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结构体成员在内存中的对齐方式

以下我会举两个结构体的例子,分别画图的方式表达对齐的原则。 结构体对齐的公式 记住以下这些规则,把结构体往里面套就可以了。...以 #pragma pack(x) 中 x 的大小和结构中占用空间最大的成员做比较,取小值为 n(外对齐依据) 以 n 值和结构体每个成员比较,得出结果列表为 m[x] 根据每个成员的大小依次向内存中填充数据...案例一 我们来看一个简单的案例,#pragma pack(4) 为 4,结构体中有 char、short、int 3个成员,其对齐的方式如下图表示: #include #pragma.../struct sizeof(DATA) = 8 案例二 这个案例中,我们把 #pragma pack(8) 设定为 8,结构体中有三个成员 char、double、int,其对齐方式如下图: #include.../struct_size sizeof(DATA) = 24 要注意的是,如果你把这个案例中 int 和 double 成员颠倒个位置,再编译代码你会发现其占用空间变成了 16,按上面的规则推断一下,

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    【C 语言】结构体 ( 结构体中嵌套二级指针 | 为 结构体内的二级指针成员 分配内存 | 释放 结构体内的二级指针成员 内存 )

    文章目录 一、结构体中嵌套二级指针 1、结构体中嵌套二级指针 类型声明 2、为 结构体内的二级指针成员 分配内存 3、释放 结构体内的二级指针成员 内存 二、完整代码示例 一、结构体中嵌套二级指针 -...--- 1、结构体中嵌套二级指针 类型声明 结构体中 嵌套 二级指针 , 二级指针 可以使用 指针数组 / 二维数组 / 自定义二级指针内存 三种内存模型的任意一种 ; 此处选择的模型是 自定义二级指针内存...此处选择的模型是 自定义二级指针内存 char **team; }Student; 2、为 结构体内的二级指针成员 分配内存 为二级指针成员分配内存时 , 先为二级指针分配内存 , 再为一级指针分配内存...ret; } 3、释放 结构体内的二级指针成员 内存 释放内存时 , 先释放 二级指针 指向的 一级指针 的内存 , 再释放 二级指针 内存 ; 核心业务逻辑 : // 释放 每个结构体的 address...// 设置到 Student 数组元素的 age 成员中 printf("\n Input Age :\n"); scanf("%d", &(array[i].age))

    1.8K10

    VEX 语言参考

    乘法是在两个向量或点之间定义的。 乘法执行逐个元素的乘法(而不是点或叉积;请参阅叉和点)。 许多运算符是为非标量数据类型定义的(即向量乘以矩阵将通过矩阵变换向量)。...可以在结构定义中为成员数据分配默认值,类似于 C++11 成员初始化。 为每个结构创建两个隐式构造函数。...第一个按照它们在结构中声明的顺序接受初始化参数,第二个不接受参数,但将所有成员设置为其默认值。...还接受可选的前缀字符串,以与使用 LPE 图像平面声明的前缀进行比较。 所有前缀必须匹配才能累积。 flush(vector multiplier) - 将中间缓冲区乘以乘数并将其添加到图像平面上。...类型铸造 变量铸造 这类似于 C++ 或 Java 中的类型转换:将一种类型的值转换为另一种类型(例如,将 int 转换为 float)。

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    挑战NumPy100关,全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

    创建一个自定义dtype,用这个数据类型可以将颜色描述为四个无符号字节(RGBA)(★☆☆) 24. 5x3矩阵乘以3x2矩阵(实矩阵乘积) (★☆☆) 25....什么东西与numpy数组的枚举等价?(★★☆) 56. 生成一个通用的二维高斯型数组 (★★☆) 57. 如何将p个元素随机放置在二维数组中 (★★☆) 58....如何反转一个布尔值(true->false或false->true), 或改变浮点值前面的正负号(正浮点数变成负浮点数, 或负浮点数变正浮点数)? (★★★) 78....求一个矩阵的秩 (★★★) 秩(RANK), 我们知道线性代数中的矩阵, 有一种含义就是代表一个方程组, 矩阵的秩就是这个方程组中那些原有的成员的数量 83....将int的向量转换为二元矩阵来表示(★★★) 96. 设有一个二维数组,如何提取值和其他行都不同的行?(★★★) 97.

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    【知识星球】模型压缩和优化板块火热更新中

    (2) 权重量化 权值量化是把网络的连接权值从高精度转化成低精度的操作过程,例如将32位浮点数float32转化成8位定点数int8或二值化为1bit,转换后的模型准确率等指标与原来相近,但模型大小变小...一般操作是先训练模型,再进行量化,测试时使用量化后的模型。 如下图,这是一个4×4的权值矩阵,量化权重为4阶,即2bit,分别对应浮点数-1.0,0,1.5,2.0。 ?...事实上,文中仅对码字进行更新,也就是量化后的2bit的权重。 将索引相同的地方梯度求和乘以学习率,叠加到码字,这就是不断求取weights矩阵的聚类中心。...原来有成千上万个不同浮点数的weights矩阵,经过一个有效的聚类后,每一个值都用其聚类中心进行替代,作者的研究表明这样并不会降低网络的效果。而聚类的迭代过程,通过BP的反向传播完成。...Branch Merging是一个分支的合并方式,如下: ? 如上图,将1*1卷积层以及Pooling层分支分别合并到和它并行的3*3卷积和5*5卷积分支中。

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    算法系列-----矩阵(四)-------------矩阵的乘法

    乘数矩阵:也可以叫矩阵的乘数 就是说这个乘数是表示缩放这个矩阵 Xn[] /** * 矩阵乘数的函数 * * @param args * 参数a是个浮点型...(double)的一维数组,b是浮点数; * @return 返回值是一个浮点型一维数组(列向量a乘以数b的结果) */ public static double[] multi(double...: 他们的结果作为向量乘法结果矩阵的某一个元素 /** * 行向量乘以列向量的函数 * * @param args * 参数a,b是两个浮点型(double)...b的长度是相等的,所以这里只是单独的抽出来而已 列向量乘以行向量: /** * 列向量乘以行向量的函数 * * @...20.0 24.036.0 32.0 二维矩阵和一维矩阵相乘 -------------------------------- 23.0 16.010.0 矩阵相乘有个麻烦的事就是可能会遇到参数类型的影响

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    模型压缩和优化板块上线

    (2) 权重量化 权值量化是把网络的连接权值从高精度转化成低精度的操作过程,例如将32位浮点数float32转化成8位定点数int8或二值化为1bit,转换后的模型准确率等指标与原来相近,但模型大小变小...一般操作是先训练模型,再进行量化,测试时使用量化后的模型。 如下图,这是一个4×4的权值矩阵,量化权重为4阶,即2bit,分别对应浮点数-1.0,0,1.5,2.0。 ?...事实上,文中仅对码字进行更新,也就是量化后的2bit的权重。 将索引相同的地方梯度求和乘以学习率,叠加到码字,这就是不断求取weights矩阵的聚类中心。...原来有成千上万个不同浮点数的weights矩阵,经过一个有效的聚类后,每一个值都用其聚类中心进行替代,作者的研究表明这样并不会降低网络的效果。而聚类的迭代过程,通过BP的反向传播完成。...Branch Merging是一个分支的合并方式,如下: ? 如上图,将1*1卷积层以及Pooling层分支分别合并到和它并行的3*3卷积和5*5卷积分支中。

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    OpenCV-Python学习教程.2

    然后会返回一个负值 cv2.imread()的函数原型为Mat imread( const string& filename, int flags=1 ),其中Mat为Opencv最重要的数据结构,它在...Opencv中被定义为一个类,它通过把图像视为一个矩阵来存储数据。...这个是Mat的类型,C++里面的mat类型 ---- 在cv2.imread()中,它有两个形参,首先是图像的文件名(索引地址),第二个参数flags用于指定以什么样的格式来读取图像,它的取值有以下几种情况...32F(32位浮点数)或64F(64位浮点数),则imshow函数内部会自动将每个像素值乘以255并显示,即将原图像素值的范围由[0~1]映射到[0~255](注意:原图像素值必须要归一化) ?...我们尝试看看这个图像的矩阵形式 ? 结果 ? 继续来看看是什么样的数据结构 ?

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    用于小型图形挖掘研究的瑞士军刀:空手道俱乐部的图表学习Python库

    属性节点嵌入过程将NetworkX图作为输入,并将要素表示为NumPy数组或SciPy稀疏矩阵。在这些矩阵中,行对应于节点,列对应于特征。...具体而言,通过我们的框架生成的输出使用以下数据结构: 调用get_embedding()方法时,节点嵌入算法(保留领域、属性和结构)始终返回NumPy浮点数组。...数组中的行数是顶点数,并且行索引始终对应于顶点索引。此外,列数是嵌入维数。 当调用get_embedding()方法时,整个图形嵌入方法(光谱指纹、隐式矩阵分解技术)将返回Numpy浮点数组。...行索引对应于单个图在输入图列表中的位置。同样,列代表嵌入维数。 调用get_memberships()方法时,社区检测过程将返回一个字典。节点索引是键,与键对应的值是顶点的社区成员。...调用get_embedding()方法时,它们将返回NumPy浮点数组。该数组的结构类似于节点嵌入算法返回的数组。 我们将通过下面的代码片段演示标准化的输出生成和接口。

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    计算卷积神经网络浮点数运算量

    前言 本文主要是介绍了,给定一个卷积神经网络的配置之后,如何大概估算它的浮点数运算量。...正文 对于炼丹师来说,针对任务调整网络结构或者在做模型精简的时候,尤其是对模型的速度有要求 的时候,都想知道新模型的运算量有多大,虽然这个只是一个间接参考值,网络真正的运行速度 还要考虑其他的因素(具体解释可以参考...那么对于给定一个卷积神经 网络的模型定义,该如何估算其浮点数运算量,对于卷积神经网络来说,卷积层的运算量是占网络 总运算量的大头,而对于一些像素级别任务,反卷积层也要算上,而全连接的权值大小是占网络 权值的大头...不过其实对于BN来说,一般标配是conv + bn + relu, 在上线使用过程中,可以把 bn 的权值融合进卷积层的权值中,所以相当于没了bn这一层, 变成 conv +relu,所以bn其实不用考虑...Cin * k * k,输入的一个区域要算上输入通道数,所以就对应了权值 矩阵的一行乘以输入矩阵的一列。

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    每个数据科学家都应该知道的20个NumPy操作

    无论数据采用何种格式,都需要将其转换为一组待分析的数字。因此,有效地存储和修改数字数组在数据科学中至关重要。...它构成了许多与数据科学相关的广泛使用的Python库的基础,比如panda和Matplotlib。 在这篇文章中,我将介绍20种常用的对NumPy数组的操作。...我们创建了一个有100个浮点数的数组。 4. 1和0的矩阵 一个矩阵可以被认为是一个二维数组。我们可以用 np.zeros和np.ones构造一个0或1的矩阵 ?...转置 矩阵的转置就是变换行和列。 ? 11. Vsplit 将数组垂直分割为多个子数组。 ? 我们将一个4x3的数组分成两个形状为2x3的子数组。 我们可以在分割后访问特定的子数组。 ?...点积 计算两个向量的点积,这是关于它们的位置的元素的乘积的和。第一个向量的第一个元素乘以第二个向量的第一个元素,以此类推。 ? 20. 矩阵相乘 Matmul 矩阵乘法。 ?

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    「Go框架」bind函数:gin框架中是如何将请求数据映射到结构体的?

    在gin框架中,我们知道用bind函数(或bindXXX函数)能够将请求体中的参数绑定到对应的结构体上。...一、bind的基本作用 在gin框架或其他所有web框架中,bind或bindXXX函数(后文中我们统一都叫bind函数)的作用就是将请求体中的参数值绑定到对应的结构体上,以方便后续业务逻辑的处理。...例如jsonBinding.Bind函数 5、将request中的Body(或Form、Header、Query)中的请求值绑定到对应的结构体上。...(obj, binding.MIMEMultipartPOSTForm)�函数,可以将request.PostForm中的请求参数值绑定到对应的结构体上,如下: gin中bind函数的完整层级结构 在...最后,通过不同的函数将请求中不同的参数解析到结构体上。如下图所示: 四、总结 本文讲解了在gin框架中请求体的内容是如何绑定到对应结构体上的。

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    《计算机图形学基础》读书笔记(一)

    这些 4D 坐标使用 的矩阵与 4 个向量进行操纵。图形学管线包含了大量用于高效处理与组合这些矩阵和向量的机制,该 4D 坐标系统也是计算机图形学入门必须掌握的一项内容。...根据需要动态计算中间结果,而不是存储它们 以优化模式进行编译 使用任意分析工具来发现当前代码的关键瓶颈 检查数据结构以寻找提升本地性的方法(例如让数据单元大小匹配目标架构上的缓存/页面大小) 如果分析工具显示瓶颈在于数值计算...」:一个用于变换的 矩阵,应该包含矩阵相乘以及应用于位置(与位移存在差异,这里不做区分)、方向与平面法线向量(surface normal vector)的成员函数 「image」:一个包含输出操作的...将图像作为调试输出 在很多情况下,图形学程序中最简单的获取调试信息的方式是输出的图像本身。...如果我们想知道运算中某些变量的值,我们可以修改程序直接将这些值复制到输出图像中,通过不同颜色等方式进行直观的展示。

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    CImg:一行代码实现RGB转YUV

    ,HSL,HSV,YCbCr,CMY,CMYK,XYZ)之间的转换,使用非常简单以下是将一个RGB图像转为YUV的示例。.../ NOTE:必须有libjpeg支持 yuv.load_jpeg(jpeg_file); // RGB转为YUV yuv.RGBtoYUV(); // RGB转YUV后,每个像素值都是归一化的浮点数...(0.0~1.0) // 所以需要将浮点数转为0~255之间的值,在这里 *= 操作符将所有图像矩阵中所有像素值乘以255。...// 返回 Y分量(灰度图像矩阵) // U分量为data(0,0,0,1),V分量为data(0,0,0,2) unsigned char* y = yuv.data(0,0,0,0); return..._height); } NOTE: CImg设计的目标是一个方便简单的图像处理工具,性能并不是追求的目标, 上面的色彩空间转换虽然简单,但在代码运行效率上并不可取, 所以需要考虑代码性能的应用场景

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