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数据对齐详解

2、访问数据地址要满足一定条件,能被这个数据长度所整除。 例如,1字节数据已经是对齐,2字节数据地址要被2整除,4字节数据地址要 被4整除。...3、 数据对齐并不是操作系统内存结构一部分,而是C P U结构一部分。 4、 当C P U访问正确对齐数据时,它运行效率最高。当数据大小数据模数内存地址是0时,数据对齐。...这也是空间和时间博弈。 2、数据对齐是为了读取数据效率。假如说每一次 读取数据时都是一个字节一个字节读取,那就不需要对齐了,这跟读一个字节没有什 么区别,就是多读几次。但是这样读取数据效率不高。...为了提高读取数据带宽,现 代存储系统都采用许多并行存储芯片来提高读取效率。 三、数据对齐实现 通常,我们写程序时候,不需要考虑对齐问题。编译器会替我们选择适合目标平台对齐策略。...当然,我们也可以通知给编译器传递预编译指令而改变对指定数据对齐方法。 1、究竟数据在内存中是如何实现对齐对齐细节以及对齐方式编译器是如何展示

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数据存储和内存对齐

不同字体对应不同字库,从字库中找到字形描述信息,然后送设备输出。 通过在字库中位置找相应字形信息。 大端存储和小端存储 在之前“码值”博客中,对数据存储留了个坑。...也就是说: 小端存储时候,数据表示和存储顺序是相反。也就是低位在前。 大端存储时候,数据表示和存储顺序是相同。也就是高位在前。 上面的例子给人感觉不是很直观:0x123456。...然后利用b去除第一个字节部分值。 内存对齐 创建一个结构体,在里面定义各种变量,变量定义顺序会影响结构体最终占用空间。...:结构体本身已经进行了内存对齐 考虑内存对齐,只需要考虑基本数据类型对齐。...尽量把大内存放到后面写。 联合体中各个变量共用同一段内存。选中占用空间最大变量对齐

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如何设置条码数据对齐方式

我们在使用条码软件制作条形码时候,条码数据默认是在条形码下方居中显示。有一些用户因为需要可能会将数据位置做一个调整,比如条码数据居左显示、居右显示、两端分散对齐等。...点击“条码”按钮,在软件中绘制一个条形码,可以看到条码数据默认是在条码下方居中显示,点击软件右侧对齐按钮,数据就显示在条码左侧了。...01.png   如果点击右对齐,条码数据就显示在条形码右侧。 02.png   点击两端对齐,条码数据会均匀地分散在条形码两端。...03.png   以上就是条码打印软件中条码数据在条码下面居左、居右以及两端分散显示具体实现方法,想要了解更多有关制作标签操作方法,可以持续关注我们。

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如何在PQ里面数据靠左对齐

数据 ? 目标数据 ? (一) 首先我们来分析下思路 如果要把靠左空值数据去除,把右边数据靠左移动的话,肯定是针对记录进行调整,最终再整理成一张表格。...(二) 涉及到函数定义及说明 主要步骤有表格根据记录转换成列 Table.ToRows,在列里面删除空值 List.RemoveNulls,然后再还原成表格 Table.FromRows。 1....解释:把每一行,也就是记录转成了一个单独列表。 2. 去除空值 去除空值=List.Transform(记录转换成列,each List.RemoveNulls(_)) ? 3....,通过这个函数我们需要新标题名也就是初始表格前面2个标题,所以之里用了List.FirstN来获取最前面的2个标题。...而在自定义函数中原标题我们这里是做了省略了,默认是当前表所有标题,也就是Column1和Column2。 ? 如果觉得不错,请点赞转发下。 请点个赞,转发分享给更多的人。

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干货 | 时间序列数据对齐数据分批查询

前言 在机器学习里,我们对时间序列数据做预处理时候,经常会碰到一个问题:有多个时间序列存在多个表里,每个表时间轴不完全相同,要如何把这些表在时间轴上进行对齐,从而合并成一个表呢?...讲解内容主要有: 如何实现两个有序序列合并; 延伸到两个时间序列数据对齐; 从数据库中自动循环分批读取数据。...所以现在问题是: 如何将存储在不同数据表里,且时间轴不同两个时间序列进行合并,对齐到同一个时间轴上?...结语 总结一下,本文实现了有序序列合并、时间序列数据对齐、以及对数据库中数据表进行分批查询,主要使用Pyhton编程技巧有循环、函数、类和迭代器。...但其实还没有完全解决问题,目前只是把数据数据库给读出来了,还没有对其进行处理,所以之后还会再写后半部分内容,计划有: 把从数据库中读取出来、来自不同数据时间序列进行合并对齐 尝试不同对齐方式

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【世界最大人脸对齐数据集】ICCV 2017:距离解决人脸对齐已不远

【新智元导读】在一篇已经被ICCV 2017接收论文中,诺丁汉大学研究人员提出了他们号称是迄今最大3D人脸对齐数据集,以及精准实现2D、3D以及2D到3D人脸对齐网络。...研究人员用《我们距离解决2D&3D人脸对齐问题还有多远》为题,首次调查了在所有现有2D人脸对齐数据集和新引入大型3D数据集上,距离达到接近饱和性能(saturating performance)还有多远...5大贡献,包括首次构建强大基准,使用2D-3D方法构建迄今最大数据集 作者表示,按照这个路径,“我们主要贡献是构建和训练这样一个强大的人脸对齐网络,并首次调查在所有现有的2D人脸对齐数据集和新引入大型...,也是迄今最大3D人脸对齐数据集。...(e)我们研究显示2D和3D人脸对齐网络都实现了非常高性能,这很可能接近所使用数据饱和性能。

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Golang中内存对齐

什么是内存对齐, 为啥要内存对齐?在解释什么是内存对齐之前,我们需要先了解一下CPU和内存数据交互过程。CPU和内存是通过总线进行数据交互。...由于数据是通过总线进行传输,若数据未经一定规则对齐,CPU访址操作与总线传输操作将会异常复杂,所以编译器在程序编译期间会对各种类型数据按照一定规则进行对齐, 对齐过程会按一定规则对内存数据段进行字节填充...总的来说,内存对齐主要解决以下两个问题:【1】跨平台问题:如果数据对齐,那么在64位字长机器存储数据可能在32位字长机器可能就无法正常读取。...【2】性能问题:如果不对齐,那么每个数据要通过多少次总线传输是未知,如果每次都要处理这些复杂情况,那么数据读/写性能将会收到很大影响。...内存对齐规则是什么?内存对齐主要是为了保证数据原子读取, 因此内存对齐最大边界只可能为当前机器字长。

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数据对齐-编辑距离算法详解(Levenshtein distance)

目录 一:简介 二:算法定义 1:定义 2:a small case 3:算法上下界限 三:应用场景 1:数据对齐 2:拼写纠错 四:其他编辑距离算法 五:算法实现 1:递归实现 2:动态规划实现...Levenshtein distance也可以称为编辑距离,尽管该术语也可以表示更大距离度量系列。 Levenshtein distance与成对字符串对齐密切相关。...abhg距离为2,abcd、bcda距离是4 三:应用场景 1:数据对齐 笔者在做一个关联网络项目时,后台有两种特别数据:地址和公司,这两种数据都是用 户自己输入数据,所以特点就是同一个地点可能有多种不同字符串...,就比如同一个地点:“北京市朝阳区IT产业园“,在后台数据中可能有“北京朝阳区IT产业园”或者“北京朝阳区it园”等一系列数据,我们又不能去做模糊查询(因为节点数据和边关系为千万级,模糊查询可能会匹配到大量节点返回导致返回大量数据影响项目稳定...),我们就采用了数据对齐方式解决这个问题,当用户输入一个地址时,我们通过编辑距离算法就可以获取到其他相关数据显示出来,就可以达到一个比较好效果。

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如何将多个数据快速对齐

我们在输入这些元素时候会出现参差不齐现象,为了美观,需要按照一定方式将这些元素快速对齐。下面就详细介绍操作方法。   ...01.png   选中其中一个对象,按住CTRL键+鼠标键,选中标签上需要对齐所有对象,点击软件上方工具栏中“左对齐”,即可实现所有对象快速左对齐。...02.png   以上我们实现了左对齐,但是每行文字间距并不平均,这时需要用到垂直间距相等。其实软件提供了多个对齐操作,比如:右对齐,顶对齐、底对齐、垂直居中、水平居中等。...03.png   以上就是将多个对象实现快速对齐操作方法,可以帮助我们快速设计标签。

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【烧脑技术贴】无法回避字节对齐问题,从八个方向深入探讨(变量对齐,栈对齐,DMA对齐,结构体成对齐,Cache, RTOS双堆栈等)

下面要说每个技术点,其实都可以专门开一个帖子说,所以我们这里讨论,争取言简意赅,并配上官方文档和实验数据,力求有理有据。...RTOS任务栈关键依然是8字节对齐问题,如果仅仅是满足4字节对齐,就会出现我们前面printf和sprintf浮点数或者64bit数据错误问题,早年各种RTOS移植案例还不是那么发达时候(现在问题依旧...九、DMA对齐问题: DMA对齐指的是源数据地址和目的数据对齐问题。这个问题最容易出错地方就是网上倒腾SD卡移植FatFSSDIO DMA方式。...以STM32F4DMA为例,我们底层移植无需再单独开一个缓冲做4字节对齐,本质是F4 DMA支持了源地址和目的地址数据宽度可以不同,但是数据地址必须要跟其数据类型对齐。...比如使用SDIO DMA从SD卡读取数据,我们就可以设置源地址依然是4字节对齐(外设访问要4字节对齐),而目的地址设置为字节对齐,就可以方便解决4字节对齐问题。

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基于Embedding实体对齐前瞻

无监督实体对齐 Unsupervised entity alignment 目前大多数方法需要seed alignment作为监督。因此,研究无监督实体对齐是一个有意义方向。...一种可能解决方案是合并辅助功能或资源,并从它们中进行远程监督,例如区分性特征(人员主页和产品介绍图片)以及预训练。此外,诸如对抗训练等无监督跨语言单词对齐最新进展也值得研究。...另一种可能解决方案是使用主动学习来减轻数据标记负担。...长尾实体对齐 Long-tail entity alignment 对于长尾实体嵌入,除了使用更高级图神经网络外,注入更多特征(例如多模式数据和分类法)也将有所帮助。...非欧式空间实体对齐 Entity alignment in non-Euclidean spaces 补充 知识融合(实体对齐)笔记 相关文章 知识融合(实体对齐)笔记 GCC图神经网络预训练概述 图神经网络

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c++ ​string字节对齐

1.问题分析 string为basic_stringtypedef,对于basic_string我们看到里面: template<typename _CharT, typename _Traits,...size_t,64位机器上是8字节,指针也是8字节.因此,上述我们可以知道内存结构为 8字节内存指针 8字节字符串长度 匿名enum,并没有用一个枚举去声明一个名,不占内存. 16字节联合体 故string...内部按8字节对齐,共占32字节大小. 2.解析答案 现在回到上面那个问题上: 结构体A内部结构通过上述string,我们知道如下: 4字节int 8字节long 32字节string 而32字节又可以被展开为...: 8 8 16 根据string我们知道是8字节对齐,据此得出A为8字节对齐. int+long为12,需要填补到8倍数边界,故为16,而string为32,不用变,因此最后为16+32=48....拓展:在一个类中声明一个enum或者结构体,只要没有定义是不占大小.而union只出现了,就会占大小.例如: class A{ private: class B { int a

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