我有一个C++函数，它从它的参数返回多个值。voidDo_Something(doubleinput1,doubleinput2,doubleinput3,double&output1,double&output2){...output1=something;output2=something;}我想用Boost.Python包装这个函数。我想出了一个使用lambda的解决方案，但它有点乏味，因为我有许多函数在其参数中有多个返回值。BOOST_PYTHON_MODULE(mymodule){usingboost::python;def("Do_Something",+[](double

我遇到了一些问题:我需要为C++库编写一个C包装器。假设我有3个文件:包装器.htypedefstructFooFoo;Foo*create_foo();包装器.cppextern"C"{#include"wrapper.h"}#include"foo.h"Foo*create_foo(){returnnewFoo;}foo.hclassFoo{public:Foo();};这编译得很好:clang++-std=c++14wrapper.cppfoo.hwrapper.h-shared-fPICclang++-shared-olibbindings.soa.out但是在编译使用C包装器

以下程序中止:#includeusingvariant_type=boost::variant;intmain(){inta,b;variant_typev(a),u(b);v==u;return0;}与:$g++-std=c++14t.cpp&&./a.outa.out:/opt/boost/default/include/boost/variant/detail/forced_return.hpp:39:Tboost::detail::variant::forced_return()[withT=constint&]:Assertion`false'failed.Aborted(c

我有以下类(class):#ifndefWFRACTAL_FRACTAL_METADATA_H_#defineWFRACTAL_FRACTAL_METADATA_H_#includenamespaceWFractal{namespaceFractal{classMetadata{public:voidsetAuthorName(conststd::string&name);voidsetAuthorEMail(conststd::string&email);voidsetBriefDescription(conststd::string&brief);voidsetCompleteDe

我有一套用于TI处理器的嵌入式C，需要进行单元测试。对于目标编译，使用了IAR，但我在使用MinGWGCC的Win7机器上运行测试。在C代码中，有些函数包含有时需要在测试之间重置的状态机。这些状态机通常将它们的状态变量保持在局部静态，即使不是不可能，也使该任务变得困难。我不是很精通C++类，但我有一个关于将C函数作为成员函数“导入”到包装C++类中的想法，这样就可以在需要重置时创建一个新对象。下面的代码不起作用，但它说明了我的想法。在main.cpp中:#include"statemachine.h"usingnamespacestd;classstateMachineWrapper{

在互联网上搜索了几个小时，我找不到问题的答案。我的模型是这样的:我有一个共享的boost::asio::ssl::context用于创建boost::asio::ssl::stream的实例。然后将流对象传递给不同的线程。这个模型线程安全吗？可以使用相同的boost::asio::ssl::context构建将同时使用的不同SSL流对象吗？请，在将此问题标记为重复之前，请考虑仔细阅读说明。谢谢!在我的具体情况下，线程之间不共享任何对象。所以在Boost.AsioSSLthreadsafety中说了什么线程安全不影响我的情况。我从单个线程访问boost::asio::ssl::conte

while(n--)和while(n=n-1)有什么区别？当我在代码中使用while(n=n-1)时，我可以输入少于1个数字。示例:首先输入3，然后输入3次单个数字(但在while(n=n-1)中不会发生这种情况)。但是当我使用while(n--)时，就正常了。我的代码是:#include#includeintmain(){intn;longlonginum;scanf("%d",&n);while(n--){scanf("%lld",&inum);if(inum==0||inum%2==0){printf("even\n");}else{printf("odd\n");}}retur

我正在CUDAC编程世界迈出我的第一步!作为第一个测试，我编写了简单的算法来对图像进行灰度转换和阈值处理(我是计算机视觉和OpenCV的粉丝!)。我决定将我的CUDA性能结果与CPU上的类似算法以及相应的OpenCV(cpu)函数进行比较。这是全高清视频的结果:FrameCount:4754FrameResolution:1920x1080TotaltimeCPU:67418.6msFrameAvgCPU:14.1814msFrameCount:4754FrameResolution:1920x1080TotaltimeOpenCV:23805.3msFrameAvgOpenCV:5.

我读过boost::multiprecisiondocumentation:Dependinguponthenumbertype,precisionmaybearbitrarilylarge(limitedonlybyavailablememory),fixedatcompiletime(forexample50or100decimaldigits),oravariablecontrolledatrun-timebymemberfunctions.Thetypesareexpression-template-enabledforbetterperformancethannaiveuse

这个简短的C++程序的行为方式让我感到困惑:#include#include#include#includeintmain(void){signedcharc=-2;assert(c==-2);c=boost::lexical_cast(std::string("-2"));std::cout使用g++5.2.1和boost-1.58.0，我得到:terminatecalledafterthrowinganinstanceof'boost::exception_detail::clone_impl>'what():badlexicalcast:sourcetypevaluecouldn