boost::fusion::single_view使用示例

最新推荐文章于 2024-07-07 10:29:53 发布
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本文介绍了C++ Boost库中的boost::fusion::single_view，它能将任意类型的对象封装成大小为1的容器。通过make_single_view创建实例，支持迭代器访问和STL风格的操作。同时，文章展示了如何结合std::vector使用，以及通过boost::fusion::at_c访问元素，强调了使用时需注意容器大小为1。

boost::fusion::single_view使用示例

在C++中，Boost库提供了许多数据结构和算法的实现。而boost::fusion则是一个元编程库，用于操作基于tuple、vector和list等的复杂数据结构。在此，我们将介绍boost::fusion::single_view这个类模板的使用方法，它可以将任意类型的对象封装成大小为1的容器，并支持一系列的操作。

首先，我们来看一下单个元素的定义和初始化。boost::fusion::single_view的头文件是<boost/fusion/include/single_view.hpp>，因此在源文件中需要加上：

#include <boost/fusion/include/single_view.hpp>

定义一个单个元素时，可以使用make_single_view产生一个single_view型的对象。例如，定义一个字符串：

auto s = boost
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CMake Warning: Manually-specified variables were not used by the project: CMAKE_CUDA_COMPILER CUDAToolkit_ROOT /usr/bin/ccache: invalid option -- 'E' nvcc fatal : Failed to preprocess host compiler properties. CMake Error at autoware_probabilistic_occupancy_grid_map_cuda_generated_utils_kernel.cu.o.Release.cmake:220 (message): Error generating /home/zy/autoware/build/autoware_probabilistic_occupancy_grid_map/CMakeFiles/autoware_probabilistic_occupancy_grid_map_cuda.dir/lib/utils/./autoware_probabilistic_occupancy_grid_map_cuda_generated_utils_kernel.cu.o gmake[2]: *** [CMakeFiles/autoware_probabilistic_occupancy_grid_map_cuda.dir/build.make:105：CMakeFiles/autoware_probabilistic_occupancy_grid_map_cuda.dir/lib/utils/autoware_probabilistic_occupancy_grid_map_cuda_generated_utils_kernel.cu.o] 错误 1 gmake[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:150：CMakeFiles/autoware_probabilistic_occupancy_grid_map_cuda.dir/all] 错误 2 gmake: *** [Makefile:146：all] 错误 2 --- Failed <<< autoware_probabilistic_occupancy_grid_map [29.1s, exited with code 2] Starting >>> autoware_pid_longitudinal_controller --- stderr: autoware_lidar_transfusion In this package, headers install destination is set to `include` by ament_auto_package. It is recommended to install `include/autoware_lidar_transfusion` instead and will be the default behavior of ament_auto_package from ROS 2 Kilted Kaiju. On distributions before Kilted, ament_auto_package behaves the same way when you use USE_SCOPED_HEADER_INSTALL_DIR option. sh: 1: cicc: not found CMake Error at autoware_lidar_transfusion_cuda_lib_generated_preprocess_kernel.cu.o.Release.cmake:280 (message): Error generating file /home/zy/autoware/build/autoware_lidar_transfusion/CMakeFiles/autoware_lidar_transfusion_cuda_lib.dir/lib/preprocess/./autoware_lidar_transfusion_cuda_lib_generated_preprocess_kernel.cu.o gmake[2]: *** [CMakeFiles/autoware_lidar_transfusion_cuda_lib.dir/build.make:411：CMakeFiles/autoware_lidar_transfusion_cuda_lib.dir/lib/preprocess/autoware_lidar_transfusion_cuda_lib_generated_preprocess_kernel.cu.o] 错误 1 gmake[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:192：CMakeFiles/autoware_lidar_transfusion_cuda_lib.dir/all] 错误 2 gmake: *** [Makefile:146：all] 错误 2 --- Failed <<< autoware_lidar_transfusion [34.7s, exited with code 2] Starting >>> autoware_pure_pursuit --- stderr: autoware_planning_validator In this package, headers install destination is set to `include` by ament_auto_package. It is recommended to install `include/autoware_planning_validator` instead and will be the default behavior of ament_auto_package from ROS 2 Kilted Kaiju. On distributions before Kilted, ament_auto_package behaves the same way when you use USE_SCOPED_HEADER_INSTALL_DIR option. CMake Warning: Manually-specified variables were not used by the project: CMAKE_CUDA_COMPILER CUDAToolkit_ROOT /usr/bin/ld: CMakeFiles/test_autoware_planning_validator.dir/test/src/test_planning_validator_functions.cpp.o: in function `PlanningValidatorTestSuite_checkValidFiniteValueFunction_Test::TestBody()': test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0xa4): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::PlanningValidator(rclcpp::NodeOptions const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0xf0): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidFiniteValue(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x120): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidFiniteValue(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x153): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidFiniteValue(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: CMakeFiles/test_autoware_planning_validator.dir/test/src/test_planning_validator_functions.cpp.o: in function `PlanningValidatorTestSuite_checkValidIntervalFunction_Test::TestBody()': test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x4f9): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::PlanningValidator(rclcpp::NodeOptions const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x549): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidInterval(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x59b): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidInterval(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x5e0): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidInterval(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x638): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidInterval(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: CMakeFiles/test_autoware_planning_validator.dir/test/src/test_planning_validator_functions.cpp.o: in function `PlanningValidatorTestSuite_checkValidCurvatureFunction_Test::TestBody()': test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0xb24): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::PlanningValidator(rclcpp::NodeOptions const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0xb70): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidCurvature(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: CMakeFiles/test_autoware_planning_validator.dir/test/src/test_planning_validator_functions.cpp.o: in function `PlanningValidatorTestSuite_checkValidRelativeAngleFunction_Test::TestBody()': test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0xde7): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::PlanningValidator(rclcpp::NodeOptions const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0xe64): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidRelativeAngle(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0xec5): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidRelativeAngle(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0xf28): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidRelativeAngle(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0xfef): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidRelativeAngle(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: CMakeFiles/test_autoware_planning_validator.dir/test/src/test_planning_validator_functions.cpp.o: in function `PlanningValidatorTestSuite_checkValidLateralJerkFunction_Test::TestBody()': test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x14b9): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::PlanningValidator(rclcpp::NodeOptions const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x150a): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidLateralJerk(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x15ea): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidLateralJerk(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x1662): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidLateralJerk(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x17f5): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkValidLateralJerk(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: CMakeFiles/test_autoware_planning_validator.dir/test/src/test_planning_validator_functions.cpp.o: in function `PlanningValidatorTestSuite_checkTrajectoryShiftFunction_Test::TestBody()': test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x1d2b): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::PlanningValidator(rclcpp::NodeOptions const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x1dda): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkTrajectoryShift(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&, autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&, geometry_msgs::msg::Pose_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x1e2a): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkTrajectoryShift(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&, autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&, geometry_msgs::msg::Pose_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x1e77): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkTrajectoryShift(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&, autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&, geometry_msgs::msg::Pose_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: test_planning_validator_functions.cpp:(.text+0x1ec6): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::checkTrajectoryShift(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&, autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&, geometry_msgs::msg::Pose_<std::allocator<void> > const&)' /usr/bin/ld: CMakeFiles/test_autoware_planning_validator.dir/test/src/test_planning_validator_pubsub.cpp.o: in function `prepareTest(autoware_planning_msgs::msg::Trajectory_<std::allocator<void> > const&, nav_msgs::msg::Odometry_<std::allocator<void> > const&, geometry_msgs::msg::AccelWithCovarianceStamped_<std::allocator<void> > const&)': test_planning_validator_pubsub.cpp:(.text+0x3164): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::PlanningValidator(rclcpp::NodeOptions const&)' /usr/bin/ld: CMakeFiles/test_autoware_planning_validator.dir/test/src/test_planning_validator_node_interface.cpp.o: in function `generateNode()': test_planning_validator_node_interface.cpp:(.text+0x14d5): undefined reference to `autoware::planning_validator::PlanningValidator::PlanningValidator(rclcpp::NodeOptions const&)' collect2: error: ld returned 1 exit status gmake[2]: *** [CMakeFiles/test_autoware_planning_validator.dir/build.make:736：test_autoware_planning_validator] 错误 1 gmake[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:761：CMakeFiles/test_autoware_planning_validator.dir/all] 错误 2 gmake: *** [Makefile:146：all] 错误 2 --- Failed <<< autoware_planning_validator [54.8s, exited with code 2] Summary: 400 packages finished [12min 14s] 13 packages failed: autoware_behavior_path_goal_planner_module autoware_costmap_generator autoware_cuda_pointcloud_preprocessor autoware_dummy_perception_publisher autoware_lidar_centerpoint autoware_lidar_transfusion autoware_obstacle_cruise_planner autoware_planning_validator autoware_probabilistic_occupancy_grid_map autoware_tensorrt_plugins autoware_tensorrt_yolox bevdet_vendor trt_batched_nms 393 packages had stderr output: agnocast_e2e_test agnocast_ioctl_wrapper agnocast_sample_application agnocast_sample_interfaces agnocastlib astra_camera astra_camera_msgs autoware_accel_brake_map_calibrator autoware_adapi_adaptors autoware_adapi_specs autoware_adapi_v1_msgs autoware_adapi_version_msgs autoware_agnocast_wrapper autoware_ar_tag_based_localizer autoware_auto_common autoware_automatic_pose_initializer autoware_autonomous_emergency_braking 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autoware_gnss_poser autoware_goal_distance_calculator autoware_grid_map_utils autoware_ground_filter autoware_ground_segmentation autoware_gyro_odometer autoware_hazard_status_converter autoware_image_diagnostics autoware_image_transport_decompressor autoware_imu_corrector autoware_internal_localization_msgs autoware_interpolation autoware_iv_external_api_adaptor autoware_iv_internal_api_adaptor autoware_joy_controller autoware_kalman_filter autoware_kinematic_evaluator autoware_landmark_manager autoware_lane_departure_checker autoware_lanelet2_extension autoware_lanelet2_extension_python autoware_lanelet2_map_visualizer autoware_lanelet2_utils autoware_learning_based_vehicle_model autoware_lidar_centerpoint autoware_lidar_marker_localizer autoware_lidar_transfusion autoware_livox_tag_filter autoware_localization_error_monitor autoware_localization_evaluator autoware_localization_msgs autoware_localization_rviz_plugin autoware_localization_util autoware_map_based_prediction autoware_map_height_fitter autoware_map_loader autoware_map_msgs autoware_map_projection_loader autoware_map_tf_generator autoware_mission_details_overlay_rviz_plugin autoware_mission_planner autoware_mission_planner_universe autoware_motion_utils autoware_motion_velocity_dynamic_obstacle_stop_module autoware_motion_velocity_obstacle_cruise_module autoware_motion_velocity_obstacle_slow_down_module autoware_motion_velocity_obstacle_stop_module autoware_motion_velocity_obstacle_velocity_limiter_module autoware_motion_velocity_out_of_lane_module autoware_motion_velocity_planner autoware_motion_velocity_planner_common autoware_motion_velocity_run_out_module autoware_mpc_lateral_controller autoware_mrm_comfortable_stop_operator autoware_mrm_emergency_stop_operator autoware_mrm_handler autoware_msgs autoware_multi_object_tracker autoware_ndt_scan_matcher autoware_node autoware_object_merger autoware_object_range_splitter autoware_object_recognition_utils autoware_object_velocity_splitter autoware_objects_of_interest_marker_interface autoware_obstacle_collision_checker autoware_obstacle_cruise_planner autoware_obstacle_stop_planner autoware_occupancy_grid_map_outlier_filter autoware_operation_mode_transition_manager autoware_osqp_interface autoware_overlay_rviz_plugin autoware_path_distance_calculator autoware_path_generator autoware_path_optimizer autoware_path_sampler autoware_path_smoother autoware_pcl_extensions autoware_perception_objects_converter autoware_perception_online_evaluator autoware_perception_rviz_plugin autoware_pid_longitudinal_controller autoware_planning_evaluator autoware_planning_factor_interface autoware_planning_rviz_plugin autoware_planning_test_manager autoware_planning_topic_converter autoware_planning_validator autoware_point_types autoware_pointcloud_preprocessor autoware_polar_grid autoware_pose2twist autoware_pose_covariance_modifier autoware_pose_estimator_arbiter autoware_pose_initializer autoware_pose_instability_detector autoware_predicted_path_checker autoware_probabilistic_occupancy_grid_map autoware_processing_time_checker autoware_pure_pursuit autoware_pyplot autoware_qp_interface autoware_radar_crossing_objects_noise_filter autoware_radar_fusion_to_detected_object autoware_radar_object_clustering autoware_radar_object_tracker autoware_radar_objects_adapter autoware_radar_scan_to_pointcloud2 autoware_radar_static_pointcloud_filter autoware_radar_threshold_filter autoware_radar_tracks_msgs_converter autoware_radar_tracks_noise_filter autoware_raw_vehicle_cmd_converter autoware_remaining_distance_time_calculator autoware_route_handler autoware_rtc_interface autoware_sampler_common autoware_scenario_selector autoware_scenario_simulator_v2_adapter autoware_sensing_msgs autoware_shape_estimation autoware_shift_decider autoware_signal_processing autoware_simple_object_merger autoware_simple_planning_simulator autoware_simple_pure_pursuit autoware_smart_mpc_trajectory_follower autoware_steer_offset_estimator autoware_stop_filter autoware_string_stamped_rviz_plugin autoware_surround_obstacle_checker autoware_system_diagnostic_monitor autoware_system_monitor autoware_system_msgs autoware_tensorrt_classifier autoware_tensorrt_plugins autoware_tensorrt_yolox autoware_test_node autoware_test_utils autoware_testing autoware_time_utils autoware_topic_relay_controller autoware_topic_state_monitor autoware_tracking_object_merger autoware_traffic_light_arbiter autoware_traffic_light_category_merger autoware_traffic_light_map_based_detector autoware_traffic_light_multi_camera_fusion autoware_traffic_light_occlusion_predictor autoware_traffic_light_recognition_marker_publisher autoware_traffic_light_selector autoware_traffic_light_utils autoware_traffic_light_visualization autoware_trajectory autoware_trajectory_follower_base autoware_trajectory_follower_node autoware_twist2accel autoware_universe_utils autoware_utils autoware_utils_debug autoware_utils_diagnostics 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eagleye_geo_pose_fusion eagleye_gnss_converter eagleye_msgs eagleye_navigation eagleye_rt eagleye_tf glog imu_description imu_release livox_description llh_converter managed_transform_buffer morai_msgs mussp nebula_common nebula_decoders nebula_examples nebula_hw_interfaces nebula_msgs nebula_ros nebula_sensor_driver nebula_tests negotiated_examples pandar_description pandar_msgs perception_utils pointcloud_to_laserscan radar_description robosense_msgs ros2_wit_imu rtklib_bridge rtklib_msgs sample_sensor_kit_description sample_sensor_kit_launch sample_vehicle_description sample_vehicle_launch seyond single_lidar_common_launch single_lidar_sensor_kit_description single_lidar_sensor_kit_launch tier4_adapi_rviz_plugin tier4_api_msgs tier4_api_utils tier4_auto_msgs_converter tier4_autoware_api_launch tier4_camera_view_rviz_plugin tier4_control_launch tier4_control_msgs tier4_datetime_rviz_plugin tier4_debug_msgs tier4_deprecated_api_adapter tier4_dummy_object_rviz_plugin tier4_external_api_msgs tier4_hmi_msgs tier4_localization_launch tier4_localization_msgs tier4_localization_rviz_plugin tier4_map_launch tier4_map_msgs tier4_metric_msgs tier4_perception_msgs tier4_planning_factor_rviz_plugin tier4_planning_msgs tier4_rtc_msgs tier4_sensing_launch tier4_simulation_msgs tier4_state_rviz_plugin tier4_system_launch tier4_system_msgs tier4_system_rviz_plugin tier4_traffic_light_rviz_plugin tier4_v2x_msgs tier4_vehicle_launch tier4_vehicle_msgs tier4_vehicle_rviz_plugin tmlidar_msg tmlidar_sdk trt_batched_nms velodyne_description vls_description yabloc_common yabloc_image_processing yabloc_monitor yabloc_particle_filter yabloc_pose_initializer 11 packages not processed zy@zy-Lenovo-Legion-R7000P2020H:~/autoware$
08-30
# 示例：若报错提到 libcudart colcon build --cmake-args -DCUDA_cudart_LIBRARY=/usr/local/cuda/lib64/libcudart.so ``` #### 步骤 5: 完整重建流程 ```bash rm -rf build install log # 清除旧构建 source /opt...
内存瓶颈突破之道：静态内存分配与算子融合的6项高级优化技巧
!...# 1. 内存瓶颈的根源与性能影响分析 现代高性能计算系统中，内存瓶颈已成为制约程序执行效率的关键因素。随着处理器算力持续提升，内存带宽与延迟的改善却相对滞后，...// 典型内存瓶颈示例：频繁动态分配 for (in
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。
唐白河.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
11-27
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏驱动来适配Buildroot【linux-5.10】-20251127-1405.7z
11-27
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏Buildroot【linux-5.10】_20251127_1405.7z 【请严重注意：非官方适配，仅为学习之用，不承担任何责任！】 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
RH850（RH850/F1L）例程开发参考
11-27
提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。 资源描述 该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。
基于深度学习的医院管理系统源码
11-27
Springboot、Mybatis、MySQL、Python、Tencerflow、Vue3、ElementPlus、UniApp
图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
11-27
【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕图像增强技术中的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）算法展开研究，重点探讨其在局部对比度增强方面的原理与实现方法，并通过Matlab代码实现该算法，帮助读者理解直方图增强的核心思想及其在图像处理中的实际应用。文中不仅介绍了CLAHE算法的基本流程，还结合具体实例展示了其相较于传统直方图均衡化的优势，如有效避免噪声过度放大、提升图像细节可见性等。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程环境，从事计算机视觉、医学影像、遥感图像等相关领域研究的学生或科研人员；尤其适合希望深入理解经典图像增强算法并动手实践的研究者。; 使用场景及目标：①学习CLAHE算法的数学原理与实现步骤，掌握局部对比度增强的关键技术；②通过Matlab代码复现算法过程，提升对图像直方图操作的理解与编程能力；③应用于低光照、低对比度图像的预处理环节，服务于后续的图像分析与识别任务。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，观察不同参数设置对增强效果的影响，同时可尝试将CLAHE与其他增强方法（如全局直方图均衡化、Retinex算法）进行对比实验，以加深对其性能特点的认识。
基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计
最新发布
11-27
本项目提供了一个基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计的资源文件。超外差原理的发展基础是外差原理，即将输入信号通过频率变换转为音频，而超外差原理的提升在于将输入频率的信号转为超音频。超外差接收机便是利用超外差原理制作而成的，被广泛应用于远程信号的接收。 超外差接收机的设计可用于解决高频放大式接收机输出信号弱和稳定性差的问题，同时，它具有频率分辨率高、灵敏度高以及动态范围宽等特点。因其结构较为简单和可靠性较强，可以作为电子情报侦察中的测频接收机。 本设计基于Multisim，主要实现了完整的超外差中波调幅接收机设计过程，并在现有设计的基础上，对于超外差接收机存在的缺陷进行分析，同时给出合理的解决方案。本设计的提升点在于超外差接收机存在组合频率、中频干扰等问题，通过查阅资料，可以采取提高谐振回路的选择性以及选择二次变频来解决此类问题。 资源内容 设计文件：包含完整的超外差中波调幅接收机设计文件，可在Multisim中打开和编辑。 分析报告：详细分析了超外差接收机存在的问题及解决方案。 使用说明：提供了如何在Multisim中使用本设计文件的详细步骤。
使用boost::asio::serialport实现高效串口通信
在使用boost::asio::serialport进行通信之前，我们首先需要配置串口的各种参数。可以通过调用serialport类的成员函数来设置这些参数。 - **波特率**：指定每秒传输的符号数，常用值有9600、19200、38400等。 - **...
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