我使用新的camera2 api体验了低FPS率.具体来说,尽管选择了最高的FPS范围(30,30)
characteristics.get(CameraCharacteristics.CONTROL_AE_AVAILABLE_TARGET_FPS_RANGES);
并设置它
mPreviewRequestBuilder.set(CaptureRequest.CONTROL_AE_TARGET_FPS_RANGE, bestFPSRange);
在我测试过的两款设备(三星S5和Xperia Z3 Compact)上,我获得了高图像分辨率的平均速率.以下是我设置的方法OnImageAvailableListener:
int format = ImageFormat.YUV_420_888;
Size largest = map.getOutputSizes(format)[0];
Log.d("Images", "sizes: " + Arrays.toString(map.getOutputSizes(format)));
mImageReader = ImageReader.newInstance(largest.getWidth(), largest.getHeight(), format,
/* maxImages */50);
mImageReader.setOnImageAvailableListener(new OnImageAvailableListener() {
private int frames = 0;
private long initialTime = SystemClock.elapsedRealtimeNanos();
@Override
public void onImageAvailable(ImageReader reader) {
reader.acquireLatestImage().close();
frames++;
if ((frames % 30) == 0) {
long currentTime = SystemClock.elapsedRealtimeNanos();
long fps = Math.round(frames * 1e9 / (currentTime - initialTime));
Log.d("Image", "frame# : " + frames …我找不到类似的问题...
我认为有两种“简单”的方法可以在编译时获取元组的第I个元素的类型（如果我错了，请纠正我）：
using TI1 = typename std::tuple_element<I, Tuple>::type;using TI2 = decltype(std::get<I>(Tuple{}));实际上，如果我们通过分别打印这些类型typeid(...).name()，则它们将返回相同的值。
但是... std::is_same当我比较这些时返回false：
这是预期的吗？为什么？
using Tuple = std::tuple<float,double>;
constexpr size_t I = 0;
static_assert(std::is_same<typename std::tuple_element<I, Tuple>::type,
decltype(std::get<I>(Tuple{}))>::value, "different types" );
我想创建一个生成lambda的函数，其中每个lambda都有自己的静态变量。但是，与我的想法相反，静态变量似乎在实例之间共享。例如，
#include <iostream>
auto make_lambda(){
return [](){
static auto count = 0;
return count++;
};
}
int main() {
auto a = make_lambda();
auto b = make_lambda();
std::cout << &a << ", " << a() << std::endl;
std::cout << &b << ", " << b() << std::endl;
}
退货
0x7ffc229178df, 0
0x7ffc229178de, 1
因此a，b似乎是唯一的实例，但它们共享该静态计数。我以为我会看到并且确实希望看到类似
0x7ffc229178df, 0
0x7ffc229178de, 0
确保每个lambda都有自己的静态变量的最简单方法是什么？
我有一个大项目,使用Swig -includeall标志似乎是有道理的.但是,有些文件我不想扩展,主要是STL库(例如矢量和列表).是否可以使用-includeall标志,但是从扩展中将某些文件列入黑名单(如矢量和列表)？
假设我正在做一个涉及创建一个我不会修改的临时对象的计算：
auto tmp = val * val;
// Do some calculations with tmp...
此外，我不需要tmp成为左值，因为我不会接受它的地址。
在这种情况下，我应该在代码中使用哪种惯用法：
1. auto tmp = val * val;
2. const auto tmp = val * val;
3. const auto & tmp = val * val;
4. auto && tmp = val * val;
5. const auto && tmp = val * val;
请注意，我明确地放弃了，auto &因为这通常会导致UB。但是，我知道const auto &可以延长temp的寿命，因此在此我将其保留为一种选择。
不出所料，对于这个简单的示例，-O3无论如何都会编译为相同的代码：https : //godbolt.org/z/oXj3hd
但是在一个更复杂的示例中，我想他们不会。
我的想法是，选项3或5可能是最正确的，因为它们将保留对象的恒定性，并且将保留临时对象。
编辑：
许多人提到了一个事实，在这个简单的示例中，甚至不需要命名临时文件。那是正确的。我所追求的是关于生成临时表达式的复杂操作的建议，并将在代码中重复使用。
我要问的是对这个问题的概括.具体来说,我想围绕传统的C和Fortran库制作C++ Eigen包装器,它使用2D数据结构:
[ x[0,0] ... x[0,w-1] ]
[ u[0,0] ... u[0,w-1] ]
[ ... ]
[ x[c-1,0] ... x[c-1,w-1] ]
[ u[c-1,0] ... u[c-1,w-1] ]
其中每个条目x[i,j]和u[i,j]它们本身分别是size(nx1)和(mx1)的列向量.这导致一些复杂的(并且容易出错的)指针算法以及一些非常难以理解的代码.
因此,我想编写一个Eigen类,其唯一目的是尽可能简单地提取该矩阵的条目.在C++ 14中,它看起来像这样data_getter.h:
#ifndef DATA_GETTER_HEADER
#define DATA_GETTER_HEADER
#include "Eigen/Dense"
template<typename T, int n, int m, int c, int w>
class DataGetter {
public:
/** Return a reference to the data as a matrix */
static auto asMatrix(T *raw_ptr) {
auto out = Eigen::Map<Eigen::Matrix<T, …我有一些C++类都具有相同的模板参数
template <typename T, size_t i>
struct A {
};
template <typename T, size_t i>
struct B : A<T,i>{
};
template <typename T, size_t i>
struct C : A<T,i>{
};
等等.我还有一系列适用于这些类的方法.但是,问题出在返回类型中.我希望这个方法返回传入类的实例,整数递减1.例如,如果我只是重载函数,那将是这样的
template <typename T, size_t i>
A<T,i-1> func(const A<T,i> & a){
}
template <typename T, size_t i>
B<T,i-1> func(const B<T,i> & a){
}
template <typename T, size_t i>
C<T,i-1> func(const C<T,i> & a){
}
有没有办法在不重载每种类型的函数的情况下完成此操作？我的意思是......是否可以用单个模板化函数替换它们？所有功能的逻辑都是相同的.
我想这会是这样的
template <typename P, size_t i>
P<i-1> func( const P<i> & p ){
}
其中 …
我想使用一些控制台输出作为我的基本 docker 映像的名称。
具体来说，我有一个依赖的 docker 构建文件链，所以我试图自动化这个过程。例如，在以下场景中，一个镜像的 Dockerfilederived1依赖于基础镜像base_image_name：
base_image_name/
Dockerfile
derived1/
Dockerfile
derived2/
Dockerfile
构建基础映像时，它会使用${PWD##*/}. 在这种情况下，基本图像的文件夹称为base_image_name，因此基本图像称为company:base_image_name。
然后，当派生映像构建时，他们应该能够通过向上移动目录并查看该目录名称来找出基本映像的名称。因此，例如，当构建company:derived1镜像时，它应该查找一个目录，看到它被调用base_image_name，并由此推断它应该使用基础镜像company:base_image_name。
我想让这个结构有几层深，所以我想自动化它。为此，我尝试了几种语法排列
FROM company:$(cd $PWD/../; echo ${PWD##*/})
但我似乎无法正确理解。要了解该命令$(cd $PWD/../; echo ${PWD##*/})在做什么，只需在终端中输入它即可。
echo $(cd $PWD/../; echo ${PWD##*/})
简单地返回上一级目录的名称。但是，当我尝试在 Dockerfile 中使用它时，出现错误
Error response from daemon: Dockerfile parse error line 1: FROM requires either one or three arguments
有人可以为我提供正确的语法吗？
编辑：
我还尝试使用 a 构建派生图像build-arg，但这似乎也不起作用：
build.sh:
BASE=$(cd $PWD/../../; echo ${PWD##*/}) …我有一个带有大小模板化的类的库：
foo.hpp：
template <size_t N>
struct Foo {
void bar();
};
foo.cpp：
template <size_t N>
void Foo<N>::bar() {
...
};
我希望编译后的版本对于cpp文件中定义的特定大小列表无效。用伪代码，像这样
foo.cpp：
template <size_t N>
void Foo<N>::bar() {
...
};
for (const auto & size: {1,2,7,9})
template struct Foo<size>;
现在，我正在手动执行此操作（每种类型均无效），但这容易出错，因为我有多个文件应针对相同的大小进行定义。
我知道我可以将所有内容移动到头文件中，并使用enable_if来选择有效的大小。但是，我想隐藏实现细节。因此，目前的方法。
编辑：
FWIW，我希望避免使用宏。我认为，如果您需要一定范围的变量（例如1,2,3,4 ...），则可以进行以下操作：
template<template<size_t> class E, size_t I = 1, std::enable_if_t<I >= 5> *unused = nullptr>
bool instatiator() {
return true;
}
template<template<size_t> class E, size_t I = 1, std::enable_if_t<I < 5> *unused = …我已通读pycapnp 快速入门和文档，但没有看到有关如何读取和写入基本列表对象（如浮点数列表）的提及。
特别是，我知道如果我在 capnp 文件中编写自定义类型，那么我可以使用类似的方法读取该类型的对象
addressbook_capnp.Person.from_bytes(encoded_message)
我想知道的是读取这样的浮点数列表的语法。我想它看起来像
capnp.List.Float64.from_bytes(encoded_message)
但我根本找不到正确的语法。此外，由于 Capn Proto 不会从 .capnp 文件导出别名，因此我不能只在那里定义浮点数列表（或者看起来是这样）。
有人可以告诉我在 pycapnp 中读取、写入和创建基本对象列表的正确语法吗？
编辑：
例如，在 C++ 中，我可以创建一个列表对象（没有自定义类型），如下所示：
::capnp::MallocMessageBuilder message;
auto capnp_point_cloud = message.initRoot<::capnp::List<Val>>(num_axes);
for (size_t i = 0; i < num_axes; ++i) {
capnp_point_cloud.set(i, array[i]);
}