rust怎么不要的墙拆掉_正确理解“rust无法实现链表”

Rust语言通过所有权系统解决了堆数据的自动释放问题,但其固定引用计数限制导致某些程序难以表达。生命周期系统专注于栈上的内存管理,防止悬垂指针,但它并不解决所有内存问题。文章还提到Rust的数组可变性标记与Swift的类似问题,限制了某些特定的变异性组合。所有权、生命周期和限制共同构成了Rust内存管理的核心。

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首先引用对 Rust 语言的分析

然而研究过一阵子 Linear Logic 之后我发现,这个逻辑自己都没有解决任何问题,只不过给对象的引用方式施加了一些无端的限制,这样使得对象的引用计数是一个固定的值(1)。内存管理当然容易了,可是这样导致有很多程序你没法表达。

1."生命周期"并不是解决所有内存问题的

引用自 Rust 程序设计语言 简体中文版

当你的代码调用一个函数时,传递给函数的值(包括可能指向堆上数据的指针)和函数的局部变量被压入栈中。当函数结束时,这些值被移出栈。

2.清栈是一个伴随函数结束的自动过程

跟踪哪部分代码正在使用堆上的哪些数据,最大限度的减少堆上的重复数据的数量,以及清理堆上不再使用的数据确保不会耗尽空间,这些问题正是所有权系统要处理的。一旦理解了所有权,你就不需要经常考虑栈和堆了,不过明白了所有权的存在就是为了管理堆数据,能够帮助解释为什么所有权要以这种方式工作。

3.所有权管理了堆数据,解决了自动释放的问题。

由3可知,所有权并未解决所有问题。

就是2中,清栈后却依然存在的悬垂指针。

这被1解决了。

生命周期解决的正是和栈有关的内存问题。

所以标题中那段话应该改成“仅仅依靠栈无法实现链表”。

这不是rust的全部

题外话,yinwang那篇文章准确的预言了rust的未来

比如

Rust 的数组可变性标记,跟 Swift 犯了一样的错误。Swift 的问题,我已经在之前的文章有详细叙述,所以这里就不多说了。简言之,同一个标记能表示的可变性,要么针对数组指针,要么针对数组元素,应该只能选择其一。而在 Rust 里面,你只有一个地方可以放“mut”进去,所以要么数组指针和元素全部都可变,要么数组指针和元素都不可变。你没有办法制定一个不可变的数组指针,而它指向的数组的元素却是可变的。

所以有了Pin。

### 如何将YOLOPyQt结合使用 为了实现YOLOPyQt的集成,可以按照以下方法构建应用程序: #### 1. 安装依赖库 确保安装了必要的Python包。这通常包括`opencv-python`用于图像处理以及`torch`和`tqdm`等其他可能需要的机器学习框架。 ```bash pip install opencv-python torch tqdm pyqt5 ``` #### 2. 加载并配置YOLO模型 加载预训练好的YOLO权重文件,并设置好检测参数。这部分代码可以从官方GitHub仓库获取或者基于已有的YOLO版本调整[^1]。 ```python import cv2 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load model ``` #### 3. 创建PyQt界面 设计图形用户界面(GUI),允许用户选择视频源或图片路径作为输入给YOLO进行目标识别。这里展示了一个简单的窗口布局例子[^2]。 ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget, QLabel, QLineEdit class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("YOLO Object Detection") layout = QVBoxLayout() label = QLabel("Enter image path:") line_edit = QLineEdit() button = QPushButton("Detect Objects!") layout.addWidget(label) layout.addWidget(line_edit) layout.addWidget(button) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) ``` #### 4. 实现对象检测逻辑 当点击按钮时触发事件处理器,在其中调用YOLO来进行预测并将结果显示出来。注意要处理不同类型的媒体数据(如摄像头流、本地文件)[^3]。 ```python def on_button_clicked(self): img_path = self.line_edit.text() # Get input from user results = model(img_path) # Perform inference using loaded model res_plotted = results[0].plot() # Plot bounding boxes over detected objects cv2.imshow("Detected Image", res_plotted) # Show result in a window cv2.waitKey(0) button.clicked.connect(on_button_clicked) ``` 以上就是基本的工作流程;当然实际项目可能会更复杂一些,比如还需要考虑多线程运行以提高性能等问题。对于具体细节上的差异,则取决于所选用的具体YOLO变体及其对应的API接口文档说明[^4]。
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