emacs中编译-运行周期的首选做法是什么？以前，我使用M-x编译(映射到F12)和make作为我的编译命令。在Makefile中，我有一个条目可以运行已编译的程序。当我的程序是非交互式的，但编译缓冲区是非交互式的时，这工作得很好。当然我可以打开一个shell并运行可执行文件，但我想尽可能地自动化编译-运行周期，我认为必须有一个标准的做法，我猜我正在执行-from-the-makefile方法很麻烦...C-uF12有效，但我想知道这是否是执行此操作的最佳方法(如果是，我如何绑定(bind)F12等同于C-uM-xcompile而不是M-xcompile?).
我正在做这个项目，我必须在3d空间中搜索对象，效率是一个很大的问题，我认为RangeTree非常适合我正在尝试做的事情，IntervalTree也可以，但我不会从树中删除任何东西，一旦我在3D空间中添加每个对象，我将只使用该结构进行搜索。下面是我将如何使用该结构:假设我有一个对象数组(我们称它为queryArr)(约10,000个对象)每个对象有3个参数(x，y，z)我有另一个非常大的数组(让我们称之为totalArr)个对象(>5,000,000个对象)。我在这里尝试做的是给定queryArr的元素，找到最相似的(或totalArr中相同的元素)在某些情况下会有一个totalArr中
我有一个C++程序(在MacOS/X下运行)生成高带宽数据流(大约每秒27兆字节)。第二个C++程序接收该数据并以(软)实时方式处理它。低延迟和高可靠性都是该系统的目标。由于我无法控制的情况，这两个进程需要保持独立——也就是说，我不能将它们转换为同一进程中的两个线程。目前我正在使用UDP数据包(由进程A发送到进程B正在监听的127.0.0.1上的UDP端口)来实现此数据传输，以及或多或少的工作(模偶尔丢弃的数据包)，但我想知道是否没有针对此用例的更有效/合适的机制。Unixpipe()会更有效或更可靠吗？或者我应该将数据写入mmap()的共享内存区域，并使用管道/套接字/信号量/等来同
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭6年前。Improvethisquestion我正在寻找可以在一个vector中存储多个vector而不会出现碎片或任何性能问题的数据结构。现在做这个std::vector>myMultiVector;会有所帮助，但据我所知，内存会变得碎片化，因为myMultiVector中的每个vector显然不会位于连续空间中，因为它的分配方案。这不适用于创建我从一开始就知道维度或大小的数组。各个方向的尺寸都是动态的。我想要的是那种结构，其中分配的大小是连续的。
我需要尽可能高效地计算乘积vector矩阵。具体来说，给定一个vectors和一个矩阵A，我需要计算s*A。我有一个Vector类，它包装了一个std::vector和一个Matrix类，它也包装了一个std::vector(为了效率)。天真的方法(我现在正在使用的方法)是有类似的东西VectortimesMatrix(Matrix&matrix){Vectorresult(matrix.columns());//constructorthatdoesaresizeontheunderlyingstd::vectorfor(unsignedinti=0;i它工作正常，耗时将近12000
我正在尝试解决需要在计算过程中存储帕累托最优解的问题。我将一组帕累托最优解称为Bag。到目前为止，我只有两个标准，这允许基于数组的非常有效的解决方案，其中元素根据第一个标准按降序排序，并根据第二个标准按升序排序。这种数组的一个例子是:[(100,0),(50,1),(-10,3)](关于帕累托最优-wiki)但是最近我发现我需要添加第三个标准，对于这样的扩展，上述方法似乎并不适用。我试图用谷歌搜索是否有人已经解决了这个问题，但没有找到令人满意的结果。也许我在问谷歌错误的问题。更准确地说我需要的:能够存储相互非支配的帕累托最优元素的结构。我需要将元素插入到结构中，我需要遍历元素但没有特定
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。原标题：SIMPL:ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving论文链接：https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf代码链接：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL作者单位：香港科技大学大疆论文思路：本文提出了一种用于自动驾驶车辆的简单高效的运动预测基线（SIMPL）。与传统的以代理为中心(agent-centric)的方法（精度高但需要重复计算）和以场景为中
引言在当今快速变化的技术时代，软件开发需要敏捷和快速迭代的方法来满足不断变化的需求。敏捷开发和快速迭代是现代软件开发的核心原则之一，而AIGC智能编程正是支持这种开发方式的强大工具。本文将详细介绍AIGC智能编程如何支持敏捷开发和快速迭代，并通过相关实例来展示其强大的功能和灵活性。什么是AIGC智能编程AIGC智能编程是一种基于人工智能的编程方式，它通过自动化和智能化的技术，帮助程序员快速开发和迭代软件。AIGC智能编程具有自动化生成代码、智能代码推荐、自动化测试和集成等功能，能够极大地提升开发效率和质量。AIGC智能编程与敏捷开发的结合敏捷开发是一种快速响应需求变化的开发方法，强调迭代、协作
Apollo开发者社区_Apollo活动Apollo开发者社区致力于为全球自动驾驶开发者和合作伙伴提供的一个学习、交流的平台，助力开发者快速了解并使用自动驾驶技术。https://apollo.baidu.com/community/activity/16?code=d50a056f-7b84-4e59-ab91-26c9714e3e76导言： 对于流行的GraphQL客户端框架Apollo而言，充分的测试是验证其功能和性能的重要手段。本文将为您提供关于Apollo的单元测试和集成测试的指南，帮助您构建可靠和健壮的Web应用程序。1.单元测试基础：单元测试是针对应用程序中最小可测试单元的测试过
我正在开发一种多次调用FFT函数的算法。我有几个时间限制(需要实时)，所以我需要尽量减少每次FFT调用所花费的时间。我正在使用OpenCV库，我已经用两种不同的方法实现了我的代码:使用FFTW库。数据/内存管理+FFT(8ms)=14ms(平均，FFT_MEASURE标志)。使用OpenCVfft函数。数据/内存管理+FFT(21ms)=23ms(平均值)。由于我的输入数据总是固定为512x512像素的真实图像，你认为如果我自己实现基于DFT数学定义的FFT算法，存储正弦/余弦表，我可以获得更好的性能还是FFTW库真的很优化吗？有更好的想法吗？所有想法和建议将不胜感激。到目前为止，我不
