Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Вернуть кортеж значений общей длины с выводом


Ответы:


1

Вы хотите что-то вроде ниже?

#include <iostream>
#include <tuple>
#include <utility>
#include <typeinfo>

template <typename... Args>
std::tuple<Args...> func() {
  std::tuple<Args...> x;
  return x;
}

int main() {
  auto r = func<int, char>();
  std::cout << typeid(r).name() << std::endl;
  return 0;
}

Это даст ниже вывод:

./auto_tuple | c++filt -t
std::tuple<int, char>

Возможно, я неправильно понял ваш вопрос, в таком случае дайте мне знать (в этом случае я должен удалить его)

04.01.2016
  • Почему бы не использовать напрямую std::tuple<Args...> вместо decltype (и вы все равно используете его для x)? 04.01.2016
  • ‹facepalm› пришло время подвергнуть сомнению мое здравомыслие. Спасибо. Теперь я сомневаюсь, правильно ли я ответил на вопрос: P. 04.01.2016
  • Я думаю, что OP думает (ошибочно), что пакет параметров шаблона можно вывести только из аргументов. Ваш код отвечает на вопрос. 04.01.2016
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..