当编译c++代码时候，出现 ld: symbol(s) not found for architecture x86_64 上面错误时，一般是因为使用C的front-end去编译C++代码。...使用gcc编译C++代码，它没有链接C++的liberies.例如： $ gcc example.cpp Undefined symbols for architecture x86_64: "std...not found for architecture x86_64 collect2: ld returned 1 exit status $ g++ example.cpp $ 使用g++就不会出现这个问题了...使用clang也会出现类似的问题。
子线程创建不出来 猜测：go的程序都能创建出子线程，但是c++的创建不出来，但是在 x86 可以，是不是什么 linux 系统限制？ ? 正常表现 ?...翻译上面的话，可能会产生这个错误 EINVAL 堆栈大小小于 PTHREAD_STACK_MIN（16384） 字节。...在某些系统上，如果 stacksize 不是系统页面大小的倍数， pthread_attr_setstacksize（） 可能会失败，并显示错误 EINVAL 查询 linux 报错码含义, 得知错误码...系统c++头文件中的提示信息 至此问题解决。 部分线程卡住 我发现程序虽然正常运行，但是部分功能不正常，经过查看日志发现，有一个线程只执行了一半就卡住了。...找到错误位置，出现了 fgets() 和 read() 函数，怀疑是此处出现问题。
例如，在粗尺度中的「上肢」节点可与细尺度中的「手」和「肘」建立连接。...基于人类先验，多尺度图由一种预定义的物理性质的连接作为初始化，在模型的训练过程中被自适应地调整；针对网络不同层中的人体特征，多尺度图呈现动态变化，灵活地描述不同层级中的人体表达。...Human3.6M和CMU Mocap数据集验证效果超SOTA 作者在Human3.6M和CMU Mocap两个数据集上进行了实验，通过计算预测结果与真实序列之间的平均角度误差进行定量评价，通过展示生成样本进行定性评价...实验结果可视化 通过生成样本可视化，可以看出，相比于众多前人工作，DMGNN可以生成准确且合理的未来动作；而其他方法，容易在短期或长期出现较大的误差或偏移。...消融实验 通过改变不同的身体尺度，可以发现： 1）当利用3个尺度时，模型的表达效果最优； 2）当尺度过少时，模型没有足够的抽象能力，无法准确把握动作的整体特征，故表达效果不够强； 3）当尺度过多时，模型引入了过多抽象的特征表达
返回值：成功时返回 0，失败时返回非零错误码。常见错误码包括： EINVAL：attr 属性无效。 EBUSY：互斥锁已经被初始化。 ENOMEM：内存不足，无法分配资源。...返回值：成功时返回 0。如果出现错误，返回非零错误码： EINVAL：互斥锁无效。 EDEADLK：线程试图递归加锁一个非递归互斥锁（导致死锁）。...返回值：成功时返回 0。可能的错误码： EINVAL：互斥锁无效。 EPERM：当前线程没有持有该互斥锁。 3、非阻塞加锁 pthread_mutex_trylock() 是一种非阻塞加锁操作。...\n"); } else { // 其他错误 printf("尝试锁定时出现错误。...EINVAL：互斥锁无效或未被初始化。 EBUSY：互斥锁仍被锁定，不能销毁。 销毁互斥锁后，它不能再被使用，除非重新初始化。
当游戏行业仍在聚焦探讨如何让 AI 真正落地、协助游戏的工业化制作时，网易互娱 AI Lab 已基于游戏研发制作中的痛点交出了一份令人惊艳的答卷。...，需要人工对这些错误进行修复，这个步骤也叫动捕数据清洗。...一旦输入的raw markers中包含参考marker的错误，该方法的解算结果就会出现明显错误。而在实际动捕环境下，这些参考marker很容易因为被四肢遮挡而导致捕捉错误。...每个演员的运动捕捉都会涉及5种类型的数据： Template Skeleton: 与演员骨骼长度对应的人形模板骨骼，维度为 ， J为骨骼点的数量，每个骨骼点需要记录其在三维空间中相对父节点的偏移量...相比于目前业界领先算法，本项目算法在动作保真度和重构 marker 点精度上领先，统计得到本算法的预测结果只有 低于 1% 的帧出现了工业生产不可接受的视觉瑕疵，而目前业界领先算法则为10%。
2）jiffies linux 内核使用全局变量 jiffies 来记录系统从启动以来的系统节拍数，系统启动时 jiffies 初始化为 0。...1）添加设备节点 实验使用定时器控制 led 亮灭，在根节点下创建设备节点： gpioled { compatible = "gpioled_test"; status = "okay... 在 iomuxc 节点下的子节点 imx6ul-evk 中添加 pinctrl 节点： gpioled: ledgrp { fsl,pins = < MX6UL_PAD_GPIO1.../* gpio初始化函数 */ static int gpio_init(void) { /* 获取设备树节点 */ timer.led_nd = of_find_node_by_name...在调用系统调用函数或库函数时，在终端使用 man 命令可查看调用的函数需要包含哪些头文件。
当需要保护一个共享数据结构，同时支持多个线程读，但限制只有一个线程写时，读写锁是比简单的互斥锁更好的选择。 1、读写锁的初始化 在使用读写锁之前，必须对其进行初始化。...失败返回非0错误码，如： EINVAL：表示无效的属性值或锁对象。 EBUSY：锁已初始化。 ENOMEM：系统内存不足。...失败返回非0错误码，如： EINVAL：无效的锁。 EDEADLK：检测到死锁。 EAGAIN：系统无法分配更多的读锁。 以写模式加锁，该函数会阻塞调用线程，直到能够成功获取写锁。...失败返回非0错误码，如： EINVAL：无效的锁。 EDEADLK：检测到死锁。 尝试获取读锁，该函数尝试获取读锁，不会阻塞。 如果锁被其他线程占用，立即返回失败。...失败返回非0错误码，如： EINVAL：无效的锁对象。 EPERM：当前线程未持有该锁。 4、读写锁的属性 读写锁也可以有属性，使用pthread_rwlockattr_t数据类型来表示。
= O_CLOEXEC); if (flags & ~EPOLL_CLOEXEC) { return -EINVAL; } /*...epoll的实现中，所有可能产生递归调用的函数都由函函数ep_call_nested进行包裹，递归调用过程中出现死循环或递归过深就会打破死循环和递归调用直接返回。...，或epoll文件)和处理的对象标识cookie的节点，通过检测是否有相同的节点就可以知道是否发生了死循环，检查链表中同一上下文包含的节点个数就可以知道递归的深度。...epoll的实现中考虑到了此问题，在每次添加新文件到epoll中时，就会首先检查是否会出现这样的唤醒风暴。...head 上 // 注册回调函数, 并返回当前文件的状态 revents = tfile->f_op->poll(tfile, &epq.pt); // 检查错误
如果指示的范围不包含任何映射页，则不是错误。返回值：成功时，munmap()返回0。失败时，它返回-1，errno被设置为指示错误原因（可能是EINVAL）。...当在现有映射的中间取消映射区域时，munmap()也会出现此错误，因为这会导致在未映射区域的任一侧出现两个较小的映射。...出现错误时，返回-1，并设置errno以指示错误。错误：失败时，错误号设置为以下之一：错误代码含义EACCES用户没有访问共享内存段的权限，并且没有CAP_IPC_OWNER功能。...返回值：成功时，shmdt()返回0；在出现错误时，返回-1，并设置errno以指示错误原因。...错误：当shmdt()失败时，errno设置如下：错误代码含义EINVAL在shmaddr没有附加共享内存段；或者，shmaddr不在页面边界上对齐。3.4、shmctl()控制共享内存。
前者具有良好的稳定性，但由于没有外部正确的参考，全局位置漂移在长时间运动中会累积；后者可以高精度地估计场景中的全局位置，但当环境信息不可靠时（例如没有纹理或存在遮挡），就容易出现跟踪丢失。...值得注意的是，仅优化重投影误差可能会受错误匹配影响，导致相机位姿优化结果较差。...该优化进行3次，每次都根据重投影误差将2D-3D匹配分类成正确或错误，在下一次优化中只有正确匹配被使用，错误匹配则被删除。...实验 对比Mocap 本文方法主要解决了稀疏惯性动作捕捉（Mocap）中全局位置漂移的问题，因此选取主要测试指标为人体全局位置误差。...由于SLAM初始化的随机性，全局坐标系和时间戳没有完全对齐。 关于更多的实验结果，请参考论文原文、项目主页及论文视频。
void* handle_queue[2]; // handle 双向队列 存储在 loop 中的哨兵头节点 句柄队列。用于存放等待处理的句柄，包括需要关闭的句柄和需要激活的句柄。...= AF_UNSPEC) return UV_EINVAL; // 如果地址族不是 AF_INET、AF_INET6 或 AF_UNSPEC，则返回无效参数错误 if (flags...)) { return UV_EINVAL; // 如果句柄正在关闭，则返回无效参数错误 } // 根据地址族确定地址长度 if (addr->sa_family ==...*/ return UV_EINVAL; } return UV__ERR(errno); /* 如果绑定失败且不是因为地址已被使用，则返回错误码 */ } /* 设置延迟错误...关于windows下的网络编程可以参考我写的这篇windows环境下C/C++的socket相关网络编程详解以及部分TCP详解或者网上其他人的文章参考文章【libuv高效编程】libuv学习超详细教程3
： 我们这时候发现lk到kernel的第二阶段已经完全正常了，但是又出现问题。。。...这时候kernel的开机动画出现抖动，并且无法正常显示（第三阶段）；关键来了，灭屏后，一切屏幕正常； 这时候，我已经开始怀疑lk和kernel的spi屏初始化代码有区别： ?...将lk代码修改为kernel中的初始化代码，结果lk也有问题，出现不断的抖动和闪烁；于是，我只能接受spi 屏kernel和lk初始化代码不一样的结论了；但问题是为什么我们第三阶段已经属于我们kernel...启动的时候了，但是为什么没有初始化呢？...（灭屏后再次开启已经启用了resume了）； 读源码吧： 找到我们kernel源码中的qcom,mdss-spi-on-command节点，在解析设备树用到的，最后我们定位在mdss_spi_panel_on
前言 引入快照机制主要是为了解决两个问题： JRaft新节点加入后，如何快速追上最新的数据 Raft 节点出现故障重新启动后如何高效恢复到最新的数据 Snapshot 源码分析 生成 Raft 节点的快照文件...= null) { final Status status = new Status(RaftError.EINVAL, "Snapshot is not supported")...= done.start(metaBuilder.build()); if (writer == null) { done.run(new Status(RaftError.EINVAL...snapshot reader, current state is %s", this.options.getPeerId(), this.state); //初始化...SnapshotReader this.reader = this.options.getSnapshotStorage().open(); //如果快照存储功能没有开启，则设置错误信息并返回
entry: 用来将一系列的内核对象kobject连接成链表 parent: 用来指向该内核对象的上层节点，从而可以实现内核对象的层次化结构 kset: 用来执行内核对象所属的kset...uevent事件 state_remove_uevent_sent:用来表示该内核对象是否向用户空间发送了Remove uevent事件 uevent_suppress: 用来表示该内核对象状态发生改变时，...); //初始化链表 kobj->state_in_sysfs = 0; //没有出现在sys目录中 kobj->state_add_uevent_sent...kobj) return -EINVAL; if (!...kobj->state_initialized) { //没有初始化的kobject，返回错误 printk(KERN_ERR "kobject '%s' (%p): tried to
Kubelet内置了对cAdvisor的支持，用户可以直接通过Kubelet组件获取有关节点上容器的监控指标。...在对设备做相关诊断时，需要结合cpu使用率、平均负载以及任务状态来进行判断，比如CPU使用率低但负载高，可能是IO瓶颈等，对此不作深入介绍。...= KERNFS_DIR) return -EINVAL; // 导致返回EINVAL错误码 这里可以发现cgroup_fs_type是cgroup v1的类型，而没有处理cgroup v2。...因此，cgroupstats_build函数在路径类型判断语句上返回EINVAL。...由于笔者时间、视野、认知有限，本文难免出现错误、疏漏等问题，期待各位读者朋友、业界专家指正交流，上述排障信息已修改为社区内容。
如果你不作任何操作，内核还是会继续通知你的，所以，这种模式编程出错误可能性要小一点。传统的 select/poll 都是这种模型的代表．...EWOULDBLOCK 错误）。..., 类似C++里面虚函数和子类的概念....// 调用 poll_table_struct 上的函数指针向wait_address添加节点, 并设置节点的func // (如果是select或poll 则是..., 指定ep_poll_callback为唤醒时的回调函数, * 当我们监听的fd发生状态改变时, 也就是队列头被唤醒时, * 指定的回调函数将会被调用. */
每分钟都会有300小时视频上传到YouTube。不幸的是，我们的机器从大量的视觉数据中学习技能仍然非常具有挑战性。大多数模仿学习方法都需要简洁的表征，例如从动作捕捉（mocap）记录的表征。...但获取mocap数据可能非常麻烦，通常需要大量的仪器。Mocap系统也往往局限于室内环境，闭塞程度最小，这可以限制可记录的技能类型。如果我们的智能体也可以通过观看视频片段来学习技能，那就相当好了。...此外，虽然近年来基于视觉的姿势估计器已经大大改善，但它们仍然偶尔会犯一些相当大的错误，这可能导致偶尔会出现奇怪的姿势。这些文物可以产生物理上不可能模仿的动作。...动作模拟阶段使用与我们之前提出的用于模仿mocap数据的方法类似的RL方法。奖励函数简单地鼓励策略最小化模拟角色的姿势与每帧处重建的参考动作的姿势之间的差异： ?
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