实现多个签名的 Boost.Function 扩展——boost::type_erasure模块

最新推荐文章于 2025-07-19 15:06:07 发布
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本文介绍了如何利用boost::type_erasure模块扩展Boost.Function，以支持多个函数签名。通过定义type_list和类型擦除器，创建了一个多签名的Boost.Function实现，允许存储和调用不同参数列表的函数对象。

实现多个签名的 Boost.Function 扩展——boost::type_erasure模块

对于C++程序员来说，函数是编写程序时必不可少的一个元素。Boost.Function是一个非常受欢迎的库，它提供了一个简单的方法来存储和调用函数对象。然而，原始的Boost.Function只支持单个函数签名，这意味着您需要为每个不同的参数列表使用不同的函数对象。但是，使用boost::type_erasure模块，可以轻松地实现支持多个函数签名的Boost.Function扩展。下面我们来看看如何实现。

首先，我们需要引入相关头文件：

#include <iostream>
#include <boost/type_erasure/any.hpp>
#
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boost::type_erasure模块实现了支持多个签名的 Boost.Function 扩展
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-25 420
boost::type_erasure模块实现了支持多个签名的 Boost.Function 扩展实现功能C++实现代码 实现功能 boost::type_erasure模块实现了支持多个签名的 Boost.Function 扩展 C++实现代码 #include <boost/type_erasure/any.hpp> #include <boost/type_erasure/builtin.hpp> #include <boost/type_erasure/callable
使用boost::type_erasure扩展Boost.Function的多签名支持
CyberBladeX的博客
09-26 72
为了解决这个问题，Boost库提供了一个名为boost::type_erasure的模块，它可以通过提供灵活的类型擦除机制来扩展Boost.Function的功能。在上面的代码中，我们使用boost::mpl::vector定义了一个类型列表，其中包含了boost::type_erasure库的要求和FunctionType类型。在上面的代码中，我们使用boost::any_cast将MultiSignatureFunction对象转换为FunctionType类型，并使用它们调用相应的函数。
Boost.Interprocess使用手册翻译之六：同步机制（Synchronization mechanisms）
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六．          同步机制 同步机制概述 互斥量 条件变量 信号量 升级互斥量 通过移动语义转移锁 文件锁 消息队列   同步机制概述 具名和匿名同步机制 同步机制类型 如前所述，如果对内存的访问不能有效的同步，则通过内存映射文件或共享内存对象在进程间共享内存的能力就不是非常有用了。...
使用boost::type_erasure实现可递增的接口
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08-16 144
在这个测试程序中，我们使用BOOST_TYPE_ERASURE_MEMBER宏来定义了一个名为has_increment的类型，并指定其支持incrementable概念。如果你希望使用其他的可自定义的接口，可以尝试使用BOOST_TYPE_ERASURE_MEMBER宏或BOOST_TYPE_ERASURE_MEMBER_FUNCTION宏来定义。概念包含一个模板参数T，并在BOOST_CONCEPT_USAGE宏中定义了对T类型的要求，即必须支持++t操作。首先，我们需要定义一个递增器的概念。
macOS:编译boost静态库 error:implicit declaration of function ‘out_printf‘ is invalid in C99
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04-15 3080
macOS下如果你使用brew安装boost，很方便，但默认安装出来的boost 1.75是动态库，如果想要静态库版本还是要自己编译。 于是我到boost官网下载了boost 1.62 在执行./bootstrap.sh失败了。 查看./bootstrap.log,如下： ### ### Using 'darwin' toolset. ### rm -rf bootstrap mkdir bootstrap cc -o bootstrap/jam0 command.c compile.c constants
深入掌握Boost 1.78.0库：C++开发者的强大工具箱
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07-19 659
Boost是一个跨平台、开源的C++库集合，它提供了一系列的泛型编程组件，例如智能指针、多线程、字符串处理、数学计算等，被广泛应用于提高开发效率和程序质量。Boost库的设计初衷是补充C++标准库，通过社区贡献和协作维护，现已成为业界广泛认可和使用的高质量代码集合。Boost.Python库让C++和Python语言的交互变得简单，支持从Python调用C++函数，或者将C++类和对象导入到Python环境。
boost中unorder_set使用
ljp1919的专栏
04-14 1839
背景遍历一个大文件中行数据，将有版权的信息和无版权的信息按照name1+name2这个组合关键字分开，分别记为集合Set1和Set2。如果无版权信息name1+name2信息集合(Set2)中出现在Set1中则将该关键字对应的数据从该Set1集合中删除，即视为该关键字name1+name2是有版权的。方案分析：逐行遍历，将每行有版权和无版权的信息分别存放于unordered_set 中的set1和s
FindBoost.cmake
boshuzhang的专栏
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flyingleo1981的专栏
07-19 1327
2012-02-07 18:13 444人阅读 评论(0) 收藏 举报 六．          同步机制 同步机制概述 互斥量 条件变量 信号量 升级互斥量 通过移动语义转移锁 文件锁 消息队列   同步机制概述 具名和匿名同步机制 同步机制类型 如前所述，如果对内存的访问不能有效的同步，则通
/work/pcl-cross-compile/src/boost$ ls /work/pcl-cross-compile/install/boost/include/ algorithm dynamic_bitset.hpp make_unique.hpp qvm throw_exception.hpp align enable_shared_from_this.hpp math qvm.hpp timer aligned_storage.hpp exception math_fwd.hpp qvm_lite.hpp timer.hpp align.hpp exception_ptr.hpp move random token_functions.hpp archive foreach_fwd.hpp mpi random.hpp token_iterator.hpp asio foreach.hpp mpi.hpp range tokenizer.hpp asio.hpp format mpl range.hpp tti assign format.hpp multi_array rational.hpp tuple assign.hpp functional multi_array.hpp redis type_erasure call_traits.hpp functional.hpp multi_index redis.hpp type_index cerrno.hpp fusion multi_index_container_fwd.hpp regex type_index.hpp charconv geometry multi_index_container.hpp regex_fwd.hpp typeof charconv.hpp geometry.hpp multiprecision regex.h type_traits circular_buffer gil nondet_random.hpp regex.hpp type_traits.hpp circular_buffer_fwd.hpp gil.hpp none.hpp safe_numerics units circular_buffer.hpp graph none_t.hpp scoped_array.hpp unordered cobalt heap nowide scoped_ptr.hpp unordered_map.hpp cobalt.hpp histogram numeric scope_exit.hpp unordered_set.hpp compressed_pair.hpp histogram.hpp operators.hpp serialization url concept hof operators_v1.hpp shared_array.hpp url.hpp concept_archetype.hpp hof.hpp optional shared_ptr.hpp utility concept_check icl optional.hpp signals2 utility.hpp concept_check.hpp interprocess parameter signals2.hpp uuid config intrusive pending smart_ptr uuid.hpp config.hpp intrusive_ptr.hpp phoenix smart_ptr.hpp variant container io phoenix.hpp sort variant2 context io_fwd.hpp pointer_cast.hpp spirit variant2.hpp convert json pointer_to_other.hpp spirit.hpp variant.hpp convert.hpp json.hpp polygon stacktrace version.hpp cregex.hpp leaf pool stacktrace.hpp vmd cstdfloat.hpp leaf.hpp predef statechart wave cstdint.hpp limits.hpp predef.h static_assert.hpp wave.hpp cxx11_char_types.hpp locale program_options static_string weak_ptr.hpp date_time locale.hpp program_options.hpp static_string.hpp winapi date_time.hpp local_function progress.hpp stl_interfaces xpressive describe local_function.hpp property_map system yap describe.hpp lockfree proto system.hpp detail logic ptr_container test dynamic_bitset make_default.hpp python thread dynamic_bitset_fwd.hpp make_shared.hpp python.hpp thread.hpp uidq8326@hzh27145u:/work/pcl-cross-compile/src/boost$ ./b2 install toolset=gcc architecture=arm address-model=64 \--prefix=/work/pcl-cross-compile/install/boost -j$(nproc) Performing configuration checks - default address-model : 64-bit [1] - default architecture : arm [1] - symlinks supported : yes error: Unable to find file or target named error: '/boost/headers' error: referred to from project at error: 'libs/date_time/build'
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我们正在处理一个关于交叉编译Boost时出现的错误：无法找到名为'/boost/headers'的文件或目标。 根据用户描述，错误信息为：`Unable to find file or target named '/boost/headers'`。 这个错误通常发生在使用...
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提供了基于BP（Back Propagation）神经网络结合PID（比例-积分-微分）控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发，经过测试，确保能够正常运行，适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络：模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能，使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化：利用神经网络的自学习能力，对传统的PID控制算法进行了智能调整，提高控制精度和稳定性。 S函数应用：展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码，实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明：虽然开发于Matlab 2016b，但理论上兼容后续版本，可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求：确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载： 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真： 调整模型参数前，请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型，观察控制效果。 参数调整： 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数，探索不同的控制性能。 学习和修改： 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献，加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码，建议有一定的MATLAB编程基础。
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