我很乐意得到并建议如何以“二维方式”处理boost::variant。听起来很奇怪，但让我的代码说得更多(希望如此):我编写了一个名为Parameter的类:templateclassParameter:publicquantity{...}上面定义的我的参数的示例用法:ParameterSampleParameter1;ParameterSampleParameter2;正如我试图通过上面的示例解释的那样，我可以使用boost::units::si::???和不同的数据类型(如double,short)定义多个参数类型,int等我的目标是构建一个std::map容器，它可以存储任何P
有没有办法使用boost::program_options使程序选项依赖于其他选项？例如，我的程序可以接受以下示例参数:wifi--scan--interface=en0wifi--scan--interface=en0--ssid=networkwifi--do_something_else在此示例中，interface和ssid参数仅在它们伴随有scan时才有效。它们依赖于scan参数。有什么方法可以使用boost::program_options自动执行此操作？它当然可以手动实现，但似乎必须有更好的方法。 最佳答案 您可以定义
C++17引入了对象容器std::any,基于boost库boost::any.我的问题是:标准化的any是否等同于boost版本，或者是否存在差异？Asimilarquestionhasbeenpostedaboutvariant,在这种情况下存在一些差异，但我找不到关于any的引用。编辑:我能看到的一个区别是方法emplace的可用性。我对行为和保证之间的差异感兴趣的不仅仅是API的差异。例如，不同的分配对我来说很重要。 最佳答案 I'minterestedtothedifferencesbetweenthebehavioran
我看到一个问题，即调用boost的线程->加入析构函数会导致死锁。我不明白为什么，而且我不太热衷于在项目中保留正常工作的代码(我不明白为什么会这样)。类声明(为简洁起见，我删除了try/catch的run()方法:根据boost线程文档，使用或不使用它的结果应该相同):classB{public:voidoperator()(){run();}voidrun();voidshutdown();~B();B();boost::thread*thr;boolshutdown_requested;};voidB::shutdown(){shutdown_requested=true;if(t
是否有通过boost+protobuf实现的任何RPC框架？并且它有一个protobuf插件可以用来为框架生成RPC代码。或者有一些开源的实现可以引用，请告诉我。谢谢。 最佳答案 最近通过一个SO找到question有一个:RCF(远程调用框架)它似乎可以使用boost.asio和protocolbuffers。我自己没有用过。我的2c 关于c++-我在哪里可以找到用:boost+protobuf实现的RPC，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
(Thisquestion，虽然相似，但并没有真正回答我的问题。)我有problemswithmyown"threadgroup"implementation，并且没有更接近于解决甚至识别问题，我正在研究仅使用boost::thread_grp。现在，从什么documentationIcanfindonthesubject1，我一直相信线程对象——无论它们实际工作的持续时间如何——一直存在并且是线程组的一部分，直到线程组被销毁。但是，粗略的测试似乎表明boost::thread_group::size()会随着线程的工作和终止而自行减少。这意味着线程对象本身也正在为我清理。这是真的吗？
鲍里斯的article向我们展示了如何创建boost::asio的扩展。我尝试在已注册的信号上添加signal_set和async_wait。然后程序挂起，直到触发第二个SIGINT。虽然，我想只在一个信号内正确完成它。这是我的代码。我在Ubuntu上使用gcc-4.6.3和boost-1.52.0对其进行了测试。编译-gcc-I/boost_inc-L/boot_libmain.cpp-lpthread-lboost_system-lboost_thread#include#include#include#include#include#include#include#include
Boostasio专门允许多个线程调用io_service上的run()方法。这似乎是创建多线程UDP服务器的好方法。但是，我遇到了一个问题，我正在努力寻找答案。查看典型的async_receive_from调用:m_socket->async_receive_from(boost::asio::buffer(m_recv_buffer),m_remote_endpoint,boost::bind(&udp_server::handle_receive,this,boost::asio::placeholders::error,boost::asio::placeholders::by
问题从错误日志中可以看到，问题出在CMake无法找到CUDA工具包的根目录。错误消息是：CMakeErrorat/usr/local/share/cmake-3.24/Modules/FindCUDA.cmake:859(message):SpecifyCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR这意味着CMake需要知道CUDA工具包的安装位置，以便正确配置和构建denseflow。解决方式1为了解决这个问题，你需要设置CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR环境变量，指向CUDA的安装目录。通常，CUDA安装在/usr/local/cuda目录，但这可能因系统而异。你可以通过以下命令设置C
C++11有关键字thread_local。我想知道这个关键字是否只对使用标准库(std::thread)创建的线程按预期工作，或者它保证与其他线程库一起工作，例如WindowsCreateThread函数或Unixpthread。Microsoftdocumentationforvisualstudio指出:Thethreadextendedstorage-classmodifierisusedtodeclareathreadlocalvariable.FortheportableequivalentinC++11andlater,usethethread_localstoragec
