我只是在看一份交换声明:
case RoutingMessage::FWDMESSAGE:
{
//Message Format:
//@FromNode~12~DestNode.from x to y hops .<the message>
int destID;
string changableStr, finalMessage;
string buf(iter->second);
我想摆脱在大型sprintf项目中使用的所有不安全函数,如sprintf等。我想要的errors or at least warnings,显示给我所有的事件,以进一步审查。我知道,在OpenBSD上有这样的警告,但我是在Linux上。如果我试图为sprintf定义一个宏,就会在<cstdio>头中得到错误。那么,除了修补系统头之外,还有什么好主意吗?
编辑:的额外挑战是,在一个内置的C++字符串类中存在一个sprintf函数。所以,仅仅是对sprintf的欢呼就会导致大量的假阳性。
我正在试着调试一个给出错误的程序: Abort (核心转储)。Valgrind检测到堆栈崩溃,并在1个块仍可访问的情况下给出泄漏摘要。它向函数downloadAndOpen的第12行发出信号,在那里我有一个fopen,我以为它在main的末尾是关闭的,但看起来并非如此。valgrind输出为:
*** stack smashing detected ***: ./mtg terminated
==9594==
==9594== HEAP SUMMARY:
==9594== in use at exit: 352 bytes in 1 blocks
==9594== total h
我刚搬到gcc4.9。现在,当我运行make来编译我的程序时,我注意到消息的冗长性大大增加了。特别是在警告中,我收到了更多我不需要的信息,主要是这样的信息:
myfile.c: In function 'myfunc':
myfile.c:4677:10: warning: passing argument 1 of 'sprintf' from incompatible pointer type
sprintf(str1,"file.txt");
^
In file included from /usr/include/fe
我需要在很多文件(C++)中做一些经常性的修改。我需要用sprintf()替换所有的strcpy()和strcat()。我计算出转换将如下所示:
strcpy(out,in) would be sprintf(out,%d,in)
和
strcat(out,in) would be sprintf(out,out%d,in)
我可以使用什么工具来快速地进行所有的替换,我不能手动进行,有超过9000个这样的工具需要修改。
谢谢你的建议。
我使用的是windows xp/linux Ubuntu
我这样做的原因是我们计划实现一个翻译代码的方法。因为我们使用的是strcat和所有的,所以我们不能让
我成功地在/dev文件夹下创建了设备文件,但是写入该设备文件会使内核抛出以下错误消息。
Message from syslogd@beaglebone at Feb 26 15:40:10 ... kernel:[10090.943733] Internal error: : 1b [#3] PREEMPT SMP ARM
Message from syslogd@beaglebone at Feb 26 15:40:10 ... kernel:[10091.049020] Process echo (pid: 3728, stack limit = 0xdc40a218)
Message
<cstdio>标头在C++中是否只包含与<stdio.h>相同的函数,但放在std命名空间中?
在用mingw-w64编译的程序中,我遇到了奇怪的效率问题,这比在linux上慢了十多倍。经过一些测试后,我发现问题出在sprintf中。
然后我做了以下测试:
#include <stdio.h>
// #include <cstdio>
// using std::sprintf;
int main () {
int i;
for (i = 0; i < 500000; i++){
char x[100];
spr
我使用future_lapply()在Linux机器上并行我的代码。如果我提前终止进程,则只释放一个工作人员,并且并行进程继续保持。我知道我可以进入tools::pskill(PID)来结束每个单独的进程,但这是乏味的,因为我在26个核心上运行。
如果有一种方式对linux进行系统调用,从R中获取所有活动PID?
我将future_lapply设置为:
# set number of workers
works <- 26
plan(multiprocess, workers = works)
future_lapply(datas, function(data) {
# do so