我想要的是简单地打开文件作为内存映射文件进行读取-以便将来以更快的速度访问它(例如:我们打开文件读取它结束，等待并一次又一次地读取它)同时我希望该文件可以被其他程序修改，当他们修改它时，我希望我的ifstream也能修改。如何使用boostiostreams(或boostinterprocess)做这样的事情？我们可以只是tallos-嘿，这个文件应该为所有应用程序进行内存映射？所以我尝试这样的代码:#include#include#includeusingnamespaceboost::iostreams;intmain(intargc,char**argv){streamout;t
我正在尝试使用支持python的gdbMinGW-builds.我遇到了一个错误。这是一个相当简单的代码，在MSVC下调试时它工作正常。D:\CppProject\c1\bin\Debug>gdbc1.exeGNUgdb(GDB)7.6(copyright,license,bugreport,etcomittedhere)ReadingsymbolsfromD:\CppProject\c1\bin\Debug\c1.exe...done.(gdb)l1#include2#include34usingnamespacestd;56intmain()7{8vectorv;9v.push_b
给定一个顶点数组:{v1,v2,v3,v4,v5,...,vN}和K个多边形用这样的块索引它，用于示例4边多边形*:{v7,v2,v51,v16}请注意，两个或多个多边形可能共享同一个顶点。事实上，大多数顶点将由4-6个多边形共享(四边形网格的价数为4，三角形网格的价数为6)。...我们如何有效地重新排序/排序顶点数据，例如在读取给定多边形的顶点时减少缓存未命中？我对一种在合理时间内完成的算法感兴趣，而不仅仅是提供最佳结果的算法。在这里，即使是一些粗略的启发式方法也比完全任意的顺序要好。理想的情况是将{v1052,v507213,v63252,v3}之类的东西变成更像:{v70,v71
前言这是一篇发表在CVPR2023上的文章，ARotation-Translation-DecoupledSolutionforRobustandEfficientVisual-InertialInitialization，深蓝学院还有作者对这项工作的介绍：VIO初始化探究：旋转平移解耦的高效鲁棒初始化-深蓝学院-专注人工智能与自动驾驶的学习平台https://www.shenlanxueyuan.com/open/course/185/lesson/169/liveToVideoPreview这篇文章的主要工作，是提出了一种新的视觉-惯性里程计(VIO)初始化方法，该方法将旋转和平移估计解耦
我正在阅读这篇文章MemoryOrderingatCompileTime从中说:Infact,themajorityoffunctioncallsactascompilerbarriers,whethertheycontaintheirowncompilerbarrierornot.Thisexcludesinlinefunctions,functionsdeclaredwiththepureattribute,andcaseswherelink-timecodegenerationisused.Otherthanthosecases,acalltoanexternalfunction
如果使用单个原子变量和std::memory_order_seq_cst，是否保证非原子操作不会被重新排序？例如，如果我有std::atomicquux={false};voidfoo(){bar();quux.store(true,std::memory_order_seq_cst);moo();}是bar()保证在调用store之后不会重新排序，并且moo()在调用之前不会重新排序store，只要我使用std::memory_order_seq_cst，至少从另一个线程的角度来看？或者，换句话说，如果从另一个线程运行，以下假设是否有效？if(quux.load(std::memor
您能否给出一个真实世界的例子，其中出于某种原因使用了std::atomic::compare_exchange的两个memory_order参数版本(因此一个memory_order参数版本是不够的)？ 最佳答案 在许多情况下，compare_exchange上的第二个内存排序参数设置为memory_order_relaxed。在这些情况下，省略它通常并没有错，只是可能效率较低。这里是一个简单的无锁列表/堆栈示例，它需要compare_exchange_weak上的第二个不同的排序参数，以便避免数据竞争。调用push可以并发执行，但
在C/C++中，是否有一种简单的方法可以将按位运算符(特别是左移/右移)应用于动态分配的内存？例如，假设我这样做了:unsignedchar*bytes=newunsignedchar[3];bytes[0]=1;bytes[1]=1;bytes[2]=1;我想要一种方法来做到这一点:bytes>>=2;(那么“字节”将具有以下值):bytes[0]==0bytes[1]==64bytes[2]==64为什么值应该是这样的:分配后，字节如下所示:[00000001][00000001][00000001]但我希望将字节视为一长串位，如下所示:[000000010000000100000
使用Armadillo矩阵库，我知道访问二维矩阵中的列的有效方法是通过简单地调用.col(i)。我想知道是否有一种有效的方法可以提取存储在“多维数据集”中的列，而无需首先调用slice命令？我需要最有效的方法来访问存储在例如(使用matlab符号)A(:,i,j)中的数据。我将在一个非常大的数据集上执行数百万次，因此速度和效率是重中之重。 最佳答案 我觉得你想要B=A.subcube(span:all,span(i),span(j));或等效B=A.subcube(span(),span(i),span(j));其中B将是与A相同类
我正在查看具有以下代码结构的开源C++项目:while(true){//Dosomethingworkif(some_condition_becomes_true)break;__asmvolatile("pause":::"memory");}最后一条语句是做什么的？我知道__asm意味着它是一个汇编指令，我发现一些关于pause指令的帖子说线程有效地暗示核心释放资源并给其他线程更多资源(在超线程的上下文中)。但是:::和memory有什么作用呢？ 最佳答案 它是_mm_pause()和一个编译内存屏障，包装在一个GNUCExte
