使用BOOST_MP11_VERSION宏的测试程序

最新推荐文章于 2025-12-09 19:50:25 发布

SVIPCODE

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文章标签：算法编程

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SVIPCODE/article/details/132860089

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本文介绍如何使用BOOST_MP11_VERSION宏检查C++11标准支持。通过示例程序展示如何利用该宏进行条件编译，确保代码在支持C++11的编译器上运行。此宏仅用于编译时判断，不影响执行逻辑。

使用BOOST_MP11_VERSION宏的测试程序

BOOST_MP11_VERSION宏是Boost C++库中的一个宏，用于检查编译器对于C++11标准的支持程度。在本文中，我们将编写一个测试程序来演示BOOST_MP11_VERSION宏的使用方法，并说明其作用。

以下是一个简单的示例程序，展示如何使用BOOST_MP11_VERSION宏：

#include <boost/mp11.hpp>
#include <iostream>

int main()

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BOOST_MP11_VERSION宏用法的测试程序

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

06-12

372

BOOST_MP11_VERSION宏用法的测试程序实现功能C++实现代码实现功能 BOOST_MP11_VERSION宏用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/mp11.hpp> #include <boost/version.hpp> #include <boost/core/lightweight_test.hpp> int main() { BOOST_TEST_EQ( BOOST_MP11_VERSION, BOOST_VERS

BOOST_MP11_VERSION宏的用法及测试程序

James_CODER的博客

08-25

BOOST_MP11是Boost C++库中的一个组件，它提供了一些元编程工具，其中包括一个版本号宏BOOST_MP11_VERSION。本文将介绍如何使用BOOST_MP11_VERSION宏，并提供一个测试程序进行演示。以上就是BOOST_MP11_VERSION宏的用法及测试程序的相关内容。上述程序首先包含了头文件，然后使用BOOST_MP11_VERSION宏输出当前版本号。BOOST_MP11_VERSION宏可以返回当前BOOST_MP11库的版本号。

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使用BOOST_MP11_VERSION宏的示例代码

DarcyCode的博客

08-23

接着，使用print_type模板函数输出两个类型：一个是值为42的mp_int类型，另一个是包含int、float和double三种类型的mp_list类型。BOOST_MP11_VERSION宏是Boost C++库中的一个版本宏，用于确定使用的编译器是否支持C++11标准及其后续版本。需要注意的是，BOOST_MP11_VERSION宏要求Boost版本不低于1.70.0。总之，BOOST_MP11_VERSION宏是一个非常方便的工具，可以帮助我们编写更加健壮、可移植的代码。

26、Mingw32编译boost静态包/linux编译boost静态包，并使用Clion测试

sxj731533730

09-11

911

基本思想：在工程中使用Clion编译器去调用boost的函数实现图形的并集处理，所以需要预先编译一下boost库，以便可以在Clion中调用 <前提已经安装了mingw32编译器> 一、首先下载boost的源代码首先下载最新版板的boost版本 https://www.boost.org/users/history/version_1_77_0.html 二、然后进行编译 F:\sxj\20210911>cd boost_1_77_0 F:\sxj\20210911

anaconda+CUDA+pyCUDA+boost_python+vs2015环境配置

WhatUwannadO的博客

09-09

3768

python：3.6 vs：vs2015 cuda：CUDA Toolkit 9.0 boost_python：boost_python1_67 pyCUDA：pycuda-2018.1 ps：pycuda+boostpython是为了加速numpy的，不是必须安装的，可以选择跳过。也就是说tensorflow-gpu的安装必需步骤：1.安装python环境；2.安装cuda；3.安装...

BOOST库介绍，安装

WorldMvp的专栏

12-29

877

第1讲 boost库介绍 boost是一个准标准库，相当于STL的延续和扩充，它的设计理念和STL比较接近，都是利用泛型让复用达到最大化。不过对比STL，boost更加实用。 STL集中在算法部分，而boost包含了不少工具类，可以完成比较具体的工作。 boost主要包含一下几个大类：字符串及文本处理、容器、迭代子(Iterator)、算法、函数对象和高阶编程、泛型编程、模板元编程、预处

C++ boost 安装

fareast_mzh的博客

08-15

936

下载boost源码包: 链接: https://pan.baidu.com/s/1ke2teh1_B1GXV5MnRqSMGw 提取码: tdyw 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 wgethttps://dl.bintray.com/boostorg/release/1.70.0/source/boost_1_70_0.zip unzip boost_1_70.0.zi...

FAST_LIO_SAM erro

m0_55199171的博客

11-07

475

【代码】FAST_LIO_SAM erro。

my_free mysql源代码_源码包搭建LAMP环境之MySQL

weixin_39671405的博客

02-08

115

安装MySQLmysql官网 https://dev.mysql.com/mysql文档 https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/installing.html安装条件 https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/source-installation-prerequisites.html(重要)安装cmake(编译mys...

欧几里得距离算法-相似度

weixin_45609702的博客

12-04

215

本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。

练题100天——DAY21：统计奇数个数+合并有序数组

2301_81099859的博客

12-07

365

今天写了两道题，难度，并更新了之前的DAY13的冒泡排序+二进制求和、DAY14全排列的思路。

Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母

im_AMBER的博客

12-04

1064

你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；

shardingsphere-jdbc分表实现案例和算法比对

Sunchaser的博客

12-08

782

本文档基于shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 5.2.1版本验证分表能力，同时基于实际的业务场景对比几类分表策略和实现方案分库和分表是两个截然不同的功能，分表只要我们在Springboot中引入shardingsphere-jdbc这个依赖库即可，但是分库就要单独部署一个服务shardingsphere-proxy，其他服务连接shardingsphere-proxy，从而实现分库的功能

C++ ⼀级 2024 年 03 ⽉

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12-05

当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。

从零开始写算法——链表篇：相交链表 + 反转链表

最新发布

m0_59624833的博客

12-09

262

leetcode hot100中链表的两个题

浅谈：快递物流与算法的相关性（五）

Duoya1105的博客

12-05

183

NP-C 的英文全称是 Non-deterministic Polynomial Complete，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底有没有让NP=P的算法，或是如何证明NP≠P。启发式算法的思想是：在不断解决问题的过程中寻找解决问题的最优方案。再举一个通俗的例子：当我们用数字密码解锁手机时，如果我们不知道密码是多少，必须将所有的数字组合依次尝试。这听起来像是一句废话，如果将它抽象一点的表述，就是：能用电脑快速验证一个解的问题，是否也能够用电脑快速地求出解。

【剑斩OFFER】算法的暴力美学——数青蛙

就业知识博客

12-04

383

力扣1419题：数青蛙

二次多项式RSM响应面模型+NSGA-II算法多目标优化，高端绘图（拟合效果图、单因素影响图、交互作用图、三维曲面图）！

机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。

12-08

1062

二次多项式RSM响应面模型+NSGA-II算法多目标优化，高端绘图（拟合效果图、单因素影响图、交互作用图、三维曲面图）！

MATLAB中的改进鹦鹉优化算法（IPO[1]算法）：自适应切换因子与混合柯西-高斯变异的双改进

2508_94202330的博客

12-09

311

特别是在Rastrigin函数上，迭代300次时IPO的误差已经降到1e-6量级，而原版还在1e-4徘徊。不过有意思的是，在单峰函数Sphere上两者差异不大，这说明改进策略确实主要增强了逃离局部最优的能力。注意指数里的15这个值不是随便设的，经过参数敏感度测试发现这个数值能让衰减曲线刚好匹配大多数测试函数的特性。这算法模仿鹦鹉的觅食和社交行为，不过实测发现原始版本在复杂问题上容易卡壳。这里用0.6和0.4的混合比例不是拍脑袋定的——柯西分布的长尾特性有利于跳出局部最优，高斯分布则在精细搜索时更有效。

CMake Error at /usr/lib/aarch64-linux-gnu/cmake/Boost-1.83.0/BoostConfig.cmake:141 (find_package): Could not find a package configuration file provided by "boost_mp11" (requested version 1.83.0) with any of the following names: boost_mp11Config.cmake boost_mp11-config.cmake Add the installation prefix of "boost_mp11" to CMAKE_PREFIX_PATH or set "boost_mp11_DIR" to a directory containing one of the above files. If "boost_mp11" provides a separate development package or SDK, be sure it has been installed. Call Stack (most recent call first): /usr/lib/aarch64-linux-gnu/cmake/Boost-1.83.0/BoostConfig.cmake:262 (boost_find_component) /usr/share/cmake-3.28/Modules/FindBoost.cmake:594 (find_package) /usr/share/cmake-3.28/Modules/CMakeFindDependencyMacro.cmake:76 (find_package) /usr/local/lib/cmake/onnxruntime/onnxruntimeConfig.cmake:36 (find_dependency) CMakeLists.txt:38 (find_package) -- Configuring incomplete, errors occurred! make: *** No targets specified and no makefile found. Stop. 报错分析

10-29

也可以直接设置 `boost_mp11_DIR` 为包含 `boost_mp11Config.cmake` 或 `boost_mp11-config.cmake` 文件的目录。假设配置文件位于 `/usr/local/lib/cmake/boost_mp11` 目录下，可在CMake命令中添加如下参数： ```...