1.autosar E2E 源码解析
2.C语言 | auto定义变量
3.C++基础:auto_ptr的源码特性与源码浅析
4.Auto-GPT 完全体,全部功能(联网、教程文本、源码语音、教程图像)安装教程
5.autojs之lua
6.Auto.js快速入门实战教程
autosar E2E 源码解析
在多年的源码实践应用中,我们曾利用E2E技术来确保车速和转速信息的教程Mxplayer源码输出准确性,通过在报文里加入Check和RollingCounter信号,源码监测信号的教程完整性和一致性。虽然起初可能觉得这种额外的源码使用是资源浪费,但其实是教程对总线负载的有效管理。E2E的源码核心其实并不复杂,本质上是教程CRC校验和滚动计数器的结合,不同厂商可能在位序和配置上有所差异,源码但原理相通。教程
具体到源码操作,源码发送E2E报文的过程如下:首先从SWC获取E2E信号值,然后通过vector库进行处理,校验AppData的指针,配置报文,组织msg,更新E2E buffer,并进行CRC和滚动计数器的更新。最后,通过RTE接口发送信号。
接收E2E报文则与发送过程相反,包括准备接收缓冲区,调用库函数读取数据,验证数据和计数器,将接收到的数据结构赋值,检查接收和本地滚动计数器的匹配,以及校验CRC结果。整个过程旨在确保数据的完整性和正确性。
C语言 | auto定义变量
例:学习使用C语言auto定义变量的瀑布流 源码用法。
解题思路:auto自动存储类型,通常情况下,我们在程序中很少显式声明变量为auto类型。因为代码块中的变量默认情况下就是这种类型,这种类型的变量存储在堆栈中,也就是说只有程序执行这些代码块时,这种自动变量才会被创建,代码块执行结束后自动变量便被释放。
C语言源代码演示:
编译运行结果:
C++基础:auto_ptr的特性与源码浅析
在C++的早期版本中,auto_ptr是一种智能指针,但在C++之后被标记为废弃。理解其废弃原因前,我们首先来探讨auto_ptr的特性及其源码解析。
C++中的auto_ptr具有独特的特性,体现在其核心代码(Visual Studio .0/VC/include/xmemory中的实现)中。关键在于其拷贝构造函数和赋值操作符的参数类型,它们都是auto_ptr的引用,而非const auto_ptr的引用。这种设计的目的是确保auto_ptr对裸指针拥有唯一控制权,防止出现多份auto_ptr指向同一裸指针,从而导致内存泄漏或程序崩溃。然而,尝试将const auto_ptr传递给这些操作会引发编译错误,因为auto_ptr不具备接受const引用的拷贝构造函数。
代码示例中的错误就源于此,编译器无法处理这种构造。实际上,vector的push_back函数要求参数为const value_type的引用,而auto_ptr缺少这个功能,因此导致了编译失败。
随着C++引入了unique_ptr,它作为auto_ptr的jspmyeclispe源码下载替代品,提供了更完善的独占式指针管理,使得auto_ptr的废弃变得合理。unique_ptr避免了auto_ptr的缺陷,因此在新的标准中,auto_ptr的使用被推荐替换为unique_ptr,以确保代码的健壮性和性能。
Auto-GPT 完全体,全部功能(联网、文本、语音、图像)安装教程
Auto-GPT 是一种新型 GPT 框架,具备自主迭代、联网查询、自我提示等功能。它能在第一轮对话中接收需求后,自主分解任务并完成,无需人工干预。未来,Auto-GPT 将能调用更多工具和插件,甚至桌面应用,从而极大解放人力。本教程将指导新手如何安装 Auto-GPT 的全部功能。
一、安装环境
1. Git 和 Anaconda(Python)安装
(1)如果已安装 Python,可跳过此步骤。
(2)安装 Git:访问 git-scm.com/download/wi...
(3)安装 Anaconda:访问 anaconda.com/,下载并安装
(4)安装 Python:访问 python.org/downloads/,下载并安装
二、Auto-GPT 安装
1. 下载项目
(1)访问 github.com/Significant-...,复制项目地址
(2)新建文件夹,按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”,输入项目地址下载源代码
(3)解压项目到新建文件夹
2. 安装依赖库
(1)打开 Auto-GPT 源码文件夹
(2)在空白处按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”,顶点网 源码输入命令下载依赖库
3. 更名与新建
(1)将 .env.template 改名为 .env
(2)创建 auto-gpt.json 文件
三、API-key 获取
1. OpenAI API-key
(1)进入 platform.openai.com/acc...
(2)复制 key,粘贴到 .env 文件中
2. Pinecone API-key(可选)
(1)打开 app.pinecone.io/,注册并复制 key
(2)粘贴 key 到 .env 文件中
3. Google API-key(可选)
(1)打开 console.cloud.google.com...
(2)创建项目,创建 API 密钥,复制 key
(3)打开 programmablesearchengine.google.com...
(4)点击“添加”,填写信息,复制搜索引擎 ID
(5)将 key 和搜索引擎 ID 粘贴到 .env 文件中
4. HuggingFace API-key(可选)
(1)打开 huggingface.co/settings...
(2)点击“Access Tokens”,复制 key
(3)粘贴 key 到 .env 文件中
5. ElevenLabs API-key(可选)
(1)打开 beta.elevenlabs.io/
(2)复制 key 和 voice ID
(3)将 key 和 voice ID 粘贴到 .env 文件中
四、运行 Auto-GPT
1. 打开命令行,cd 到 Auto-GPT 目录下,或打开 Powershell 窗口
2. 输入命令运行 Auto-GPT,设置任务、目标等参数
五、解决 APIConnectionError 错误
在 Python 安装目录下的 site-packages\openai\api_requestor.py 代码中,添加红框内容,并在使用到该函数的地方增加接受 proxy 的变量
autojs之lua
在autojs中使用lua能提升自动化脚本的灵活性和功能。为了实现这一目标,依赖于一个名为luaJ的java实现的lua脚本解释器。下面将逐步展示如何在autojs中集成lua,以及实现的步骤和效果展示。
首先,导入luaJ类,这是实现lua脚本运行的基础。确保在项目中正确导入此类,以利用luaJ的解释功能。
接下来,创建一个Globals对象,用于管理全局状态。通过这个对象,可以轻松地在脚本中访问和设置全局变量,使脚本的cnn源码 python使用更加灵活。
之后,执行lua文件成为关键步骤。通过加载lua文件并调用其中的函数或执行指令,可以实现自动化的任务,如模拟用户操作、自动化数据处理等。
获取lua变量的值,是进一步操作的基础。这允许根据脚本中的逻辑,动态地访问和使用变量,从而实现复杂的功能。
还有一种运行lua脚本的方式,即通过直接执行lua代码,而非加载文件。这种方式适合编写和执行简短的脚本,或在脚本执行过程中动态生成代码。
在实际应用中,一个典型的lua代码示例可以是自动化点击操作。通过编写简单的脚本,可以模拟用户点击屏幕上的特定位置,实现自动化任务。
完整源码示例如下:
lua
Globals.set('clickPosition', { x: , y: })
function doClick()
local position = Globals.get('clickPosition')
TouchAction(device).tap({ x: position.x, y: position.y}).perform()
end
以上源码展示了如何在autojs中集成lua,通过导入luaJ类、创建全局变量、执行lua代码来实现自动化功能。使用这种方法,可以极大地提升自动化脚本的效率和可扩展性。
Auto.js快速入门实战教程
在深入学习Auto.js之前,我们先来了解一下它的基本概念。官方定义,Auto.js是一种无需root权限的JavaScript自动化工具。本文主要针对有一定编程基础但对Auto.js不熟悉的读者,以实例指导开发自动完成淘宝领喵币任务的脚本,帮助快速上手。 开始之前,需要声明,由于Auto.js暂时下线,我通过群组获得了apk安装包和打包工具,但未经过官方验证,可能存在安全风险。强烈建议自行编译,使用时需谨慎,自行承担可能的风险。安装手机上的Auto.js后,记得打开无障碍模式和启用悬浮框以便脚本执行。 实战部分,首先打开淘宝,目标是点击"领喵币"按钮。为了简化脚本,我们将预先打开喵铺主页。具体步骤如下: 1. 通过函数viewWeb模拟浏览秒(考虑到可能的加载延迟,比官方要求多5秒),找到"去进店"或"去浏览"组件,点击进入广告页,完成后返回任务栏,直到"已完成"显示。 2. 浏览广告时,通过gesture函数进行屏幕滑动操作,表示上滑。广告完成后,通过back()模拟返回键回到任务栏。 3. 重要的是定位组件,desc()函数用于查找控件,其desc信息是"任务完成",务必查看控件信息以确保定位准确。 4. 脚本测试:在Auto.js应用中导入脚本,运行后在日志中查看执行情况,利用log()记录调试信息。 最后,完成代码编写后,可以打包成apk。以下是一些额外知识点:定位选择器:findOnce()找到第一个符合条件的控件,找不到则返回null,findOne()可能造成卡顿,需谨慎使用。
click()函数:点击时需确保元素的clickable属性为true,如果为false,可能需要点击其子或父控件。
源代码可以参考github.com/ErazerContro...,v1.0.0版本。最后,我推荐我的另一个项目CodeTop,它收集了各大互联网公司的算法题库,欢迎大家参与。基于Embedded Coder 的AUTOSAR代码生成及MIL SIL PIL验证
生成符合 AUTOSAR 标准的 C 代码和 ARXML 描述,通过使用 Simulink 编码器和 Embedded Coder 软件,可以构建 AUTOSAR 组件模型。此模型将生成算法 C 代码,并导出符合 AUTOSAR 经典平台规范的 ARXML 描述。在 Simulink 中进行测试或集成到 AUTOSAR 运行时环境中。
首先打开要从中生成 AUTOSAR C 代码和 ARXML 说明的组件模型。使用 open_system(“autosar_swc”) 来打开一个示例模型。若要优化代码生成的模型配置设置,推荐使用 Embedded Coder 快速入门。通过从“应用”选项卡中打开该应用,并在 “AUTOSAR” 选项卡上单击“快速启动”来完成快速启动过程。选择“输出”窗口中的符合 AUTOSAR 的输出选项 C 代码。快速入门软件将指导您完成配置步骤。
在生成代码之前,请检查 AUTOSAR 字典中的 XML 选项设置。在“AUTOSAR”选项卡上,选择“代码接口”> AUTOSAR 字典”。在 AUTOSAR 字典中,选择“XML 选项”。配置参数包括将“导出的 XML 文件”打包设置为“模块化”,以便将 ARXML 导出到模块化文件中。这样将生成 modelname_component.arxml、modelname_datatype.arxml 和 modelname_interface.arxml 等文件。
完成模型的配置后,生成符合经典平台规范的 AUTOSAR C 代码和 XML 组件说明。在模型窗口中按 Ctrl+B 生成模型。生成过程将 C 代码和 ARXML 说明生成到模型生成文件夹中。生成完成后,将打开代码生成报告。通过执行这些步骤,可以确保模型的正确配置和生成。
要从已配置为 AUTOSAR 经典平台的模型生成符合 AUTOSAR 标准的 C 代码和 ARXML 组件说明,需确保模型的架构版本与 AUTOSAR 标准相匹配。首次导入或为模型选择 AUTOSAR 系统目标文件会将架构版本参数设置为默认值 4.3。导入 ARXML 文件时,导入程序将检测模式版本并在模型中设置模式版本参数。例如,基于架构 4.3 修订版 4.3.0 或 4.3.1 的导入将设置架构版本参数为 4.3。
生成 AUTOSAR 模型时,代码生成器会导出 ARXML 说明并生成符合当前架构版本的 C 代码。例如,架构版本为 4.3 时,导出将使用架构 4.3(修订版 4.3.1)的导出架构修订版。在导出 AUTOSAR 软件组件前,检查所选架构版本。如有需要更改,可使用模型配置参数为架构版本生成 XML 文件。
最大短名称长度的指定范围为 到 个字符(包括 和 )。默认值为 个字符。使用模型配置参数“最大短名称长度”来设置此值。启用 AUTOSAR 编译器抽象宏可以独立于平台生成编译器指令,这有助于在 位平台上优化代码效率,而无需为每个编译器单独移植源代码。
根级矩阵 I/O 配置允许在生成的 C 代码中保留多维数组的维度,增强代码集成。如果应用设计需要列主数组布局,则可以配置 ARXML 导出以支持根级矩阵 I/O。默认情况下,对于列主阵列布局,软件不允许根级矩阵 I/O。启用此功能,可以指定支持使用一维数组的根级矩阵 I/O。
配置完成 AUTOSAR 代码生成和 XML 选项后,生成代码。通过生成组件模型,将生成符合 AUTOSAR 的 C 代码和 AUTOSAR XML 描述到模型生成文件夹中。生成过程会生成一个或多个型号名称 *.arxml 文件,具体取决于“导出的 XML 文件打包”设置为“单个文件”还是“模块化”。这些文件将包含模型名称、组件描述和其他相关组件信息。
将 AUTOSAR XML 组件描述合并回 AUTOSAR 创作工具中,以便利用已分区的文件结构进行合并。在 AUTOSAR 创作工具和基于 Simulink 模型的设计环境中,代码生成器保留 AUTOSAR 元素及其通用唯一标识符(UUID),以支持模型的往返传输。
使用 AUTOSAR 4.0 代码替换库,可以生成与 AUTOSAR 标准紧密一致的函数。此代码替换库允许自定义代码生成器以生成兼容 AUTOSAR 标准的 C 代码。在 MATLAB 和 Simulink 查找表索引与 AUTOSAR MAP 索引之间存在差异时,代码替换软件会转置 AUTOSAR MAP 例程的输入参数。浏览支持的 AUTOSAR 库例程并配置代码生成器使用 AUTOSAR 4.0 代码替换库。
为了支持 AUTOSAR 模型的 MATLAB 主机代码验证,AUTOSAR Blockset 提供了 IFX、IFL、MFX 和 MFL 例程的主机实现。使用这些实现作为模型启用软件在环(SIL)验证,而处理器在环(PIL)验证则适用于在生产目标硬件上验证目标代码。
配置并运行模型的 SIL 仿真,以验证生成的 AUTOSAR C 代码。使用测试工具执行相关操作以检查组件模型与生成代码之间的等效性。对于多实例软件组件,可构建配置为多个实例化的 AUTOSAR 软件组件模型,并导入先前版本中的 AUTOSAR 代码进行观察。
在进行 AUTOSAR 代码生成时,需注意以下限制:未选中“仅生成代码”复选框时,生成模型时会提示只有在使用 AUTOSAR 系统目标文件构建可执行文件的情况下才能使用 AUTOSAR 系统目标文件。此外,总线元素尺寸保留在导出的 ARXML 中,并在模型配置为“以行为主”时生成代码。C++ 为 AUTOSAR 自适应应用生成的样式范围枚举类在头文件中生成,以方便集成。
了解这些关键步骤和注意事项后,即可高效地利用 Embedded Coder 和 Simulink 进行基于 AUTOSAR 的代码生成、验证和部署过程。
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class POINT {
int x; int y; //éæç±»å
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