揭秘C++ Lambda表达式:现代C++的匿名函数利器
这篇博客详细介绍了 C++ Lambda 表达式,这一 C++11 引进的强大特性。Lambda 表达式本质上是匿名的、内联的函数对象,能够极大地提升代码的简洁性、可读性和灵活性。文章深入解析了 Lambda 的语法结构,包括至关重要的“捕获列表”(值捕获 [var]、引用捕获 [&var]、隐式捕获 [=] / [&])及其在 C++14 中增强的“通用捕获”功能,并阐述了 mutable 关键字的作用。
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关于WordPress更新插件失败后访问服务器一直返回503的解决方案
请检查维护模式的文件,前往站点根目录 找到.maintenace文件,如果有,将这个文件删除掉,即可解决这个问题
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知乎上看到的有意思的回答-关于为什么放弃
文件大小 182.53 GB已经下载 0.016 KB ( 0.00% )传输速度 0.00 KB/s剩余时间 永久能否续传 不能┌──────────────────────────────────────────────────┐└──────────────────────────────────────────────────┘[暂 停] …
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操作系统中的带权周转时间
带权周转时间是周转时间与该进程的服务实际时间(CPU阵发时间)的比值。这个值通常大于1
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洞察三维世界:深度双目相机入门指南(补充篇:相机内参与外参的深度解析)
相机标定的关键是确定内参和外参两类参数。内参描述相机自身特性,包括焦距(影响成像大小)、主点(光心投影位置)和畸变系数(矫正透镜缺陷);内参矩阵将三维点投影到图像平面。外参描述相机在世界中的位置和姿态,由旋转矩阵(朝向)和平移向量(位置)组成。在双目系统中,右相机外参相对于左相机尤为重要,其平移分量构成深度计算的基线。通过外参将世界坐标转为相机坐标,再由内参投影到像素坐标,两者协同完成三维到二维的映射。精确标定这些参数是实现高精度深度计算的基础。
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洞察三维世界:深度双目相机入门指南
摘要:深度双目相机通过双摄像头模拟人眼立体视觉,利用视差计算物体深度信息。其核心技术包括相机标定、立体校正、视差匹配算法和深度图后处理。相比其他深度测量技术,双目相机具有被动工作、成本较低等优势,但也面临纹理依赖、计算量大等挑战。目前广泛应用于机器人、自动驾驶、AR/VR等领域。随着AI技术和硬件的进步,双目相机正朝着智能算法、多传感器融合方向发展,将在未来智能世界中发挥更大作用。
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ROS2 Jazzy机器人导航navigation2 参数文件分析
Ros2 jazzy版本的Navigation参数配置文件的解析,仅提供参考学习使用。
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告别复制的烦恼:深入理解 C++ 的左右值引用、std::move 和 std::forward
本文深入解析C++11引入的右值引用及其相关概念。首先区分左值(持久对象)和右值(临时值),介绍右值引用(&&)的语法和用途。重点讲解移动语义的实现原理,通过MyString类示例展示移动构造/赋值如何避免深拷贝。随后剖析std::move的本质——将左值强制转换为右值引用以启用移动语义。最后探讨完美转发机制,包括引用折叠规则、万能引用概念,以及std::forward如何保持参数原始值类别(左值/右值)进行转发。通过代码示例对比,清晰展示这些核心概念在实际编程中的应用场景和优势。
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