11.8 编写一个程序,有一个汽车类 vehicle,它具有一个需传递参数的构造函数,类 中的数据成员:车轮个数 wheels 和车重 weight 放在保护段中;小车类 car 是它的私有派生 类,

本文通过一个C++程序示例介绍了私有继承的概念。该程序定义了一个基础类Vehicle,包含车轮数量和重量等属性,并有两个私有派生类Car和Truck,分别增加了乘客承载量和载货量属性。每个类都实现了显示自身信息的方法。
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
/*
11.8 编写一个程序,有一个汽车类 vehicle,它具有一个需传递参数的构造函数,类
中的数据成员:车轮个数 wheels 和车重 weight 放在保护段中;小车类 car 是它的私有派生
类,其中包含载人数 passenger_load;卡车类 truck 是 vehicle 的私有派生类,其中包含载人
数 passenger_load 和载重量 payload。每个类都有相关数据的输出方法。
*/
#include<iostream>
#include <math.h>
using namespace std;


class vehicle
{
protected:
int wheels;
int weight;
public:
vehicle(int wh, int we)
{
wheels = wh;
weight = we;
}
void disp()
{
cout << "wheels=" << wheels << ",weight=" << weight << endl;
}


};
class car:private vehicle
{
int passenger_load;
public:
car(int wh, int we, int pa) :vehicle(wh,we)
{
passenger_load = pa;
}
void disp()
{
vehicle::disp();
cout << "passenger_load=" << passenger_load << endl;
}


};
class truck :private vehicle
{
int passenger_load;
int payload;
public:
truck(int wh, int we, int pa,int pay) :vehicle(wh, we)
{
passenger_load = pa;
payload = pay;
}
void disp()
{
vehicle::disp();
cout << "passenger_load=" << passenger_load << "payload=" << payload << endl;
}


};




void main()
{
vehicle v(100, 99);
v.disp();


car c(50, 40, 30);
c.disp();


truck t(20, 15, 10, 5);
t.disp();














system("pause");
}























































<think>好的,用户的问题是关于在已经安装了CUDA 11.8的情况下是否可以安装CUDA 12.4。我要参考提供的引用内容来给出准确的回答。首先,引用[1]提到安装不同版本的CUDA可能会改变驱动版本,但用户希望保持现有驱动。引用[2]说明安装CUDA工具包后要重启系统。引用[3]涉及CUDA的线程管理函数声明,可能对多版本兼容性有影响。引用[4]是双系统安装,可能与当前问题无关。 接下来,我要确认多版本CUDA共存的可能性。通常,CUDA工具包可以共存,但要注意驱动兼容性。CUDA 12.4可能要更新的驱动版本,而CUDA 11.8可能要旧版驱动。根据NVIDIA的文档,较新的驱动通常支持旧版本的CUDA工具包。例如,CUDA 12.4的驱动可能向后兼容CUDA 11.8,但要检查具体版本要求。 用户应确保安装的驱动版本同时支持CUDA 11.812.4。如果当前驱动满足CUDA 12.4的要求,那么安装是可行的。否则,可能要升级驱动。此外,通过环境变量(如PATHLD_LIBRARY_PATH)来切换不同CUDA版本的使用是关键步骤。例如,在要时指定特定版本的CUDA路径。 同时,要注意CUDA工具包的安装路径,通常建议将它们安装到不同的目录,并通过符号链接管理默认版本。引用[1]中的用户提到安装不同CUDA版本可能改变驱动,但可以通过仅安装工具包而不更新驱动来避免。因此,用户应选择自定义安装,取消勾选驱动安装选项,以保留现有驱动。 总结回答步骤:首先确认驱动兼容性,其次安装CUDA 12.4时不更新驱动,最后通过环境变量切换版本。同时提醒用户验证安装可能的注意事项,如测试应用兼容性处理依赖库的版本问题。</think>可以同时安装多个CUDA工具包版本(包括CUDA 11.812.4),但要注意以下关键点: ### 1. 驱动版本兼容性 - CUDA 12.4要**最低535.104.05版本驱动**,该驱动向下兼容CUDA 11.x及更新版本[^1] - 如果当前驱动版本≥535.104.05,则无更新驱动即可同时支持CUDA 11.812.4 - 若驱动版本过低,要先升级驱动至兼容版本: ```bash sudo apt install nvidia-driver-535 ``` ### 2. 安装CUDA 12.4 建议使用**自定义安装模式**避免覆盖已有组件: ```bash sudo sh cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run ``` 在安装界面中: - 取消勾选"Driver Installation"(若已有兼容驱动) - 选择新的安装路径(默认路径为`/usr/local/cuda-12.4`) ### 3. 版本切换配置 通过环境变量控制运行时版本: ```bash # 临时切换 export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH # 永久切换(添加到~/.bashrc) echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc ``` ### 4. 验证安装 ```bash nvcc --version # 应显示V12.4 nvidia-smi # 右上角显示的CUDA版本应为12.4 ``` ### 注意事项 1. 深度学习框架要匹配特定CUDA版本(如TensorFlow 2.15要CUDA 12.x,而TensorFlow 2.10要CUDA 11.x)[^2] 2. 建议通过`update-alternatives`建立符号链接管理默认版本: ```bash sudo update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-11.8 100 sudo update-alternatives --install /usr/local/cuda cuda /usr/local/cuda-12.4 200 ```
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