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C++中std::future和std::promise怎么配合使用_C++异步通信future与promise实例讲解

时间:2025-11-29 10:40:39

C++中std::future和std::promise怎么配合使用_C++异步通信future与promise实例讲解
掌握序列解包能让代码更简洁,减少冗余的索引访问,提高可读性和效率。
递归排序: 对基准左右两个子数组分别进行快速排序。
通常,你会为每个数据库创建一个独立的连接,然后使用这些连接执行查询。
当这个 unique_ptr 被销毁时(例如,超出其作用域),它所指向的对象也会被自动删除。
在_missing_方法内部,我们实现了自定义逻辑,将"true"映射到YesOrNo.YES并返回。
with 语句确保文件在使用完毕后会被自动关闭,即使发生异常也是如此。
代码简洁但多占用一倍空间。
正确转换*url.URL到字符串 url.URL类型定义了一个.String()方法,它返回URL的规范化字符串表示。
将清洗后的数据应用于模型训练 数据清洗完成后,你就可以放心地将x_train_cleaned和y_train_cleaned传递给Scikit-learn的任何估计器进行训练了。
使用正则表达式可以有效地解决这类问题。
如果问题仍然存在,请检查RTMDet的依赖项和版本兼容性,并参考官方文档和社区论坛。
用户可以选择性地撤销对特定应用程序的授权。
这在渲染富文本编辑器内容或预生成的小段 HTML 片段时非常有用。
import 'package:flutter/material.dart'; import 'package:your_app_name/models/item.dart'; // 导入您的Item模型 import 'package:your_app_name/services/api_service.dart'; // 导入您的ApiService class ItemListPage extends StatefulWidget { final int currentUserId; // 假设当前用户ID已知 const ItemListPage({Key? key, required this.currentUserId}) : super(key: key); @override _ItemListPageState createState() => _ItemListPageState(); } class _ItemListPageState extends State<ItemListPage> { final ApiService _apiService = ApiService(); List<Item> _items = []; Set<int> _likedItemIds = {}; // 存储当前用户已点赞的item_id bool _isLoading = true; String? _error; @override void initState() { super.initState(); _fetchItemsAndLikes(); } Future<void> _fetchItemsAndLikes() async { try { // 1. 获取所有项目列表 (这里假设您有另一个API来获取所有项目) // 为了演示,我们先创建一些模拟项目 List<Item> fetchedItems = [ Item(id: 1, title: "Flutter教程文章A"), Item(id: 2, title: "Dart编程技巧B"), Item(id: 3, title: "后端开发实践C"), ]; // 2. 获取当前用户已点赞的项目ID列表 List<int> userLikedIds = await _apiService.getUserLikedItems(widget.currentUserId); _likedItemIds = userLikedIds.toSet(); // 转换为Set方便查找 // 3. 根据点赞状态更新项目列表 for (var item in fetchedItems) { item.isLiked = _likedItemIds.contains(item.id); } setState(() { _items = fetchedItems; _isLoading = false; }); } catch (e) { setState(() { _error = e.toString(); _isLoading = false; }); print('Error fetching data: $e'); } } // 处理点赞/取消点赞操作 Future<void> _toggleLikeStatus(Item item) async { final bool newLikedStatus = !item.isLiked; // 乐观更新UI setState(() { item.isLiked = newLikedStatus; if (newLikedStatus) { _likedItemIds.add(item.id); } else { _likedItemIds.remove(item.id); } }); try { // 调用后端API更新状态 await _apiService.updateLikeStatus(widget.currentUserId, item.id, newLikedStatus); // 如果后端更新失败,可以考虑回滚UI状态 } catch (e) { // 如果API调用失败,回滚UI状态并显示错误 setState(() { item.isLiked = !newLikedStatus; // 回滚 if (!newLikedStatus) { // 如果之前是点赞,现在尝试取消失败,则重新加入 _likedItemIds.add(item.id); } else { // 如果之前是未点赞,现在尝试点赞失败,则移除 _likedItemIds.remove(item.id); } ScaffoldMessenger.of(context).showSnackBar( SnackBar(content: Text('操作失败: ${e.toString()}')), ); }); print('Error updating like status: $e'); } } @override Widget build(BuildContext context) { if (_isLoading) { return const Scaffold( appBar: AppBar(title: Text("文章列表")), body: Center(child: CircularProgressIndicator()), ); } if (_error != null) { return Scaffold( appBar: AppBar(title: Text("文章列表")), body: Center(child: Text('加载失败: $_error')), ); } return Scaffold( appBar: AppBar(title: const Text("文章列表")), body: ListView.builder( itemCount: _items.length, itemBuilder: (context, index) { final item = _items[index]; return Card( margin: const EdgeInsets.all(8.0), child: Padding( padding: const EdgeInsets.all(16.0), child: Row( children: [ Expanded( child: Text( item.title, style: const TextStyle(fontSize: 18, fontWeight: FontWeight.bold), ), ), IconButton( icon: Icon( item.isLiked ? Icons.favorite : Icons.favorite_border, color: item.isLiked ? Colors.red : Colors.grey, ), onPressed: () => _toggleLikeStatus(item), ), ], ), ), ); }, ), ); } }解释: _fetchItemsAndLikes() 方法在 initState 中调用,负责从后端获取初始的项目数据和用户的点赞状态。
使用标签(label)跳出多层嵌套循环。
防重复触发: 通过lastTriggeredHourMinute变量避免在同一分钟内多次执行任务。
总结 HDF5 及其分块存储功能为处理大型数据集提供了强大的解决方案。
同时,可以在 hookActionAdminProductsListingFieldsModifier 方法中添加 error_log() 或使用 PrestaShop 的 PrestaShopLogger::addLog() 进行调试输出。
理解 size 和 capacity 的区别,有助于写出更高效的 C++ 代码,尤其是在处理大量数据插入时,合理使用 reserve() 能显著减少内存重分配次数。
修改模型结构: 尝试增加模型的深度,或者使用不同的激活函数(如 ReLU, LeakyReLU, ELU 等)。

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