generator就是第三种做法,因为它可以在任何时候通过co_yield挂起当前协程,并且可以在任何需要的时候通过resume来恢复,效果相当于可以任意中断或恢复一个函数。用generator实现的马踏棋盘动画代码在这里。 generator的进阶用法 在使用generator时,如何选择其模板参数的类型,是减少对象拷贝的关键。std::generator有三个模板参数...
每个generator协程创建时候使用_Bottom_frame,只有在调用_M_jump_in之后,变换为栈内协程,嵌套起来。 最后,在看到使用variant的时候,我也在思考把这家伙塞进来是不是太重量级了。从另一方面猜测,库的作者可能认为相比手动管理union,具有如下优势: get_if具有逻辑清晰和实现方便的效果; 使用了concepts来限制可以让报错信...
如果作为算法一部分调用的函数的执行抛出异常,且 ExecutionPolicy 是标准策略之一,那么调用 std::terminate。对于任何其他 ExecutionPolicy,行为由实现定义。 如果算法无法分配内存,那么抛出 std::bad_alloc。 可能的实现template<class ForwardIt, class Generator> constexpr //< C++20 起 void generate(ForwardIt ...
Generator<T> - 生成 T 类型随机值生成器。 extend Bool <: Arbitrary<Bool> 收起 深色代码主题 复制 extend Bool <: Arbitrary<Bool> 功能:为 Bool 实现了 Arbitrary<T> 接口。 父类型: Arbitrary<Bool> static func arbitrary(RandomSource) 收起 深色代码主题 复制 static func arbitrary(random: RandomS...
可能的实现 template<class ForwardIt, class Generator> void generate(ForwardIt first, ForwardIt last, Generator g) { while (first != last) { *first++ = g(); } } 示例 运行此代码 #include <algorithm> #include <iostream> #include <vector> int f() { static int i = 1; return i++;...
interface Generator<T> public interface Generator<T> { func next(): T } 功能:生成器生成 T 类型的值。func next() func next(): T 功能:获取生成出来的 T 类型的值。 返回值: T - 生成的 T 类型的值。interface Measurementpublic interface Measurement {...
RealType generate_canonical( Generator& g ); (C++11 起) 生成范围 [0, 1) 中的随机浮点值。 为生成足够的熵, generate_canonical() 将准确调用 g() k 次,其中 k = \text{Max}(1, ⌈ b / log2 R ⌉) 且 b = std::min<std::size_t>(bits, std::numeric_limits<RealType>::digits...
std::uniform_random_bit_generator<std::remove_cvref_t<G>> && std::is_arithmetic_v<std::invoke_result_t<D&, G&>> constexpr ranges::borrowed_iterator_t<R> generate_random( R&& r, G&& g, D&& d ); (3) (C++26 起) template< class G, class D, std::output_iterator<std::invo...
在 atframe_utils 内的组件接入一键切换的有时间轮定时器实现 jeffies_timer, LRU算法容器 lru_map ,分布式系统和分布式事务的 WAL模块。 还有一部分是我们工程里有很多读取策划通过配置Excel转出的数据,这部分访问量也很大。所以我对这个生成读表代码的模板系统 xres-code-generator 也做了改造支持。 效果 其实在...
生成伯努利分布(0-1分布,两点分布)的张量torch.bernoulli(input, *, generator=None, out=None)input:概率值例如先创建一个张量a,作为之后的概率值输入:a = torch.empty(3, 3).uniform_(0, 1)a然后通过a创建张量t:torch.bernoulli(a)#使用上面创建的张量a作为概率值创建伯努利分布...