小编eud*_*xos的帖子

我有一个简单的程序来测试python开发文件的可用性:

#include<Python.h>
int main(){Py_Initialize(); Py_Finalize(); }

我编译它(安装了python 2.7)as gcc -I/usr/include/python2.7 -lpython2.7 p.c.它在其他机器上工作正常,除了在Ubuntu 12.04(精确)的大多数干净的chroot我不断得到

/tmp/ccj8Mgjb.o: In function `main':
p.c:(.text+0x5): undefined reference to `Py_Initialize'
p.c:(.text+0xa): undefined reference to `Py_Finalize'
collect2: ld returned 1 exit status

已安装标头,/usr/lib/libpython2.7.so但链接器仍然失败.该符号列在.so文件中,gcc正在读取右侧libpython2.7.so:

$ nm -D libpython2.7.so.1.0  | grep Py_Initialize
00000000000c9c20 T Py_Initialize
00000000000c9260 T Py_InitializeEx

$ strace -f gcc -I/usr/include/python2.7 -lpython2.7 /tmp/p.c 2>&1 |grep   libpython2.7 |grep open
[pid 10618] open("/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/4.6/libpython2.7.so", O_RDONLY) = -1 ENOENT (No such file or directory)
[pid 10618] …

我有一个偶尔从GigE相机获得一个帧的功能,并希望它快速返回.标准程序是这样的:

// ...
camera.StartCapture();
Image img=camera.GetNextFrame();
camera.StopCapture(); // <--  takes a few secs
return img;

返回数据准备就绪GetNextFrame()并且StopCapture()非常慢; 因此,我想img尽快返回,并产生一个后台线程StopCapture().但是,在(不太可能)再次启动采集的情况下,我希望通过互斥锁保护访问.有些地方可以抛出异常,所以我决定使用RAII风格的锁,它将在范围退出时释放.同时,我需要将锁转移到后台线程.像这样的东西(伪代码):

class CamIface{
   std::mutex mutex;
   CameraHw camera;
public:
   Image acquire(){
      std::unique_lock<std::mutex> lock(mutex); // waits for cleanup after the previous call to finish
      camera.StartCapture();
      Image img=camera.GetNextFrame();
      std::thread bg([&]{
         camera.StopCapture(); // takes a long time
         lock.release(); // release the lock here, somehow
       });
       bg.detach();
       return img;
       // do not destroy&release lock here, do it in the bg thread …

我有几个模块为一些简单类型定义转换器(例如int的列表std::vector<int>); 它们是独立模块的一部分,但有时它们都用在一个脚本中,这导致了

RuntimeWarning: to-Python converter for std::vector<int, std::allocator<int> > already registered; second conversion method ignored.

如何检查某种类型的转换器是否已定义并跳过第二次注册？

我有一个大量使用的c ++代码shared_ptr和STL.一个常见的标题说

#include<boost/shared_ptr.hpp>
using boost::shared_ptr;  // for shared_ptr
using namespace std;      // for STL

我现在想切换到c ++ 0x来使用语言功能,使用gcc 4.6 -std=c++0x.然而std::shared_ptr现在也存在,导致未指明shared_ptr(boost::shared_ptrvs std::shared_ptr)的模糊性.

切换到std::shared_ptr相反时,如下所示:

#include<memory>
using namespace std;      // for STL; also imports std::shared_ptr

然后我遇到了问题boost::python,它boost::shared_ptr只是有效地工作(至少没有进一步的摆弄):

/usr/include/boost/python/object/make_ptr_instance.hpp:30:52: error: no matching function for call to 'get_pointer(const std::shared_ptr<Cell>&)'

我的问题是

• 如果有一个简单的解决方案,以解决之间的模糊性boost::shared_ptr和std::shared_ptr(比不使用的C++ 0x现在其他),并且还
• 如果boost::shared_ptr最终只是一个别名std::shared_ptr; 这将自动解决我的问题.

谢谢!

我有点困惑,我设法不小心写了相当于这个的代码

int a=a; // there is not a declared before this line

并且编译器愉快地编译了它 - gcc和clang,它们非常符合标准且具有良好的诊断功能.(用-Wall,gcc 4.8警告未初始化的变量; clang不警告).

我认为分配的RHS将在LHS之前进行评估,因此导致a在RHS上未定义.我可以对这个语法合法的原因进行一些简单的澄清吗？

我有一个派生类pydantic.BaseModel，并希望创建一个“假”属性，即计算属性。property 关键字似乎不能以通常的方式与 Pydantic 配合使用。下面是 MWE，其中类存储值并定义具有half明显含义的调用的读/写属性。使用 Pydantic 读取属性可以正常工作，但赋值失败。

我知道 Pydantic 正在修改属性访问的低级细节；也许有一种方法可以在 Pydantic 中以不同的方式定义计算域？

import pydantic

class Object(object):
    def __init__(self,*,value): self.value=value
    half=property(lambda self: .5*self.value,lambda self,h: setattr(self,'value',h*2))

class Pydantic(pydantic.BaseModel):
    class Config:
        extra='allow'
    value: float
    half=property(lambda self: .5*self.value,lambda self,h: setattr(self,'value',h*2))

o,p=Object(value=1.),Pydantic(value=1.)
print(o.half,p.half)
o.half=p.half=2
print(o.value,p.value)

half输出（值=1。在 Pydantic 情况下未通过分配进行修改）：

0.5 0.5
4 1.0

我想使用OpenCL将物理模拟算法移植到GPU以获得性能; 我没有使用OpenCL的经验,我正在四处寻找.计算主要是小密集矩阵(3x3)和矢量积,交叉积等.

1. 这些基本操作是否有一些"标准"/推荐库？我当然不想自己编码矩阵乘法和反演(不是时间,而且它会是无效的)

2. 由于OpenCL没有类,运算符重载等,我是否必须编写mmul(a,mtrans(b))而不是a*b.transpose()例如？

3. 是否有一些(计划的)OpenCL(或预处理器)的扩展/演变,以使符号更像数学？我有回到四十五年的印象.(我知道有CUDA,但它受供应商约束)

我有一个浮点数的数组,这是无序的.我知道价值总是在几个点附近,这是不知道的.为了说明,这个列表

[10.01,5.001,4.89,5.1,9.9,10.1,5.05,4.99]

有价值聚集在5和10左右,所以我想[5,10]作为答案.

我想找到那些具有1000+值的列表的簇,其中簇的nunber可能大约为10(对于某些给定的容差).如何有效地做到这一点？

func计算n-1大小数组的后续元素的平均值的函数是什么n（即窗口宽度为 2 的移动平均值）？

func(numpy.array([1,2,3,4,5]))
# return numpy.array([1.5, 2.5, 3.5, 4.5])

我想用C++ 11 lambda表达式作为访问功能boost::python的add_property,沿着下面的内容(拉姆达并不是必需在这个例子中,但将需要更复杂的东西拉姆达内部发生,如验证):

#include<boost/python.hpp>

struct A{
  A(): a(2){};
  int a;
};

BOOST_PYTHON_MODULE(boost_python_lambda)
{
  boost::python::class_<A>("A")
    // .def_readonly("a",&A::a) // the classical way: works fine 
    .add_property("a",[](const A& a){return a.a;})
  ;
}

但是,使用clang ++(版本3.2)编译和-std=c++11(结果与g ++ 4.7相同),我收到此错误:

/usr/include/boost/python/class.hpp:442:66: error: no matching function for call to 'get_signature'
        return python::make_function(f, default_call_policies(), detail::get_signature(f, (T*)0));
                                                                 ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
/usr/include/boost/python/class.hpp:422:22: note: in instantiation of function template specialization 'boost::python::class_<A,
      boost::python::detail::not_specified, boost::python::detail::not_specified,
      boost::python::detail::not_specified>::make_fn_impl<A, <lambda at boost_python_lambda.cpp:12:21> >' requested here
        return this->make_fn_impl(
                     ^
/usr/include/boost/python/class.hpp:309:40: note: in instantiation of function …