10、Gathering Platform and Compiler Information

Gathering Platform and Compiler Information

1. 引言

不同的项目和公司有不同的编码要求。有些禁止使用异常或RTTI,有些则禁止使用C++11。如果你希望编写可以在广泛项目中使用的可移植代码,那么理解和掌握编译器和平台特性检测工具是必不可少的。本篇文章将介绍一系列用于检测编译器、平台和Boost库特性的辅助宏,帮助开发者编写高效且兼容性强的代码。

2. 检测 int128 支持

一些编译器支持扩展的算术类型,例如128位的浮点数或整数。为了确保代码的可移植性,我们需要检测编译器是否支持这些类型。下面是如何使用Boost库来实现这一目标的具体步骤:

准备工作

只需要具备C++的基础知识即可开始。

如何操作

  1. 包含必要的头文件:
    cpp #include <boost/config.hpp>

  2. 检测 int128 支持:
    cpp #ifdef BOOST_HAS_INT128

  3. 添加类型定义并实现方法:
    ```cpp
    typedef boost::int128_type int_t;
    typedef boost::uint128_type uint_t;

inline int_t mul(int_t v1, int_t v2, int_t v3) {
return v1 * v2

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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