Rust 学习笔记:关于处理任意数量的 future 的练习题

Rust 学习笔记:关于处理任意数量的 future 的练习题

Rust 学习笔记:关于处理任意数量的 future 的练习题

参考视频:

  1. https://www.bilibili.com/video/BV154dGYuEv6

问题一

假设 sleep(d) 让程序休眠 d 秒,下面这段代码将执行多少秒?

    let futs: Vec<_>  = [1, 2, 3].iter().map(|n| async move {
        sleep(Duration::from_secs(5)).await;
        n + 1
    }).collect();
    
    for fut in futs {
        let n = fut.await;
        println!("{n}");
    }

答:15 秒。

问题二

假设你正在设计一个 map_ stringify 函数,具有以下规范:

  • 接受两个参数:一个输入 Vec 和一个异步函数
  • 该函数将输入转换为输出,并且这些输出可以被转换为字符串
  • 返回一个字符串化的输出 Vec

以下哪种函数类型签名最能准确表达这个规范?

A.

async fn map_stringify<I, O, F>(
    inputs: Vec<I>, f: impl Fn(I) -> F,
) -> Vec<String>
where
    O: ToString,
    F: Future<Output = O>,

B.

async fn map_stringify<I, O, F>(
    inputs: Vec<I>, f: impl Fn(I) -> O,
) -> Vec<impl Future<Output = String>>
where
    O: ToString,

C.

async fn map_stringify<I, O, F>(
    inputs: Vec<String>, f: impl Future<Output = String>
) -> Vec<String>

D.

async fn map_stringify<I, F>(
    inputs: Vec<I>, f: impl Fn(I) -> F,
) -> Vec<String>
where
    F: Future + ToString,

答:A。

问题三

假设你正在编写一个程序,该程序需要运行一些异步代码,但每隔 500 ms 检查一次是否应该停止计算。以下哪个辅助函数最适合完成此任务?

A. yield
B. race / select
C. spawn / spawn_ task
D. join

答:B。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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