Understanding allocate

本文探讨了Ruby中allocate方法的使用场景,该方法允许创建未初始化的对象实例,这对于某些特定情况非常有用,例如当对象的状态完全由其访问器确定时。

Understanding allocate

In rare circumstances you might want to create an object without calling its constructor (bypassing initialize). For example, maybe you have an object whose state is determined entirely by its accessors; then it isn't necessary to call mew (which calls initialize) unless you really want to. Imagine you are gathering data a piece at a time to fill in the state of an object; you might want to start with an "empty" object rather than gathering all the data up front and calling the constructor.

The allocate method was introduced in Ruby 1.8 to make this easier. It returns a "blank" object of the proper class, yet uninitialized.

class Person
attr_accessor :name, :age, :phone

def initialize(n,a,p)
@name, @age, @phone = n, a, p
end
end

p1 = Person.new("John Smith",29,"555-1234")

p2 = Person.allocate

p p1.age # 29
p p2.age # nil
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析,构建了非线性状态空间模型,并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节,突出非线性系统的精确建模与仿真优势,有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外,文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等,展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员,尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证,支持算法快速原型开发;②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程;③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注动力学建模与控制模块的实现细节,同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容,以全面提升系统仿真与分析能力。
name: 🐛 Bug Report # title: " " description: Problems with YOLOv8 labels: [bug, triage] body: - type: markdown attributes: value: | Thank you for submitting a YOLOv8 🐛 Bug Report! - type: checkboxes attributes: label: Search before asking description: > Please search the [issues](https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues) to see if a similar bug report already exists. options: - label: > I have searched the YOLOv8 [issues](https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues) and found no similar bug report. required: true - type: dropdown attributes: label: YOLOv8 Component description: | Please select the part of YOLOv8 where you found the bug. multiple: true options: - "Training" - "Validation" - "Detection" - "Export" - "PyTorch Hub" - "Multi-GPU" - "Evolution" - "Integrations" - "Other" validations: required: false - type: textarea attributes: label: Bug description: Provide console output with error messages and/or screenshots of the bug. placeholder: | 💡 ProTip! Include as much information as possible (screenshots, logs, tracebacks etc.) to receive the most helpful response. validations: required: true - type: textarea attributes: label: Environment description: Please specify the software and hardware you used to produce the bug. placeholder: | - YOLO: Ultralytics YOLOv8.0.21 🚀 Python-3.8.10 torch-1.13.1+cu117 CUDA:0 (A100-SXM-80GB, 81251MiB) - OS: Ubuntu 20.04 - Python: 3.8.10 validations: required: false - type: textarea attributes: label: Minimal Reproducible Example description: > When asking a question, people will be better able to provide help if you provide code that they can easily understand and use to **reproduce** the problem. This is referred to by community members as creating a [minimal reproducible example](https://docs.ultralytics.com/help/minimum_reproducible_example/). placeholder: | ``` # Code to reproduce your issue here ``` validations: required: false - type: textarea attributes: label: Additional description: Anything else you would like to share? - type: checkboxes attributes: label: Are you willing to submit a PR? description: > (Optional) We encourage you to submit a [Pull Request](https://github.com/ultralytics/ultralytics/pulls) (PR) to help improve YOLOv8 for everyone, especially if you have a good understanding of how to implement a fix or feature. See the YOLOv8 [Contributing Guide](https://docs.ultralytics.com/help/contributing) to get started. options: - label: Yes I'd like to help by submitting a PR!
10-05
<think>我们正在处理一个关于如何提交YOLOv8 bug报告的问题。用户希望了解如何准备一份包含问题描述、相关组件、错误信息、环境信息以及最小可复现示例的bug报告,并询问是否愿意提交PR(Pull Request)。 根据引用[3]中提到的开源社区最佳实践(特别是rCore-OS社区的缺陷处理流程),我们可以为用户提供一个结构化的bug报告模板。同时,引用[1]和[2]也提供了YOLOv8相关背景,但引用[3]关于缺陷处理的部分最为相关。 我们的目标: 1. 提供一个清晰、结构化的bug报告模板,包含用户要求的所有要素(问题描述、相关组件、错误信息、环境信息、最小可复现示例)。 2. 根据引用[3]的指导,说明如何提交bug报告(例如,在GitHub的Issues页面提交,并遵循社区的规则)。 3. 回答用户关于“是否愿意提交PR”的问题,给出建议。 步骤: 1. 解释bug报告的目的和重要性。 2. 提供一个详细的bug报告模板,逐项说明每个部分需要填的内容。 3. 指导用户如何提交(例如,在YOLOv8的GitHub仓库的Issues页面)。 4. 针对是否提交PR,给出建议:通常,如果你能修复这个bug,那么提交PR是非常欢迎的;但如果你只是报告问题,那么提交详细的Issue即可,社区可能会有人来修复。 注意:由于引用[3]中提到了处理缺陷的流程(包括提交、分类、修复、关闭等阶段),我们可以引用这些内容来增强回答的权威性。 模板设计: - 问题描述:清晰、简洁地描述问题。 - 相关组件:指明YOLOv8的哪个部分(如训练、推理、数据加载等)。 - 错误信息:完整的错误日志(如果有的话)。 - 环境信息:操作系统、Python版本、PyTorch版本、CUDA版本等(参考引用[4]中的环境信息,但更详细到软件层面)。 - 最小可复现示例:提供一个尽可能简短的代码示例,能够重现该问题。 - 其他:尝试过的解决方案(可选)、建议的修复(可选)等。 关于PR:如果用户有能力修复,我们鼓励提交PR;否则,先提交Issue即可。 最后,根据引用[1]的精神,提醒用户保持耐心和合作态度,因为问题解决可能需要时间。 因此,我们的回答结构如下: 1. 引言:说明提交bug报告的重要性。 2. Bug报告模板:详细列出每个部分。 3. 提交指南:如何提交(例如,在GitHub上)。 4. 关于PR的建议。 5. 注意事项(例如,避免重复提交、提供足够的信息等)。 </think>根据开源社区最佳实践[^3]和YOLOv8项目特性[^1][^4],提交有效的bug报告需包含以下结构化内容: ### 🔧 YOLOv8 Bug 报告模板 ```markdown **1. 问题描述** 清晰说明异常现象(如训练崩溃/推理错误/指标异常),区分模型版本(YOLOv8n/v8s等) **2. 相关组件** ☑️ 训练流程 ☑️ 验证流程 ☑️ 导出工具 ☑️ 数据加载器 ☑️ 损失计算 ☑️ 其他:______ **3. 错误信息** ```python # 粘贴完整错误堆栈(包含最后5行关键报错) File "/yolo/engine/trainer.py", line 222, in train loss.backward() RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.34 GiB... ``` **4. 环境信息** | 组件 | 版本 | |---------------|--------------------| | OS | Ubuntu 20.04.6 LTS | | GPU | RTX 3090 (24GB) | | Python | 3.8.10 | | PyTorch | 2.0.1+cu118 | | Ultralytics | 8.1.15 | | CUDA | 11.8 | **5. 最小可复现示例** ```python from ultralytics import YOLO # 复现代码(<=10行) model = YOLO('yolov8n.pt') results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=100, imgsz=1280) # 高分辨率导致OOM ``` **6. 补充说明** - [x] 已查阅现有Issue (#1234, #5678) - [ ] 尝试过降低`batch_size`/`imgsz` - [ ] 其他尝试:______ **PR意愿** ☑️ 愿意提交PR(已定位到`trainer.py`第220行内存分配问题) □ 暂不提交PR(需进一步分析) ``` ### 📌 提交建议 1. **前置检查** - 确认Ultralytics版本:`pip show ultralytics` - 搜索现有Issue避免重复[^3] 2. **提交渠道** GitHub Issues页 → 按模板填 → 添加`bug`标签[^3] 3. **PR协作建议** ```markdown **关联PR** 修复方案:修改`trainer.py`的内存预分配逻辑 测试结果:在imgsz=1280下通过72小时压力测试 关联Issue:#[issue_number] ``` > 💡 根据rCore-OS社区经验[^3],包含最小复现代码的Issue解决效率提升60%。若涉及敏感数据(如私有数据集),建议通过安全邮件提交[^3]。
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