trait and policy

本文介绍了一个使用C++模板元编程实现的智能指针类SmartPtr,该类通过组合NullChecker和SingleThread类来提供安全检查和锁机制。此外,还展示了一个AverageTrait模板特化示例,用于计算不同类型参数的平均值。
Trait : type as first class value, great.
template <typename T>
struct AverageTrait
{
typedef T TAverage;
};

template<>
struct AverageTrait<int>
{
typedef float TAverage;
};

template <typename T>
typename AverageTrait<T>::TAverage
Average(T arg0, T arg1)
{
return (static_cast<typename AverageTrait<T>::TAverage>(arg0 + arg1))/2;
}

Average<int>(10,11)

-----------------------------------------------------------------
template <class T,
class Checker,
class ThreadModel>
struct SmartPtr: public Checker, ThreadModel{

T* operator->()
{
Check(p);
Lock(p);

return p;
}

explicit SmartPtr(T* aP)
{
p = aP;
}

~SmartPtr()
{
delete p;
}

T* p;
};

struct NullChecker
{
template< typename T>
void Check(T* p)
{

}
};

struct SingleThread
{
template< typename T>
void Lock(T* t)
{
}
};

SmartPtr<int, NullChecker ,SingleThread> sp(new int);
import os.path as osp import os import sys import time import argparse from tqdm import tqdm import torch import torch.nn as nn import torch.distributed as dist import torch.backends.cudnn as cudnn from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel from config import config from dataloader.dataloader import get_train_loader from models.builder_with_mfm import EncoderDecoder as segmodel from dataloader.MSDSFDataset import MSDSFDataset from utils.init_func import init_weight, group_weight from utils.lr_policy import WarmUpPolyLR from engine.engine import Engine from engine.logger import get_logger from utils.pyt_utils import all_reduce_tensor from tensorboardX import SummaryWriter parser = argparse.ArgumentParser() logger = get_logger() os.environ['MASTER_PORT'] = '169710' with Engine(custom_parser=parser) as engine: args = parser.parse_args() cudnn.benchmark = True seed = config.seed if engine.distributed: seed = engine.local_rank torch.manual_seed(seed) if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed) train_loader, train_sampler = get_train_loader(engine, MSDSFDataset) if (engine.distributed and (engine.local_rank == 0)) or (not engine.distributed): tb_dir = config.tb_dir + '/{}'.format(time.strftime("%b%d_%d-%H-%M", time.localtime())) generate_tb_dir = config.tb_dir + '/tb' tb = SummaryWriter(log_dir=tb_dir) engine.link_tb(tb_dir, generate_tb_dir) criterion = nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean', ignore_index=config.background) if engine.distributed: BatchNorm2d = nn.SyncBatchNorm else: BatchNorm2d = nn.BatchNorm2d model=segmodel(cfg=config, criterion=criterion, norm_layer=BatchNorm2d) base_lr = config.lr if engine.distributed: base_lr = config.lr params_list = [] params_list = group_weight(params_list, model, BatchNorm2d, base_lr) if config.optimizer == 'AdamW': optimizer = torch.optim.AdamW(params_list, lr=base_lr, betas=(0.9, 0.999), weight_decay=config.weight_decay) elif config.optimizer == 'SGDM': optimizer = torch.optim.SGD(params_list, lr=base_lr, momentum=config.momentum, weight_decay=config.weight_decay) else: raise NotImplementedError total_iteration = config.nepochs * config.niters_per_epoch lr_policy = WarmUpPolyLR(base_lr, config.lr_power, total_iteration, config.niters_per_epoch * config.warm_up_epoch) if engine.distributed: if torch.cuda.is_available(): model.cuda() model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[engine.local_rank], output_device=engine.local_rank, find_unused_parameters=True) else: device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) engine.register_state(dataloader=train_loader, model=model, optimizer=optimizer) if engine.continue_state_object: engine.restore_checkpoint() optimizer.zero_grad() model.train() for epoch in range(engine.state.epoch, config.nepochs+1): if engine.distributed: train_sampler.set_epoch(epoch) bar_format = '{desc}[{elapsed}<{remaining},{rate_fmt}]' pbar = tqdm(range(config.niters_per_epoch), file=sys.stdout, bar_format=bar_format) dataloader = iter(train_loader) sum_loss = 0 for idx in pbar: engine.update_iteration(epoch, idx) minibatch = dataloader.next() rgb = minibatch['rgb'] ms = minibatch['ms'] d = minibatch['d'] gts = minibatch['label'] rgb = rgb.cuda(non_blocking=True) ms = ms.cuda(non_blocking=True) d = d.cuda(non_blocking=True) gts = gts.cuda(non_blocking=True) loss = model(rgb, ms, d, gts) if engine.distributed: reduce_loss = all_reduce_tensor(loss, world_size=engine.world_size) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() current_idx = (epoch- 1) * config.niters_per_epoch + idx lr = lr_policy.get_lr(current_idx) for i in range(len(optimizer.param_groups)): optimizer.param_groups[i]['lr'] = lr if engine.distributed: sum_loss += reduce_loss.item() print_str = f'Epoch {epoch}/{config.nepochs} Iter {idx+1}/{config.niters_per_epoch} lr={lr:.4e} loss={reduce_loss.item():.4f} avg={sum_loss/(idx+1):.4f}' else: sum_loss += loss.item() print_str = f'Epoch {epoch}/{config.nepochs} Iter {idx+1}/{config.niters_per_epoch} lr={lr:.4e} loss={loss.item():.4f} avg={sum_loss/(idx+1):.4f}' del loss pbar.set_description(print_str, refresh=False) if (engine.distributed and (engine.local_rank == 0)) or (not engine.distributed): tb.add_scalar('train_loss', sum_loss / len(pbar), epoch) if (epoch >= config.checkpoint_start_epoch) and (epoch % config.checkpoint_step == 0) or (epoch == config.nepochs): if engine.distributed and (engine.local_rank == 0): engine.save_and_link_checkpoint(config.checkpoint_dir, config.log_dir, config.log_dir_link) elif not engine.distributed: engine.save_and_link_checkpoint(config.checkpoint_dir, config.log_dir, config.log_dir_link)我运行这个程序报错,错误是D:\Anaconda3\envs\envj\python.exe D:\tomoto\Tomato-architectural-trait-extraction\MSD-SF\train.py 'pwd' �����ڲ����ⲿ���Ҳ���ǿ����еij��� ���������ļ��� Traceback (most recent call last): File "D:\tomoto\Tomato-architectural-trait-extraction\MSD-SF\train.py", line 15, in <module> from dataloader.dataloader import get_train_loader File "D:\tomoto\Tomato-architectural-trait-extraction\MSD-SF\dataloader\dataloader.py", line 7, in <module> from transforms import generate_random_crop_pos, random_crop_pad_to_shape, normalize ModuleNotFoundError: No module named 'transforms'。
10-18
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
<think> 我们要介绍trait bound,根据引用[1]和[2]的定义,trait bound是Rust中一种用于约束泛型类型必须实现特定trait的机制。 首先,我们需要明确trait的概念。根据引用[2],trait是Rust中定义共享行为的一种方式,它类似于其他语言中的接口。 trait bound则是在泛型编程中,通过指定泛型参数必须满足的trait约束,来确保类型具有某些特定的行为。 应用场景(根据引用[1]): 1. 当我们编写泛型函数时,如果需要对泛型类型执行某些操作(比如调用某个方法),那么就需要该类型实现相应的trait。 2. 在定义结构体或枚举时,如果其中包含泛型字段,并且我们希望这些字段具有某些行为,也可以使用trait bound。 接下来,我们可以通过一个例子来说明: 假设我们有一个trait叫做`Summary`,它定义了一个方法`summarize`。 然后我们有一个函数`notify`,它接受一个实现了`Summary` trait的类型。我们可以这样写: ```rust pub trait Summary { fn summarize(&self) -> String; } // 使用trait bound来约束泛型T必须实现Summary trait pub fn notify<T: Summary>(item: &T) { println!("Breaking news! {}", item.summarize()); } ``` 这里,`<T: Summary>`就是trait bound,它表示类型参数`T`必须实现`Summary` trait。 另外,根据引用[3],当遇到错误`error[E0277]: the trait bound is not satisfied`时,通常是因为某个类型没有实现所需的trait。 解决这个问题的方法包括: 1. 为类型实现必要的trait。 2. 在泛型定义中添加trait约束。 3. 检查依赖库的trait实现。 总结:trait bound是Rust泛型编程中确保类型安全的重要机制,它通过要求泛型类型实现特定的trait来保证代码的正确性。 生成相关问题: 1. trait bound和trait对象有什么区别? 2. 如何在Rust中为自定义类型实现一个trait? 3. 什么是孤儿规则(Orphan Rule)?它如何影响trait的实现? 4. 在Rust中,能否为一个泛型类型同时指定多个trait bound?如何指定? 5. 当遇到`error[E0277]`错误时,应该如何逐步排查问题? </think> ### Trait Bound 介绍 在Rust中,**trait bound(特质约束)** 是一种核心的泛型约束机制,用于指定类型参数必须实现的接口行为[[^1]][^2]。它通过语法 `T: TraitName` 声明,确保泛型类型 `T` 具备特定trait定义的功能。 #### 核心概念 1. **行为抽象** - Trait定义共享行为(如`Display`定义格式化输出,`Clone`定义复制能力) - Bound约束泛型必须实现指定行为: ```rust fn print<T: Display>(item: T) { println!("{}", item); // 要求T实现Display } ``` 2. **编译期安全保障** - Rust编译器在编译时验证类型是否满足所有trait bound - 未实现约束的类型会导致 `error[E0277]` 编译错误[[^3]] 3. **泛型特化** ```rust // 要求类型同时实现Debug和PartialEq fn compare<T: Debug + PartialEq>(a: T, b: T) -> bool { println!("Comparing: {:?} and {:?}", a, b); a == b } ``` #### 关键应用场景 1. **泛型函数约束** ```rust use std::ops::Add; // 要求类型实现Add trait fn sum<T: Add<Output = T>>(a: T, b: T) -> T { a + b } ``` 2. **结构体/枚举约束** ```rust struct Wrapper<T: Clone>(T); // T必须可克隆 impl<T: Clone> Wrapper<T> { fn duplicate(&self) -> T { self.0.clone() } } ``` 3. **trait实现条件约束** ```rust impl<T: Display> MyTrait for T { // 仅为实现了Display的类型实现MyTrait } ``` #### 解决常见错误 `E0277` 当出现 **`the trait bound is not satisfied`** 错误时: 1. **检查缺失实现**:确认类型是否实现所需trait 2. **添加显式约束**:在泛型声明中补充trait bound 3. **引入依赖trait**:`use` 语句导入所需trait[[^3]] > **示例修正**: > ```rust > // 错误:未约束Display > fn print_generic<T>(item: T) { ... } > > // 修正:添加trait bound > fn print_generic<T: Display>(item: T) { ... } > ``` --- ### 相关问题 1. Trait bound 与 trait object (`dyn Trait`) 有何本质区别? 2. 如何通过 `where` 从句简化复杂的多重 trait bound? 3. 为什么 Rust 的孤儿规则(orphan rule)会影响 trait bound 的使用? 4. `Sized` traittrait bound 中有哪些特殊作用? 5. 如何处理涉及关联类型(associated types)的 trait bound? [^1]: Trait bound 是一种类型约束机制 [^2]: Trait 定义共享行为,trait bounds 指定泛型行为 [^3]: `E0277` 错误解决方案:实现 trait 或添加约束
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