestamp, buffer_handle_t buffer); // Return the stored ROI if a new detection is available, or nullopt if not. // After this call the stored ROI is cleared, waiting for another new // detection to fill it. std::optional<Rect<uint32_t>> TakeNewRegionOfInterest(); // Gets the crop window calculated by the full auto-framing pipeline. Rect<uint32_t> GetCropWindow(); // Tear down the pipeline and clear states. void TearDown(); // Implementations of AutoFramingCrOS::Client. void OnFrameProcessed(int64_t timestamp) override; void OnNewRegionOfInterest( int64_t timestamp, int x_min, int y_min, int x_max, int y_max) override; void OnNewCropWindow( int64_t timestamp, int x_min, int y_min, int x_max, int y_max) override; void OnNewAnnotatedFrame(int64_t timestamp, const uint8_t* data, int stride) override; private: base::Lock lock_; std::unique_ptr<AutoFramingCrOS> auto_framing_ GUARDED_BY(lock_); std::unique_ptr<CameraBufferPool> buffer_pool_ GUARDED_BY(lock_); std::map<int64_t, CameraBufferPool::Buffer> inflight_buffers_ GUARDED_BY(lock_); std::optional<Rect<uint32_t>> region_of_interest_ GUARDED_BY(lock_); Rect<uint32_t> crop_window_ GUARDED_BY(lock_); }; } // namespace

它的具体实现是这样的,再详细解释一下 bool Spline2dConstraint::Add2dBoundary( const std::vector<double>& t_coord, const std::vector<double>& angle, const std::vector<Vec2d>& ref_point, const std::vector<double>& longitudinal_bound, const std::vector<double>& lateral_bound) { if (t_coord.size() != angle.size() || angle.size() != ref_point.size() || ref_point.size() != lateral_bound.size() || lateral_bound.size() != longitudinal_bound.size()) { return false; } Eigen::MatrixXd affine_inequality = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), total_param_); Eigen::MatrixXd affine_boundary = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), 1); for (uint32_t i = 0; i < t_coord.size(); ++i) { const double d_lateral = SignDistance(ref_point[i], angle[i]); const double d_longitudinal = SignDistance(ref_point[i], angle[i] - M_PI / 2.0); const uint32_t index = FindIndex(t_coord[i]); const double rel_t = t_coord[i] - t_knots_[index]; const uint32_t index_offset = 2 * index * (spline_order_ + 1); std::vector<double> longi_coef = AffineCoef(angle[i], rel_t); std::vector<double> longitudinal_coef = AffineCoef(angle[i] - M_PI / 2, rel_t); for (uint32_t j = 0; j < 2 * (spline_order_ + 1); ++j) { // upper longi affine_inequality(4 * i, index_offset + j) = longi_coef[j]; // lower longi affine_inequality(4 * i + 1, index_offset + j) = -longi_coef[j]; // upper longitudinal affine_inequality(4 * i + 2, index_offset + j) = longitudinal_coef[j]; // lower longitudinal affine_inequality(4 * i + 3, index_offset + j) = -longitudinal_coef[j]; } affine_boundary(4 * i, 0) = d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 1, 0) = -d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 2, 0) = d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 3, 0) = -d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; } // std::cout << affine_inequality << std::endl; return AddInequalityConstraint(affine_inequality, affine_boundary); }

分析这个结构体具体分析这个结构体 具体解释这个结构体 struct dp_netdev_flow { const struct flow flow; /* Unmasked flow that created this entry. */ /* Hash table index by unmasked flow. */ const struct cmap_node node; /* In owning dp_netdev_pmd_thread's */ /* 'flow_table'. */ const struct cmap_node mark_node; /* In owning flow_mark's mark_to_flow */ const ovs_u128 ufid; /* Unique flow identifier. */ const ovs_u128 mega_ufid; /* Unique mega flow identifier. */ const unsigned pmd_id; /* The 'core_id' of pmd thread owning this */ /* flow. */ /* Number of references. * The classifier owns one reference. * Any thread trying to keep a rule from being freed should hold its own * reference. */ struct ovs_refcount ref_cnt; bool dead; uint32_t mark; /* Unique flow mark assigned to a flow */ /* Statistics. */ struct dp_netdev_flow_stats stats; /* Statistics and attributes received from the netdev offload provider. */ atomic_int netdev_flow_get_result; struct dp_netdev_flow_stats last_stats; struct dp_netdev_flow_attrs last_attrs; /* Actions. */ OVSRCU_TYPE(struct dp_netdev_actions *) actions; /* While processing a group of input packets, the datapath uses the next * member to store a pointer to the output batch for the flow. It is * reset after the batch has been sent out (See dp_netdev_queue_batches(), * packet_batch_per_flow_init() and packet_batch_per_flow_execute()). */ struct packet_batch_per_flow *batch; /* Packet classification. */ char *dp_extra_info; /* String to return in a flow dump/get. */ struct dpcls_rule cr; /* In owning dp_netdev's 'cls'. */ /* 'cr' must be the last member. */ };

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资源摘要信息:"易语言是一种基于中文的编程语言,主要面向中文用户,其特点是使用中文关键词和语法结构,使得中文使用者更容易理解和编写程序。易语言画板图像缩放源码是易语言编写的程序代码,用于实现图形用户界面中的画板组件上图像的缩放功能。通过这个源码,用户可以调整画板上图像的大小,从而满足不同的显示需求。它可能涉及到的图形处理技术包括图像的获取、缩放算法的实现以及图像的重新绘制等。缩放算法通常可以分为两大类:高质量算法和快速算法。高质量算法如双线性插值和双三次插值,这些算法在图像缩放时能够保持图像的清晰度和细节。快速算法如最近邻插值和快速放大技术,这些方法在处理速度上更快,但可能会牺牲一些图像质量。根据描述和标签,可以推测该源码主要面向图形图像处理爱好者或专业人员,目的是提供一种方便易用的方法来实现图像缩放功能。由于源码文件名称为'画板图像缩放.e',可以推断该文件是一个易语言项目文件,其中包含画板组件和图像处理的相关编程代码。" 易语言作为一种编程语言,其核心特点包括: 1. 中文编程:使用中文作为编程关键字,降低了学习编程的门槛,使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。 2. 面向对象:易语言支持面向对象编程(OOP),这是一种编程范式,它使用对象及其接口来设计程序,以提高软件的重用性和模块化。 3. 组件丰富:易语言提供了丰富的组件库,用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。 4. 简单易学:由于语法简单直观,易语言非常适合初学者学习,同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。 5. 开发环境:易语言提供了集成开发环境(IDE),其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。 6. 跨平台:易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序,如Windows、Linux等。 7. 社区支持:易语言有着庞大的用户和开发社区,社区中有很多共享的资源和代码库,便于用户学习和解决编程中遇到的问题。 在处理图形图像方面,易语言能够: 1. 图像文件读写:支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。 2. 图像处理功能:包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。 3. 图形绘制:易语言提供了丰富的绘图功能,包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制,以及文字的输出。 4. 图像缩放算法:易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。 易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面: 1. 获取画板上的图像:首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。 2. 图像缩放算法的应用:根据用户的需求,应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。 3. 图像重新绘制:处理后的图像数据需要重新绘制到画板上,以实现缩放后的效果。 4. 用户交互:提供用户界面,让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式,以及触发缩放操作。 5. 性能优化:为了确保图像缩放操作流畅,需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。 在易语言社区中,用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码,或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能,从而丰富软件的功能和用户体验。
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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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【交互特征:优化与调试的艺术】:实战技巧,提升回归模型与分类模型的性能

![【交互特征:优化与调试的艺术】:实战技巧,提升回归模型与分类模型的性能](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-8871522/e113209d8f0e317542ca15c510d91a73.png) # 1. 回归模型与分类模型的理论基础 ## 1.1 回归模型与分类模型的区别 回归模型和分类模型是机器学习中最基础的两类监督学习算法,它们在处理问题的本质上存在显著不同。 - **分类模型**:旨在通过数据集中的已知类别(标签)来预测新数据的类别。例如,邮件过滤器将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件,或者根据用户的点击行为预测用户是否会购买某个
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用IDEA写一个高速收费系统框架附带代码

创建一个高速收费系统的框架涉及到几个步骤,这里我将以 IntelliJ IDEA(一种流行的 Java IDE)为例,简要概述一下如何构建一个基础框架,并提供一些关键代码片段。我们将用到Spring Boot作为主要的框架,因为它简化了设置和部署。 1. **初始化项目**: - 打开IntelliJ IDEA,选择"Create New Project",然后选择"Maven"并勾选"Spring Initializr"。 - 输入项目名称和依赖项,例如`highway-toll-system`,并添加Spring Web、Spring Data JPA以及相关的数据库驱动。