E:\bird\bird\bird\barrier.cpp:27: error: qualified-id in declaration before '=' token int barrier::score = 0; ^

时间: 2024-04-16 16:26:28 浏览: 151
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并行编程库（Coursera）：Java并行编程（https：www.coursera.orglearnparallel-programming-in-java）

非常抱歉之前的误导。根据错误消息提示，你在 `barrier.cpp` 文件的第27行中使用了错误的语法。 要解决这个问题，请将静态成员变量的初始化移到类外部的源文件中，并在类名前添加作用域解析运算符 `::`。正确的写法如下： ```cpp // 在 barrier.cpp 或其他源文件中 int barrier::score = 0; ``` 请确保将这行代码放在 `barrier` 类的定义之外，而不是在类的内部。 希望这次能够帮到你，如果还有其他问题，请随时提问。
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barrier:屏障模式在 JavaScript 中的实现

var barrier = require ( '@yuanqing/barrier' ) ;var b = barrier ( 2 , function ( err , result ) { if ( err ) { throw err ; } console . log ( result ) ; //=> ['foo', 'bar']} ) ;setTimeout ( function ( )...
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为了实现这一目标，我将使用OBQA方法，这是一种结构化的问题解决方法，它包括目标（Objective）、障碍（Barrier）、问题（Question）和答案（Answer）四个步骤。 在使用OBQA方法时，我会遵守以下几个原则： 首先，...

E:\bird\bird\bird\mainscene.cpp:55: error: qualified-id in declaration before '=' token int barrier::score = 0; ^

非常抱歉之前的回答误导了你。根据错误消息，你在 ...int MainScene::score = 0; 请确保将这行代码放在 MainScene 类的定义之外，而不是在类的内部。 希望这次能够帮到你，如果还有其他问题，请随时提问。

E:\bird\bird\bird\barrier.cpp:41: error: undefined reference to barrier::score'

根据错误消息 undefined reference to 'barrier::score'，编译器在 barrier.cpp 文件的第41行找不到 barrier::score 的定义。 确保你在 barrier.cpp 文件中正确定义了 barrier 类的静态成员变量 score...

E:\bird\bird\bird\barrier.cpp:60: error: redefinition of 'void barrier::updatePosition()' void barrier::updatePosition() ^

这个错误提示说明你在 barrier.cpp 文件中重复定义了 barrier 类的 updatePosition 函数。这通常是因为在同一个类中多次定义了同名的函数。 请检查 barrier.cpp 文件，确保只有一个 updatePosition 函数...

E:\bird\bird\bird\barrier.h:31: error: ISO C++ forbids in-class initialization of non-const static member 'barrier::score' public: static int score=0; ^

这个错误是因为在类定义中对非常量静态成员变量 score 进行了初始...int barrier::score = 0; 请确保在源文件中有类外部的静态成员变量的定义，并且不要在类定义中进行初始化。这样，你就可以解决这个编译错误。

E:\bird\bird\bird\mainscene.cpp:94: error: undefined reference to barrier::score'

这个错误表明在编译时找不到一个名为 barrier::score 的成员变量的定义。 要解决这个问题，你需要检查 barrier 类的定义，确保其中包含一个名为 score 的成员变量，并且该成员变量已经正确定义和初始化。 ...
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OpenMP还提供了同步机制来控制线程间的执行顺序和数据访问，如barrier、atomic操作和flush指令，确保并行程序的正确执行。 使用OpenMP时，可以指定不同的并行环境和数据作用域，比如private、firstprivate、...

Fatal error in PMPI_Barrier: Message truncated, error stack: PMPI_Barrier(414)...................: MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD) failed MPIR_Barrier_impl(321)..............: Failure during collective MPIR_Barrier_impl(316)..............: MPIR_Barrier(281)...................: MPIR_Barrier_intra(143).............: barrier_smp_intra(111)..............: MPIR_Bcast_impl(1436)...............: MPIR_Bcast(1460)....................: MPIR_Bcast_intra(1279)..............: MPIR_Bcast_binomial(239)............: MPIC_Recv(353)......................: MPIDI_CH3U_Request_unpack_uebuf(516): Message truncated; 4 bytes received but buffer size is 1

这个错误通常出现在 MPI（Message Passing Interface）并行程序中，它表明 MPI_Barrier 函数在执行的过程中出现了问题。MPI_Barrier 函数是一种同步函数，它可以让所有进程在同一时刻停止执行，直到所有进程都到达这...

while run: draw(win, grid, ROWS, width) for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: run = False # 鼠标左键点击设置起点、终点或障碍物 if pygame.mouse.get_pressed()[0]: pos = pygame.mouse.get_pos() row, col = get_clicked_pos(pos, ROWS, width) node = grid[row][col] if not start and node != end: start = node start.make_start() elif not end and node != start: end = node end.make_end() elif node != end and node != start: node.make_barrier() # 鼠标右键点击删除起点、终点或障碍物 elif pygame.mouse.get_pressed()[2]: pos = pygame.mouse.get_pos() row, col = get_clicked_pos(pos, ROWS, width) node = grid[row][col] node.reset() if node == start: start = None elif node == end: end = None # 按下空格键开始或重新开始路径规划 if event.type == pygame.KEYDOWN: if event.key == pygame.K_SPACE and not started and start and end: for row in grid: for node in row: node.update_neighbours(grid) algorithm(lambda: draw(win, grid, ROWS, width), grid, start, end) # 按下C键清空地图 if event.key == pygame.K_c: start = None end = None grid = make_grid(ROWS, width) pygame.quit()这段代码的运行逻辑

这段代码是一个基于Pygame库的可视化路径规划程序。...当用户按下空格键时，程序会使用预先设定的路径规划算法来寻找从起点到终点的最短路径，并将结果在窗口中显示出来。当用户按下C键时，程序会清空网格，用户可以...

class Node: def __init__(self, row, col, width, total_rows): # 当前节点的行索引 self.row = row # 当前节点的列索引 self.col = col self.x = row * width self.y = col * width self.color = WHITE self.neighbours = [] self.width = width self.total_rows = total_rows def get_pos(self): return self.row, self.col def is_closed(self): return self.color == RED def is_open(self): return self.color == GREEN def is_barrier(self): return self.color == BLACK def is_start(self): return self.color == ORANGE def is_end(self): return self.color == TURQUOISE def reset(self): self.color = WHITE def make_start(self): self.color = ORANGE def make_closed(self): self.color = RED def make_open(self): self.color = GREEN def make_barrier(self): self.color = BLACK def make_end(self): self.color = TURQUOISE def make_path(self): self.color = PURPLE def draw(self, win): pygame.draw.rect(win, self.color, (self.x, self.y, self.width, self.width))解释这段代码

该节点类的方法包括：获取节点的行和列索引 get_pos()、判断节点是否被标记为关闭状态 is_closed()、判断节点是否被标记为打开状态 is_open()、判断节点是否被标记为障碍物 is_barrier()、判断节点是否被...

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

这段代码是一个Python脚本，包含了一些用于PyTorch训练的实用函数。具体来说，它包含了以下函数： - import thop：导入PyTorch的模块thop，用于计算模型的FLOPs和参数数量。 - torch_distributed_zero_first：用于...

if pretrained: if distributed: if local_rank == 0: download_weights(backbone) dist.barrier() else: download_weights(backbone) class_names, num_classes = get_classes(classes_path)

这段代码主要用于加载预训练模型和获取类别信息。 首先，判断是否需要加载预训练模型，如果需要，再根据是否是分布式训练来判断是否需要下载权重文件。如果是分布式训练，只有 local_rank 为 0 的进程会下载权重...

在barrier.h中定义public: static int score=0;是合法的吗

因此，public: static int score = 0; 是合法的语法，它定义了一个名为 score 的静态成员变量，并将其初始化为 0。 然而，根据你提供的错误消息 undefined reference to 'barrier::score'，这个错误通常是...

解释python代码： self.training_type_plugin.barrier("post_setup")

这行代码是在 Python 中调用一个名为“barrier”的方法，该方法属于“training_type_plugin”对象的属性。在这里，“self”代表当前对象（即调用此方法的对象）。这个方法的作用是创建一个屏障，它在“post_setup”...

def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): """ Decorator to make all processes in distributed training wait for each local_master to do something. """ if local_rank not in [-1, 0]: dist.barrier(device_ids=[local_rank]) yield if local_rank == 0: dist.barrier(device_ids=[0])

其中，local_rank 表示当前进程在本地机器中的排名，dist.barrier() 是 PyTorch 中用于同步进程的函数，它会在所有进程都调用该函数前等待，然后所有进程同时执行到该函数后才能继续往下执行。在这段代码中，...

def update_neighbours(self, grid): self.neighbours = [] if self.row < self.total_rows - 1 and not grid[self.row + 1][self.col].is_barrier(): # 下 self.neighbours.append(grid[self.row + 1][self.col]) if self.row > 0 and not grid[self.row - 1][self.col].is_barrier(): # 上 self.neighbours.append(grid[self.row - 1][self.col]) if self.col < self.total_rows - 1 and not grid[self.row][self.col + 1].is_barrier(): # 右 self.neighbours.append(grid[self.row][self.col + 1]) if self.col > 0 and not grid[self.row][self.col - 1].is_barrier(): # 左 self.neighbours.append(grid[self.row][self.col - 1])解释这段代码

如果当前节点下方没有障碍物（即 not grid[self.row + 1][self.col].is_barrier() ），则将当前节点的下方节点添加到邻居列表中（即 self.neighbours.append(grid[self.row + 1][self.col])）。如果当前节点上方...

def synchronize_between_processes(self): """ Warning: does not synchronize the deque! """ if not is_dist_avail_and_initialized(): return t = torch.tensor([self.count, self.total], dtype=torch.float64, device="cuda") dist.barrier() dist.all_reduce(t) t = t.tolist() self.count = int(t[0]) self.total = t[1]

SmoothedValue类中的synchronize_between_processes方法用于在多个进程之间进行同步。...然后，通过调用dist.barrier()方法进行进程同步，确保所有进程在继续执行之前都达到了这个同步点。＊＊＊
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