Object-C #import 指令

本文详细解析了C++中#import与#import指令的区别与用法,包括它们如何在不同目录下查找头文件,以及如何防止头文件重复包含。

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1、#import <> 从system目录中查找头文件,不会检查当前目录。

2、#import "" 首先先当前目录中查找,如果未找到,则在Xcode设置的预处理程序搜索路径中查找文件。

3、#import 指令可以防止头文件被重复包含,所以不需要C++中的#ifndef #define #endif 了

### 基于现有语料库的认知心理学融合启动方案 即使项目处于初期阶段(COCO等基础语料库尚未完全整合,增量机制未启动),仍可通过**渐进式认知注入策略**实现认知心理学元素的系统融入。以下是结合搜索结果的实施路径: --- #### **一、认知理论框架的轻量化嵌入** 1. **核心认知偏差识别** 从现有语料库(如COCO)中筛选与认知心理学高度相关的标注维度: • **锚定效应**:标注价格对比场景(如"原价999 → 现价99") • **注意力捕获**:统计高频闪烁元素(>4Hz)在促销弹窗中的分布 • **社会认同**:识别"已售XXXX件"类话术与用户点击率的关联 2. **元数据认知扩展** 在现有标注体系中增加认知心理学元字段: ```python # COCO标注示例扩展 { "object": "促销标签", "bbox": [x1, y1, x2, y2], "cognitive_tag": { "attention_bias": True, # 是否触发注意力偏差 "loss_aversion": False # 是否涉及损失规避 } } ``` --- #### **二、认知驱动的标注规则优化** 1. **跨模态对齐增强** 基于**McGurk效应**,在COCO图文匹配模型中增加时序约束: • 语音指令"点击下方链接"与画面按钮出现的时间差需≤300ms • 使用CLIP模型计算跨模态相似度时,加权时间同步性评分(权重0.3) 2. **对抗样本认知验证** 对StyleGAN3生成的对抗样本进行认知测试: • 在Amazon Mechanical Turk发布认知判断任务(预算$50/100样本) • 筛选人类误判率>70%的隐蔽风险样本(如拆解敏感词"V→X→支付") --- #### **三、认知标注工具链的快速部署** 1. **开源认知规则引擎** ```python # 基于格式塔完形原则的视觉风险检测 from gestalt import detect_co
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04-19
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