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2.autosar E2E 源码解析
3.C++基础:auto_ptr的源码特性与源码浅析
4.Auto.js快速入门实战教程
5.autojs之lua
6.Auto-GPT 完全体,全部功能(联网、使用文本、源码语音、使用图像)安装教程
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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使用招聘信息平台源码准确性,通过在报文里加入Check和RollingCounter信号,源码监测信号的使用完整性和一致性。虽然起初可能觉得这种额外的源码使用是资源浪费,但其实是使用对总线负载的有效管理。E2E的源码核心其实并不复杂,本质上是使用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。使用
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和滚动计数器的应用打包app网站源码更新。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++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。这种设计的彩虹监控系统源码教程目的是确保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.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手游开服列表源码基本概念。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。导航网源码最新具体步骤如下: 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。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-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”,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
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class POINT {
int x; int y; //éæç±»å
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