使用STL,远离异常,VS2005

本文介绍了在C++编译过程中遇到std::exception重复定义问题时,通过添加特定宏定义来解决的方法。同时,文章详细解释了如何避免链接错误和重复定义,最终成功解决了问题。

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编译chrome的代码时(xp sp3, vs2008,曾经在win7下编译过,未出现此问题,不知道为什么),发现了std::exception重复定义的问题,让我很抓狂。后来搜索到了这篇文章,发现只要在出现链接错误的.cc文件中加入着两行就可以了:
#define _HAS_EXCEPTIONS 0
#define _STATIC_CPPLIB




原文:

解决方法一:

如果你使用共享DLL版的运行时库,在include任意STL库之前,添加以下两行代码,并且在你的projectsetting中关闭异常。

#define _HAS_EXCEPTIONS 0
#define _STATIC_CPPLIB

如果你使用了运行时库中的静态版本的链接,这里没有又快又好地颁发。不过我这里倒是有个快但不好的解决途径。

解决方案二:

假设你写了以下的一段代码:

Simple code using STL

现在你到project settings中关闭exception,就像下面:

Project Setting 1

Project Settings 2

事情不会像你想的那么简单,你得到了一条warning信息:

1>c:\programfiles\microsoft visual studio 8\vc\include\vector(1141) : warningC4530: C++ exception handler used, but unwind semantics are notenabled. Specify /EHsc

( warning C4530: 使用了 C++异常处理程序,但未启用展开语义。请指定 /EHsc)

你可能会想,这只不过是一条warning而且不影响什么,但是如果你想关闭异常,以减小您的代码规模,这不是个好现象。好吧,双击这条信息,定位到一条STL库中的代码上。结果令人郁闷,但是这是个研究代码的好办法,哎,在几行之前,我们看到了一个有趣的define

#if _HAS_ITERATOR_DEBUGGING

好的,让我看看这个宏的定义吧,右键单击这个宏,转到它的定义,我们被带到了yvals.h文件。

又在几行之前,我们看到了以下几行代码:

#ifndef _HAS_EXCEPTIONS
#define _HAS_EXCEPTIONS 1
#endif

而且_HAS_NAMESPACE也已经被定义,就像以下代码:

#ifndef _HAS_NAMESPACE
#define _HAS_NAMESPACE 1
#endif

无论怎样,我们发现了一个方法来解决我们的问题。我们增加一行代码#define _HAS_EXCEPTIONS0并编译。我晕,这一点用都没有嘛。出现了很多链接错误,我是最讨厌这种错误的。

1>Main.obj : errorLNK2019: unresolved external symbol “__declspec(dllimport) public:void __thiscall std::exception::_Raise(void)const ”(__imp_?_Raise@exception@std@@QBEXXZ) referenced in function“protected: static void __cdecl std::vector>::_Xlen(void)”(?_Xlen@?$vector@HV?$allocator@H@std@@@std@@KAXXZ)
1>Main.obj : error LNK2019: unresolved externalsymbol“__declspec(dllimport) public:__thiscall std::exception::exception(char const *,int)”(__imp_??0exception@std@@QAE@PBDH@Z) referenced in function“public: __thiscall std::logic_error::logic_error(classstd::basic_string,class std::allocator > const&)”(??0logic_error@std@@QAE@ABV?$basic_string@DU?$char_traits@D@std@@V?$allocator@D@2@@1@@Z)

这里我们感兴趣的是__declspec(dllimport)部分。我们没有编译dll,所以这里不应该标记为import。_Xlen()表示它调用了_Raise()方法的length_error类是从logic_error所产生的异常方法,我们打开包含文件。

在exception类中有两个方法。_Raise()函数的前缀是__CLR_OR_THIS_CALL,exception的前缀是_CRTIMP2。

Visualassist表示_CRTIMP2在以下文件中被定义yvals.h,wctype.h,crtdefs.h和new.h。但是只有yvals.h和crtdefs.h被用到了。而且,_CRTIMP2在crtdefs.h是这样定义的:

#ifndef _CRTIMP2
#if defined(_DLL) &&!defined(_STATIC_CPPLIB)
#define _CRTIMP2 __declspec(dllimport)
#else
#define _CRTIMP2
#endif
#endif

显然_DLL在这里不起作用,因为我编译的是一个控制台程序,而_STATIC_CPPLIB没有被定义。

于是,我们有了解决方案。在includestl头文件前添加以下两行,就能解决问题。

#define _HAS_EXCEPTIONS 0
#define _STATIC_CPPLIB

但这并没有说明共享动态DLL的运行时库该怎么办。查看我们的代码没有_DLL被定义,但是查看编译选项发现它被显式定义在了CodeGeneration选项卡中。变成静态库后,产生新的链接错误。

1>LIBCMTD.lib(stdexcpt.obj) : error LNK2005:“public: virtual __thiscall std::exception::~exception(void)”(??1exception@std@@UAE@XZ) already defined in Main.obj
1>LIBCMTD.lib(stdexcpt.obj) : error LNK2005:“public: virtual char const * __thiscallstd::exception::what(void)const ” (?what@exception@std@@UBEPBDXZ)already defined in Main.obj

基于很多原因,你还是必须链接LIBCMTD.lib的,所以编译选项中必须要包括它。所以问题不只是文件被两次引用,而且还有文件已经编译了。这里有两个解决方法。

一、重新编译,关闭异常。

二、确保异常不会被重复产生。添加以下代码可以搞定,但这只是掩盖了问题,并没有解决。

#define _HAS_EXCEPTIONS 0
#define _EXCEPTION_
namespace std
{
class exception
{
public:
void _Raise() const {};
};

void _Throw( constexception& except );

class bad_alloc : publicexception
{
public:
bad_alloc( const char *_Message ) {};
};

}

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
uafxcwd.lib(afxmem.obj) : error LNK2005 


uafxcwd.lib(afxmem.obj) : error LNK2005: "void * __cdecl operator new(unsigned int)" (??2@YAPAXI@Z) already defined in LIBCMTD.lib(new.obj)
uafxcwd.lib(afxmem.obj) : error LNK2005: "void __cdecl operator delete(void *)" (??3@YAXPAX@Z) already defined in LIBCMTD.lib(dbgdel.obj)
uafxcwd.lib(afxmem.obj) : error LNK2005: "void __cdecl operator delete[](void *)" (??_V@YAXPAX@Z) already defined in LIBCMTD.lib(delete2.obj)


原因:
CRT 库对 new、delete 和 DllMain 函数使用弱外部链接。MFC 库也包含 new、delete 和 DllMain 函数。这些函数要求先链接 MFC 库,然后再链接 CRT 库。
当 C 运行时 (CRT) 库和 Microsoft 基础类 (MFC) 库的链接顺序有误时,可能会出现以下 LNK2005 错误。


解决方法:
强制链接器按照正确的顺序链接库!
项目->属性->链接器->输入:附加依赖项添加 uafxcwd.lib


问题解决!
注意:uafxcwd.lib 库是 Debug 版本的,Release 版本的是 uafxcw.lib

<think>我们面对的是面板数据(PanelData),即包含多个个体(如公司、个人、国家等)和多个时间点的数据。异常值检测在面板数据中尤为重要,因为异常值可能由数据录入错误、测量误差或真实但极端的事件引起。以下将介绍几种常用的面板数据异常值检测方法,并结合实际可操作性进行说明。###1.基于统计分布的检测方法面板数据可以视为三维数据(个体、时间、变量)。常用的统计方法包括: -**分位数法(IQR)**:对每个时间点或每个个体计算变量的四分位数范围(IQR),将超出$Q1-1.5 \times IQR$或$Q3+1.5 \times IQR$的值视为异常值。但面板数据需考虑个体效应和时间效应,因此通常按个体或时间分组计算。 -**标准化方法(Z-score)**:计算每个个体在时间维度上的均值和标准差,将标准化后的绝对值大于3(或2.5)的值视为异常值。公式为:$$Z_{it}= \frac{X_{it} -\mu_i}{\sigma_i}$$其中$i$表示个体,$t$表示时间。若$|Z_{it}|>3$,则标记为异常值。 ###2.面板数据模型残差法利用面板回归模型(如固定效应模型、随机效应模型)拟合数据,然后分析残差。残差中绝对值过大的点可能是异常值。步骤: -建立面板回归模型,例如:$$Y_{it}= \alpha_i+ \beta X_{it} +\epsilon_{it}$$其中$\alpha_i$是个体固定效应。-计算残差$\hat{\epsilon}_{it}$,并标准化(除以残差标准差)。 -将标准化残差绝对值大于3的点视为异常值。###3.时间序列异常检测方法扩展针对每个个体的时间序列,应用时间序列异常检测方法: -**移动平均/指数平滑**:计算每个个体时间序列的移动平均值,将偏离移动平均值超过一定阈值(如3倍标准差)的点视为异常值。 -**STL分解(季节性分解)**:若数据存在季节性,可分解为趋势、季节项和残差,残差中的极端值即为异常值。 ###4.机器学习方法-**孤立森林(IsolationForest)**:适用于高维数据,通过构建树结构隔离异常点。面板数据需转换为二维表(个体×时间作为行,变量作为列)。- **聚类方法**:如K-means或DBSCAN,将每个观测点(个体-时间组合)聚类,远离所有簇的点视为异常值。需注意面板数据的时空特性。###5.可视化方法-**箱线图**:按个体或时间分组绘制箱线图,直观显示异常值。 -**时间序列图**:绘制每个个体的时间序列图,叠加异常值检测线(如均值±3倍标准差)。###实施建议-**预处理**:面板数据需处理缺失值和面板平衡性。 -**多维度验证**:异常值需从个体、时间、变量多个维度交叉验证。- **谨慎处理**:异常值可能是重要信号(如金融危机),删除或修正需结合业务背景。 以下是一个使用Python进行面板数据异常值检测的示例(基于固定效应模型残差):```pythonimportpandas aspdimport numpyas npimportstatsmodels.api assm#假设df是面板数据,包含个体列'entity'、时间列'time'、因变量'y'和自变量'x'#创建固定效应模型df= df.set_index(['entity', 'time'])model =sm.OLS.from_formula('y~ x+ C(entity)',data=df)#固定效应通过个体虚拟变量实现results= model.fit()#计算标准化残差residuals= results.residstd_res =(residuals -residuals.mean()) /residuals.std()#标记异常值(|标准化残差|>3)df['outlier'] =np.abs(std_res) >3```此代码标记了标准化残差绝对值大于3的观测点为异常值。§§相关问题§§: 1.面板数据固定效应模型和随机效应模型如何选择?2.如何处理面板数据中的缺失值?3.在面板数据中,异常值修正的常用方法有哪些?</think>### 面板数据异常值检测方法 面板数据包含个体和时间两个维度($i=1,...,N$;$t=1,...,T$),异常值检测需结合横截面和时间序列特性。以下是常用方法: --- #### **1. 基于统计分布的检测** **分位数法(IQR)** - 对每个时间点$t$计算变量的四分位距: $$IQR_t = Q3_t - Q1_t$$ 异常值阈值: $$[Q1_t - 1.5 \times IQR_t,\ Q3_t + 1.5 \times IQR_t]$$ - **适用场景**:截面数据分布稳定时 **标准化残差法** - 对每个个体$i$的时间序列标准化: $$z_{it} = \frac{x_{it} - \mu_i}{\sigma_i}$$ $|z_{it}| > 3$ 视为异常($\mu_i$为个体均值,$\sigma_i$为标准差) --- #### **2. 面板模型残差分析** **固定效应模型检测** 1. 建立面板模型: $$y_{it} = \alpha_i + \beta X_{it} + \epsilon_{it}$$ $\alpha_i$为个体固定效应 2. 分析标准化残差: ```python import statsmodels.api as sm model = sm.OLS.from_formula('y ~ x + C(individual)', data=panel_df) results = model.fit() std_resid = results.get_influence().resid_studentized # 学生化残差 outliers = np.abs(std_resid) > 3 ``` **随机效应模型** - 使用Hausman检验选择模型后,检测随机效应残差中的极端值 --- #### **3. 时间序列扩展方法** **滚动窗口检测** - 对每个个体计算滚动统计量(如均值、标准差) - 超出$ \mu_{rolling} \pm 3\sigma_{rolling} $ 视为异常 ```python # Python示例(Pandas) window_size = 5 rolling_mean = panel_df.groupby('individual')['value'].rolling(window_size).mean() rolling_std = panel_df.groupby('individual')['value'].rolling(window_size).std() threshold = rolling_mean + 3 * rolling_std ``` **STL分解法** - 分解时间序列:趋势(T)、季节项(S)、残差(R) - 残差项中$|R_t| > 3\tilde{\sigma}_R$ 为异常($\tilde{\sigma}_R$为MAD标准差) --- #### **4. 机器学习方法** **隔离森林(Isolation Forest)** - 适用于高维面板数据: ```python from sklearn.ensemble import IsolationForest X = panel_df[['x1','x2','time_index']] # 包含时间特征 clf = IsolationForest(contamination=0.05) panel_df['outlier_flag'] = clf.fit_predict(X) ``` **聚类分析** - 使用DBSCAN或K-means识别远离簇中心的点 - 需标准化数据并包含时间维度特征 --- #### **5. 可视化验证** - **个体时间序列图**:叠加异常标记 - **箱线图矩阵**:按时间周期分组展示 - **热力图**:展示个体-时间异常密度 > **操作建议**: > 1. 优先使用模型残差法(结合统计检验) > 2. 对非平衡面板采用滚动窗口法 > 3. 商业数据建议隔离森林+残差法组合验证 > 4. 删除/修正异常值前需验证数据生成逻辑
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