不清楚的知识点合集:C++篇
参考答案:chatgpt。有些答案不保证正确
目前使用最广泛的C++标准是C++17。C++17于2017年发布,引入了许多新的语言特性和库功能,包括结构化绑定、constexpr if、折叠表达式、变量模板、并行STL算法等等。同时,C++17还对一些现有特性进行了改进和扩展,如constexpr函数、lambda表达式、range-based for循环等等。
空项目(Empty Project)和CMake项目(CMake Project)是Visual Studio中创建项目时提供的两个选项。它们的区别在于:
空项目是一个完全空白的项目,没有任何源文件和配置文件。你需要手动添加源文件和配置文件,并自己配置编译选项和链接库等信息。这种项目适用于你需要从头开始创建自己的项目结构和配置的情况。
CMake项目则是基于CMake构建系统的项目。CMake是一个跨平台的构建系统,可以自动生成各种平台和编译器的Makefile或项目文件,使得项目的构建和配置变得更加简单和可移植。在Visual Studio中创建CMake项目时,会自动生成CMakeLists.txt文件,并自动配置项目的编译选项和链接库等信息。这种项目适用于你需要跨平台构建项目或者需要使用第三方库的情况。
综上所述,空项目适用于你需要完全自定义项目结构和配置的情况,而CMake项目则适用于你需要跨平台构建项目或者需要使用第三方库的情况。
data = pd.read_csv(
'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())
"clang(pp_file_not_found)"是一个错误信息,通常表示在编译过程中找不到某个头文件。这个错误信息的具体含义可能会因为编译器、操作系统、编译选项等因素而有所不同。
一般来说,解决这个错误的方法是检查编译器的搜索路径是否包含了该头文件所在的目录。你可以通过添加编译选项 “-I” 或者在代码中使用 “#include” 语句指定头文件的路径。另外,也可能是因为文件名或路径名大小写不一致、文件名拼写错误等原因导致找不到文件,需要仔细检查文件名和路径名是否正确。
比如说加载某些库,但是系统没识别到那些库:#include
"using namespace cv"是C++中的一个语句,用于将命名空间"cv"中的所有标识符引入当前作用域中。在OpenCV中,"cv"是OpenCV库的命名空间,因此这个语句依赖于OpenCV库。
在使用OpenCV库时,需要在代码中包含OpenCV的头文件,并链接OpenCV库。在CMake中,可以通过添加以下语句来链接OpenCV库:
find_package(OpenCV REQUIRED)
target_link_libraries(your_project_name ${OpenCV_LIBS})
其中,"your_project_name"是你的项目名称,${OpenCV_LIBS}是OpenCV库的链接库列表。这样,在你的代码中可以使用OpenCV库中的函数和类了,包括命名空间"cv"中的标识符。
在使用OpenCV库时,需要包含具体的头文件。OpenCV库中有很多模块,每个模块都有自己的头文件,例如:
核心模块:
图像I/O模块:
图像处理模块:
特征检测与描述模块:
目标检测模块:
机器学习模块:
…
因此,你需要根据你的需求,包含相应的头文件。
标准库是 C++ 标准规定的库,包含了很多常用的数据结构和算法,例如 vector、map、set、sort 等。标准库是 C++ 语言的一部分,不是第三方库。在使用标准库时,不需要额外下载和安装,只需要包含相应的头文件即可。标准库的实现由 C++ 编译器厂商负责,因此不同的编译器实现可能会略有差异。
除了标准库,其他的库都可以称为第三方库。第三方库是由其他组织或个人开发和维护的,通常提供特定的功能或解决特定的问题。在使用第三方库时,需要将其下载、安装,并在代码中包含相应的头文件和链接相应的库文件。常见的 C++ 第三方库包括 Boost、Qt、OpenCV、OpenGL 等。
C++ 标准库包含了很多常用的数据结构和算法,例如 string、vector、map、set、sort 等,同时也包括了输入输出、文件操作、时间和日期、随机数生成等方面的函数和类。标准库是 C++ 语言的一部分,因此在使用标准库时不需要额外下载和安装,只需要包含相应的头文件即可。
C++ 标准库的头文件通常以 .h 结尾,例如 iostream、vector、map 等。在使用标准库时,需要确保编译器能够找到相应的头文件和库文件。
标准库通常都是在安装编译器时自带的,例如在安装 Visual Studio 或者安装 MinGW 时都会自带标准库。在使用标准库时,只需要在代码中包含相应的头文件即可。
STL(Standard Template Library)是 C++ 标准库中的一部分,包含了很多常用的数据结构和算法,例如 vector、map、set、sort 等。使用 STL 需要在代码中包含头文件,一般情况下是使用 #include 指令来包含头文件。以下是一些常用的 STL 头文件及其包含的内容:
:包含了 vector 容器的定义和相关函数。
:包含了 list 容器的定义和相关函数。
:包含了 deque 容器的定义和相关函数。
:包含了 queue 容器的定义和相关函数。
:包含了 stack 容器的定义和相关函数。
:包含了 set 容器的定义和相关函数。
:包含了 map 容器的定义和相关函数。
:包含了很多常用的算法函数,例如 sort、find、max、min 等。
:包含了迭代器相关的定义和函数。
使用 STL 需要注意以下几点:
在使用 STL 容器时,需要包含相应的头文件。
在使用 STL 算法时,需要包含 头文件。
STL 容器和算法都定义在 std 命名空间中,因此需要在代码中使用 std:: 前缀来访问容器和算法。
在编程中,命名空间(Namespace)是一种包含了变量、函数、类等标识符的容器。命名空间的主要目的是避免名称冲突。例如,你可能在自己的程序中定义了一个名为 “max” 的函数,但同时编程语言的标准库也可能有一个名为 “max” 的函数。如果没有命名空间,这两个函数就会产生冲突。但是,如果你将你的函数定义在一个命名空间中,那么你就可以通过命名空间来调用你的函数,而不是标准库中的函数。
在不同的编程语言中,命名空间的概念和使用方式可能会有所不同。以下是一些常见的命名空间类型:
Python:在 Python 中,模块就是一种命名空间,模块内的函数和类都是在这个命名空间中。你可以通过 “import” 语句来导入一个模块,然后使用模块名作为命名空间来调用模块内的函数或类。例如,“os” 和 “sys” 是 Python 的标准库中的两个常用模块。
C++:在 C++ 中,你可以使用 “namespace” 关键字来定义一个命名空间,然后在命名空间内定义函数、类等。你可以使用 “::” 运算符来访问命名空间内的成员。例如,“std” 是 C++ 标准库的命名空间。
Java:在 Java 中,包(package)是一种命名空间。你可以使用 “package” 关键字来定义一个包,然后在包内定义类。你可以使用 “.” 运算符来访问包内的类。例如,“java.util” 和 “java.io” 是 Java 标准库中的常用包。
在 C++ 中,最常用的命名空间无疑是标准库的命名空间,也就是 std。这个命名空间包含了 C++ 标准库中的大多数函数和类。例如,std::cout、std::endl、std::vector、std::string 等等。
此外,一些常用的库也会定义自己的命名空间。例如:
Boost 库:Boost 是一个广泛使用的 C++ 库,提供了很多复杂的功能。Boost 库的组件通常在 boost 命名空间下。例如,boost::asio 是用于异步 I/O 的库,boost::filesystem 是用于文件系统操作的库。
Eigen 库:Eigen 是一个用于线性代数、矩阵和向量操作、数值分析和解决微分方程的 C++ 库。它的所有组件都在 Eigen 命名空间下。
std::placeholders:这是 std 命名空间中的一个子命名空间,用于 std::bind 函数。例如,std::placeholders::_1、std::placeholders::_2 等。
请注意,命名空间的使用取决于你的代码引用了哪些库。如果你的代码使用了其他库,那么可能会有其他的命名空间。
是的,cv 是 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)库的命名空间。OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库,它包含了很多常用的图像处理和计算机视觉的函数和类。
在 OpenCV 的代码中,所有的函数和类都被定义在 cv 命名空间中。例如,你可以使用 cv::Mat 来创建和操作图像和矩阵,使用 cv::imread 和 cv::imwrite 来读取和写入图像,使用 cv::cvtColor 来转换图像的颜色空间,等等。
使用 cv 命名空间可以避免名称冲突,因为你可能会在你的代码中定义和 OpenCV 中同名的函数或类。同时,使用命名空间也可以使代码更清晰,因为你可以看到每个函数或类是来自于哪个库。
OpenCV 库的函数和类都在 cv 命名空间中,所以你需要使用 cv:: 前缀来调用它们。以下是一个简单的示例,展示了如何使用 OpenCV 读取、处理和显示图像:
#include
int main() {
// 读取图像
cv::Mat img = cv::imread("path_to_your_image.jpg", cv::IMREAD_COLOR);
// 如果图像为空,说明读取失败
if (img.empty()) {
std::cout << "Could not read the image." << std::endl;
return 1;
}
// 转换图像到灰度
cv::Mat img_gray;
cv::cvtColor(img, img_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// 显示原图和灰度图
cv::imshow("Original Image", img);
cv::imshow("Grayscale Image", img_gray);
// 等待用户按键,然后关闭窗口
cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();
return 0;
}
这段代码首先使用 cv::imread 函数读取一张图像。然后,它使用 cv::cvtColor 函数将图像转换到灰度。最后,它使用 cv::imshow 函数显示原图和灰度图。
需要注意的是,你需要先安装 OpenCV 库并正确配置你的开发环境,才能编译和运行这段代码。具体的安装和配置方法取决于你的操作系统和开发工具。
如果不用不用using namespace cv?
在 C++ 中,使用 using namespace 语句可以使得在该命名空间中定义的所有名称在其后的代码中都可以直接使用,而无需带上命名空间前缀。比如,如果你写了 using namespace cv;,那么后面就可以直接写 Mat 而不需要写 cv::Mat。
然而,不建议在代码中滥用 using namespace。虽然它可以使代码更简洁,但也可能导致名称冲突,特别是当使用多个库时。在大型项目中,建议明确指定命名空间,这样可以避免潜在的名称冲突,也可以使代码更清晰、更易于理解。
以下是使用 using namespace cv 的版本:
#include
using namespace cv;
int main() {
// 读取图像
Mat img = imread("path_to_your_image.jpg", IMREAD_COLOR);
// 如果图像为空,说明读取失败
if (img.empty()) {
std::cout << "Could not read the image." << std::endl;
return 1;
}
// 转换图像到灰度
Mat img_gray;
cvtColor(img, img_gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 显示原图和灰度图
imshow("Original Image", img);
imshow("Grayscale Image", img_gray);
// 等待用户按键,然后关闭窗口
waitKey(0);
destroyAllWindows();
return 0;
}
这段代码和前面的代码功能完全一样,只是没有使用 cv:: 前缀。但是,如果你的代码中有其他库也定义了 Mat、imread 等名称,那么可能会产生名称冲突。
“x86_64” 是一种计算机架构的名称,也被称为 “x64”、“AMD64” 或 “Intel 64”。这个名称中的每个部分都有其特殊的含义:
“x86”:这部分的名称来源于 Intel 的一系列微处理器的名称,这些微处理器的名称都以 “86” 结尾,如 8086、80186、80286、80386、80486。这一系列处理器定义了一套指令集架构(Instruction Set Architecture, ISA),即 CPU 可以执行的底层指令的集合。这套指令集架构在历史上被广泛使用,因此 “x86” 成为了这套指令集架构的代名词。
“64”:这部分表示这个架构支持 64 位计算。64 位计算机可以使用的内存量远大于 32 位计算机(理论上,64 位计算机可以支持高达 18.4 亿 GB 的内存,而 32 位计算机最多只能支持 4 GB 的内存)。此外,64 位计算机还可以更有效地处理大量的数据,比如大型数组和浮点数。
因此,“x86_64” 这个名称的含义是:这是一种基于 x86 架构,但增加了 64 位计算支持的计算机架构。这种架构最早由 AMD 在 2000 年代初开发,并得到了广泛的应用。
“x86” 指的就是原本的 32 位架构,所以通常我们不会特别说 “x86_32”。这个架构的名字来源于 Intel 的一系列早期的微处理器,这些处理器的名字都以 “86” 结尾,比如 8086、80286、80386 等。这一系列处理器使用了 32 位架构,因此可以说 “x86” 本身就代表了 32 位架构。
随着技术的进步,人们发现 32 位架构在处理大量数据和使用大量内存时存在限制。因此,AMD 在 2000 年代初开发了基于 x86 但增加了 64 位计算支持的 “x86_64” 架构,这种架构后来被广泛采用。
所以,当我们说 “x86” 时,通常指的就是 32 位架构。而 “x86_64” 或 “x64” 则指的是 64 位架构。
不完全正确。理论上,32位系统可以寻址到4GB的内存(2的32次方等于4294967296,即4GB)
在讨论计算机架构时,我们经常说 32 位系统最大能支持 4 GB 的内存,这是因为 32 位数能表达的最大值是 4294967296(即 2 的 32 次方),换算成字节就是 4 GB。这个限制适用于大多数的 32 位通用计算机系统和操作系统。
然而,对于嵌入式系统,特别是像 STM32 这样的微控制器,情况就不同了。STM32 是一系列 32 位的 ARM Cortex-M 微控制器,它们的内存远远没有达到 4 GB。事实上,大多数 STM32 微控制器的 RAM 都在几十到几百 KB 之间,Flash 内存也通常在几百 KB 到几 MB 之间。这是因为 STM32 微控制器主要用于低功耗和实时的嵌入式应用,这些应用通常不需要大量的内存。
所以,尽管 STM32 是 32 位的,但它并没有达到 32 位架构理论上的 4 GB 内存限制。这主要是由于 STM32 的应用领域和设计目标,以及成本和功耗的限制。
Visual Studio Code (VSCode) 是一个非常强大的代码编辑器,它提供了许多用于管理和运行项目的配置文件。当你使用 C 或 C++ 语言开发时,VSCode 会使用以下的一些配置文件:
c_cpp_properties.json: 这个文件是用来配置 C/C++ 扩展的。它包含了一些属性,如编译器的路径、编译器的参数、包含路径(includePath)等。这个文件对于 IntelliSense(代码提示、自动完成等功能)非常重要,因为它告诉 VSCode 如何解析你的代码。
这里添加了g++的目录
launch.json: 这个文件是用来配置 VSCode 的调试功能的。它定义了一系列的“启动配置”,每个启动配置都描述了如何启动调试器,例如,要运行哪个程序,需要哪些参数,如何设置环境变量等。当你点击 VSCode 的 “Start Debugging” 按钮时,VSCode 就会根据这个文件来启动调试器。
这里添加了gdb的目录
tasks.json: 这个文件是用来配置 VSCode 的任务运行器的。一个“任务”就是一个可以在 VSCode 中运行的外部命令。例如,你可以创建一个任务来运行你的构建系统,或者运行一个脚本。tasks.json 文件定义了一系列的任务,每个任务都有一个名字,以及一个描述如何运行这个任务的命令和参数。
这里添加了g++,bin根目录,以及工程根目录的位置
总的来说,这三个文件都是用来配置 VSCode 的不同部分的,它们可以帮助你更有效地在 VSCode 中编写、构建和调试代码。
GDB(GNU Debugger)是一个用于调试程序的工具,特别是用 C 和 C++ 编写的程序。它是 GNU 项目的一部分,可在许多 Unix 类操作系统(如 Linux)和其他平台(如 Windows)上运行。
使用 GDB,你可以做很多事情来帮助你理解和修复程序中的错误,包括:
启动你的程序:你可以让程序在 GDB 的控制下运行,这样你就可以在任何时候暂停程序,查看它的状态。
设置断点:你可以在特定的代码行或函数上设置断点,当程序执行到这些位置时,GDB 会暂停程序的执行。
单步执行:当程序在断点上暂停时,你可以单步执行代码,查看程序的状态如何随着代码的执行而改变。
检查程序状态:你可以查看变量的值,或者调用函数,以了解程序的当前状态。
修改程序状态:如果你发现了问题,你甚至可以修改变量的值,然后继续执行程序,以测试你的修复是否有效。
GDB 是一个非常强大的工具,可以帮助你更深入地理解你的程序是如何工作的,以及在出现问题时如何去修复。虽然它的学习曲线可能有点陡,但掌握了 GDB,你就可以更有效地找出和修复编程错误。
这行命令是在编译一个 C++ 程序。我来逐个解释这个命令的各个部分:
D:\MinGW\mingw64\bin\g++.exe:这是 g++ 编译器的位置,g++ 是 GCC(GNU Compiler Collection)的一部分,用于编译 C++ 程序。
-g:这是一个编译选项,用于告诉编译器生成调试信息。有了这些信息,你就可以使用像 GDB 这样的调试器来调试你的程序。
‘D:\vscode_C++\hello world\1.cpp’:这是你要编译的源代码文件的位置。
-o ‘D:\vscode_C++\hello world\1.exe’:-o 是一个编译选项,用于指定输出文件的名称和位置。在这个例子中,编译后的程序将被保存为 ‘D:\vscode_C++\hello world\1.exe’。
-I D:\vscode_C++:-I 是一个编译选项,用于指定编译器搜索头文件的目录。在这个例子中,编译器会在 D:\vscode_C++ 目录下搜索头文件。
-std=c++17:这是一个编译选项,用于指定要使用的 C++ 标准。在这个例子中,编译器将使用 C++17 标准来编译你的程序。
总的来说,这行命令是在编译 D:\vscode_C++\hello world\1.cpp 这个文件,并将结果保存为 D:\vscode_C++\hello world\1.exe,使用的是 C++17 标准,同时生成调试信息,并在 D:\vscode_C++ 目录下搜索头文件。
上述命令的基本语法和在 Linux 下的 g++ 命令是相同的。但是,文件路径的表示方式在 Windows 和 Linux 系统下是不同的。在 Linux 下,路径使用斜杠 (/),而在 Windows 下,路径使用反斜杠 ()。
例如,在 Linux 系统下,你可能会这样编译一个 C++ 程序:
g++ -g /home/user/myprogram.cpp -o /home/user/myprogram -I /home/user -std=c++17
这与 Windows 下的命令在功能上是相同的,只是文件和目录的路径表示方式不同。
此外,Linux 系统下的文件和目录名通常是区分大小写的,而 Windows 系统下通常不区分大小写。这意味着,在 Linux 下,你需要确保你的路径和文件名的大小写是正确的。
其他的编译选项,如 -g(生成调试信息)、-o(指定输出文件名)、-I(添加包含目录)和 -std=c++17(指定 C++ 标准)在 Linux 下的意义和 Windows 下是一样的。
.h 文件:这些是头文件,通常包含 C++ 类的声明、函数原型、变量声明、宏定义和其他类型的声明。它们被包含在其他的 .cpp 源文件中,以便在编译时可以使用这些声明的内容。在你的源代码中,你会经常看到这样的代码:#include “somefile.h” 或 #include
.lib 文件:这些是静态库文件。静态库是一种包含了多个对象文件(编译后的源代码)的文件,这些对象文件在编译时被打包到最终的可执行文件中。如果你有一些代码或资源(如函数或类)被多个程序使用,那么你可以将这些代码编译为静态库,然后在需要的程序中链接它们。
.dll 文件:这些是动态链接库文件。与静态库不同,动态链接库在程序运行时被加载,而不是在编译时被打包到最终的可执行文件中。这意味着你可以在不重新编译程序的情况下更新或替换 .dll 文件。.dll 文件在 Windows 中使用,在 Unix-like 系统(如 Linux 或 macOS)中,等价的概念是 .so(共享对象)文件。
.cpp 文件:这些是 C++ 源代码文件,包含你的实际代码。它们包含函数的实现、类的实现、变量的定义等。当你编译你的程序时,编译器会将 .cpp 文件转换为机器代码。
.hpp 文件:这些也是头文件,和 .h 文件功能相同,只是通常用于包含 C++ 的类声明和模板定义。有些项目会选择使用 .hpp 来表示 C++ 的头文件,而使用 .h 来表示 C 风格的头文件,但这并非一定规则,取决于项目的约定。
.a 文件:在 Unix-like 系统(如 Linux 或 macOS)中,这些文件是静态库,类似于 Windows 中的 .lib 文件。
.so 文件:在 Unix-like 系统中,这些是动态链接库,类似于 Windows 中的 .dll 文件。
.o 文件:这些是对象文件,它们是编译但未链接的代码。在你的程序被链接成一个可执行文件或库之前,它们首先被编译成 .o 文件。
.exe 文件:这些是 Windows 系统下的可执行文件。当你的程序被成功编译和链接后,它就变成了一个 .exe 文件,你可以直接运行它。
.out 文件:在 Unix-like 系统中,这些是默认的可执行文件格式。如果你在 Linux 或 macOS 下编译一个程序,但没有使用 -o 选项指定输出文件名,那么你的程序就会被命名为 a.out。
在 C++ 中,命名空间是一种封装方法,它用于组织代码和防止命名冲突。“std” 是标准库(Standard Library)的命名空间,包含了 C++ 标准库的所有功能。
例如,“std::cout” 表示在 std 命名空间中的 cout 对象,“std::string” 表示在 std 命名空间中的 string 类型。
在 C++ 程序中,你通常会看到 “using namespace std;” 这行代码。这行代码的作用是,使得在其后的代码中,可以直接使用 std 命名空间中的名称,而不必每次都加上 “std::” 前缀然而,在大型项目和库中,为了避免命名冲突,一般不推荐使用 “using namespace std;”,而应该显式地使用 “std::” 前缀。
条件编译是C和C++语言中预处理器的一个特性,它允许程序员在编译阶段就决定是否要编译并包含到最终程序中的特定代码部分。这是通过一组预处理指令完成的,包括 #if,#ifdef,#ifndef,#else,#elif和#endif。
在源代码中,这些预处理指令用于创建条件分支,类似于运行时的if-else语句。但是,与运行时的if-else语句不同,预处理器指令在编译阶段就被处理,因此它们不会增加最终程序的运行时间。
条件编译最常见的用途是处理平台差异。例如,Windows系统和Linux系统的API可能会有所不同,而你可能想要编写一个可以在两个系统上都能运行的程序。在这种情况下,你可以使用条件编译来包含适用于每个系统的特定代码。
这是一个简单的例子:
#ifdef _WIN32
// Windows-specific code
#else
// Linux-specific code
#endif
}
在这个例子中,如果_WIN32宏被定义(这通常在Windows系统上的编译环境中是真的),那么“Windows-specific code”会被编译并包含在最终的程序中。否则,“Linux-specific code”会被编译并包含在最终的程序中。
_WIN32是一个预定义的宏,通常在Windows系统的编译环境中被定义。这个宏是由编译器自动定义的,你不需要手动定义它。它常常被用来检测程序是否正在Windows系统上被编译。
如果你的代码在Windows系统上被编译,无论是32位系统还是64位系统,_WIN32宏都会被定义。这个宏是Windows平台专有的,所以在其他操作系统(如Linux或MacOS)的编译环境中,_WIN32宏通常不会被定义。
这就是为什么_WIN32常常用在条件编译中,以区分Windows和非Windows的代码。