Lua调用C++,初探

本文介绍了如何在Lua中调用C++函数,详细解析了C++函数如何注册到Lua虚拟机,以及参数和返回值的传递方式。通过示例代码展示了如何编写C++的binding函数,并解释了lua调用C++时栈的状态变化。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

lua要调用C函数,需要将C函数告诉lua虚拟机(也就是注册到虚拟机),这样lua的脚本就可以调用C函数了。
同样为了方便,函数的调用需要的参数和返回的参数也都是通过栈来完成的。
每次lua调向C的时候,栈中的数据只有方法的参数,其他的多余的数据都清空了,吗吗??。

比如给lua注册了一个函数名是cpp_func,对应的函数是testLuaCallCpp(int a,int b);
那么lua里面直接写cpp_func(1,2);就调用了testLuaCallCpp函数了。不管参数是几个都是调用这个函数,因为虚拟机里保存了这个"cpp_func"的key就对应testLuaCallCpp函数的指针了。


下面给详细的代码:
#include "TestLuaCallCpp.h"
#include "LuaUtiles.h"

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// 下面这2个函数就是普通的C函数
// 但lua只能调用typedef int(*lua_CFunction) (lua_State *L); 这种函数.
// 返回值描述参数的个数。
// 所以,我们需要自己写一个binding,来透传这些调用事件
// 这种自己写binding的方法,就相当于在我们原来代码的基础上,提供了lua接口了
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////

// 返回a+b的值
int functionForLuaCall_add(int a,i
### 可解释性AI中的基于一致性框架整合大语言模型的研究与实现 #### 背景介绍 近年来,随着大型语言模型(LLMs)的发展及其在各种领域中的广泛应用,其黑箱性质逐渐成为关注焦点。为了提高这些模型的透明性和可信度,研究人员提出了多种方法来增强它们的可解释性。其中,“基于一致性框架”的方法因其能够通过逻辑推理验证模型预测的一致性而受到广泛关注[^1]。 #### 基于一致性的框架概述 一致性框架的核心理念在于评估模型输出与其内部知识表示之间是否存在矛盾。具体而言,在医疗诊断系统开发中提到的一种策略是利用外部数据源或先验知识库作为参照物,从而验证模型推断过程的有效性。这种方法不仅适用于特定应用场景下的性能优化,还扩展到了更广泛的多模态人工智能历史重建等领域[^2]。 #### 大型语言模型的应用场景分析 当我们将这一概念应用于大型语言模型时,可以考虑以下几个方面: 1. **输入-输出一致性检测** 对于给定的任务,可以通过设计测试集或者合成样本的方式检查不同条件下模型行为是否保持稳定。例如,在自然语言处理任务中设置一系列具有相似语义结构但表达方式略有差异的问题组合,观察对应答案间关系如何变化。 2. **跨模态信息融合机制探索** 结合视觉、听觉等多种感官信号共同作用下产生的综合判断往往更加可靠准确。因此引入多媒体素材辅助训练有助于提升最终成果质量的同时也增加了系统的复杂程度以及对其管理维护的要求。 3. **伦理考量和技术挑战应对措施建议** 随着技术进步带来的便利同时也伴随着新的风险因素出现,比如隐私保护问题、偏见放大效应等等都需要引起足够的重视并采取相应手段加以解决。这包括但不限于制定严格的数据访问权限控制政策;定期审查算法公平性指标确保不会无意间强化某些负面刻板印象等方面的工作内容。 #### 实现案例分享 目前已有部分开源项目致力于此方向上的实践尝试,像Sotaro Kaneda在其GitHub仓库`MLCarbon`里就记录了一些初步实验结果可供参考学习[^3]。尽管如此,由于该课题本身仍处于快速发展阶段,所以未来还有很大改进空间等待进一步挖掘发现。 ```python # 示例代码片段展示了一个简单的函数用于计算两个字符串之间的编辑距离, # 这种基础操作可能是构建更大规模文本比较工具的一部分。 def levenshtein_distance(s1, s2): if len(s1) < len(s2): return levenshtein_distance(s2, s1) if len(s2) == 0: return len(s1) previous_row = range(len(s2) + 1) for i, c1 in enumerate(s1): current_row = [i + 1] for j, c2 in enumerate(s2): insertions = previous_row[j + 1] + 1 deletions = current_row[j] + 1 substitutions = previous_row[j] + (c1 != c2) current_row.append(min(insertions, deletions, substitutions)) previous_row = current_row return previous_row[-1] print(levenshtein_distance("kitten", "sitting")) # 输出应为3 ``` 上述例子虽然简单,但它展示了如何量化两段文字间的差异程度——这是衡量一致性过程中可能需要用到的一个基本组件之一。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值