0x00007FF8F306829C (ucrtbased.dll) (归并排序.exe 中)处有未经处理的异常: 将一个无效参数传递给了将无效参数视为严重错误的函数

时间: 2024-06-13 13:04:17 浏览: 118
这个错误提示表明在程序运行时,某个函数接收到了一个无效的参数,而该函数将无效参数视为严重错误,因此程序崩溃了。这个错误可能是由于多种原因引起的,例如内存泄漏、指针越界、未初始化的变量等等。为了解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤: 1.检查代码中是否存在内存泄漏或指针越界的情况,特别是在使用动态内存分配时要特别小心。 2.检查代码中是否有未初始化的变量,如果有,需要对其进行初始化。 3.检查代码中是否有未引用的头文件,如果有,需要添加相应的头文件。 4.使用调试工具来定位错误,例如Visual Studio的调试器可以帮助你找到错误的具体位置。 如果以上方法都无法解决问题,你可以尝试在网上搜索类似的错误信息,看看其他人是如何解决的。另外,你提供的第三个引用似乎与问题无关,不过如果你对Python-SciHubEVA感兴趣,可以了解一下它的具体功能和用途。
相关问题

0x00007FF8DA920369 (ucrtbased.dll)处(位于 Project5.exe 中)引发的异常: 0xC0000005: 写入位置 0x000000C87D900000 时发生访问冲突。

这是一个访问违例(Access Violation)异常,通常是由于程序试图读写一个非法的内存地址导致的。可能是代码中出现了指针错误、内存泄漏等问题。建议检查代码中与该异常相关的部分,特别是涉及指针、数组、动态内存分配等的操作,查看是否存在错误。同时也可以使用调试器来查看更多的异常信息,以便更快地定位问题。

报错的内容如下:0x00007FFBD43703E9 (ucrtbased.dll) (pingmianbingx2.exe 中)处有未经处理的异常: 0xC00000FD: Stack overflow (参数: 0x0000000000000001, 0x00000033078D3FF8)。

这个错误提示是堆栈溢出错误,可能是因为您在程序中定义了过多的变量或递归调用层数过多,导致程序的调用栈超过了系统允许的最大值,从而导致堆栈溢出。 解决这个问题的方法是优化代码,减少变量的定义和递归调用的深度,从而避免调用栈溢出。可以考虑使用循环代替递归,或使用动态内存分配等方法来减少内存占用。另外,也可以增加系统堆栈的大小,但这种方法并不推荐,因为可能会影响系统的稳定性和安全性。
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将这个crc校验加到Android studio中3Crc16Ccitt校验 unsigned short Crc16Ccitt(u8 *q, unsigned int len) { static unsigned short ccitt_table[256] = { 0x0000, 0x1021, 0x2042, 0x3063, 0x4084, 0x50A5, 0x60C6, 0x70E7, 0x8108, 0x9129, 0xA14A, 0xB16B, 0xC18C, 0xD1AD, 0xE1CE, 0xF1EF, 0x1231, 0x0210, 0x3273, 0x2252, 0x52B5, 0x4294, 0x72F7, 0x62D6, 0x9339, 0x8318, 0xB37B, 0xA35A, 0xD3BD, 0xC39C, 0xF3FF, 0xE3DE, 0x2462, 0x3443, 0x0420, 0x1401, 0x64E6, 0x74C7, 0x44A4, 0x5485, 0xA56A, 0xB54B, 0x8528, 0x9509, 0xE5EE, 0xF5CF, 0xC5AC, 0xD58D, 0x3653, 0x2672, 0x1611, 0x0630, 0x76D7, 0x66F6, 0x5695, 0x46B4, 0xB75B, 0xA77A, 0x9719, 0x8738, 0xF7DF, 0xE7FE, 0xD79D, 0xC7BC, 0x48C4, 0x58E5, 0x6886, 0x78A7, 0x0840, 0x1861, 0x2802, 0x3823, 0xC9CC, 0xD9ED, 0xE98E, 0xF9AF, 0x8948, 0x9969, 0xA90A, 0xB92B, 0x5AF5, 0x4AD4, 0x7AB7, 0x6A96, 0x1A71, 0x0A50, 0x3A33, 0x2A12, 0xDBFD, 0xCBDC, 0xFBBF, 0xEB9E, 0x9B79, 0x8B58, 0xBB3B, 0xAB1A,0x6CA6, 0x7C87, 0x4CE4, 0x5CC5, 0x2C22, 0x3C03, 0x0C60, 0x1C41,0xEDAE, 0xFD8F, 0xCDEC, 0xDDCD, 0xAD2A, 0xBD0B, 0x8D68, 0x9D49,0x7E97, 0x6EB6, 0x5ED5, 0x4EF4, 0x3E13, 0x2E32, 0x1E51, 0x0E70,0xFF9F, 0xEFBE, 0xDFDD, 0xCFFC, 0xBF1B, 0xAF3A, 0x9F59, 0x8F78,0x9188, 0x81A9, 0xB1CA, 0xA1EB, 0xD10C, 0xC12D, 0xF14E, 0xE16F,0x1080, 0x00A1, 0x30C2, 0x20E3, 0x5004, 0x4025, 0x7046, 0x6067,0x83B9, 0x9398, 0xA3FB, 0xB3DA, 0xC33D, 0xD31C, 0xE37F, 0xF35E,0x02B1, 0x1290, 0x22F3, 0x32D2, 0x4235, 0x5214, 0x6277, 0x7256,0xB5EA, 0xA5CB, 0x95A8, 0x8589, 0xF56E, 0xE54F, 0xD52C, 0xC50D,0x34E2, 0x24C3, 0x14A0, 0x0481, 0x7466, 0x6447, 0x5424, 0x4405,0xA7DB, 0xB7FA, 0x8799, 0x97B8, 0xE75F, 0xF77E, 0xC71D, 0xD73C,0x26D3, 0x36F2, 0x0691, 0x16B0, 0x6657, 0x7676, 0x4615, 0x5634,0xD94C, 0xC96D, 0xF90E, 0xE92F, 0x99C8, 0x89E9, 0xB98A, 0xA9AB,0x5844, 0x4865, 0x7806, 0x6827, 0x18C0, 0x08E1, 0x3882, 0x28A3,0xCB7D, 0xDB5C, 0xEB3F, 0xFB1E, 0x8BF9, 0x9BD8, 0xABBB, 0xBB9A,0x4A75, 0x5A54, 0x6A37, 0x7A16, 0x0AF1, 0x1AD0, 0x2AB3, 0x3A92,0xFD2E, 0xED0F, 0xDD6C, 0xCD4D, 0xBDAA, 0xAD8B, 0x9DE8, 0x8DC9,0x7C26, 0x6C07, 0x5C64, 0x4C45, 0x3CA2, 0x2C83, 0x1CE0, 0x0CC1,0xEF1F, 0xFF3E, 0xCF5D, 0xDF7C, 0xAF9B, 0xBFBA, 0x8FD9, 0x9FF8,0x6E17, 0x7E36, 0x4E55, 0x5E74, 0x2E93, 0x3EB2, 0x0ED1, 0x1EF0 }; unsigned short crc = 0; while (len-- > 0) crc = ccitt_table[(crc >> 8 ^ *q++) & 0xff] ^ (crc << 8); return crc; }

Unexpected error occurred in scheduled task. java.lang.NullPointerException: temporal at java.util.Objects.requireNonNull(Objects.java:228) at java.time.format.DateTimeFormatter.formatTo(DateTimeFormatter.java:1741) at java.time.format.DateTimeFormatter.format(DateTimeFormatter.java:1720) at com.ido85.icip.spoperation.special_operation.service.impl.SpecialOperationServiceImpl.SpecialOperationStatus(SpecialOperationServiceImpl.java:140) at com.ido85.icip.spoperation.special_operation.service.impl.SpecialOperationServiceImpl$$FastClassBySpringCGLIB$$ff8b66a6.invoke(<generated>) at org.springframework.cglib.proxy.MethodProxy.invoke(MethodProxy.java:218) at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$DynamicAdvisedInterceptor.intercept(CglibAopProxy.java:684) at com.ido85.icip.spoperation.special_operation.service.impl.SpecialOperationServiceImpl$$EnhancerBySpringCGLIB$$38e4f081.SpecialOperationStatus(<generated>) at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor153.invoke(Unknown Source) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.springframework.scheduling.support.ScheduledMethodRunnable.run(ScheduledMethodRunnable.java:84) at org.springframework.scheduling.support.DelegatingErrorHandlingRunnable.run(DelegatingErrorHandlingRunnable.java:54) at org.springframework.scheduling.concurrent.ReschedulingRunnable.run(ReschedulingRunnable.java:93) at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511) at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$201(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180) at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:293) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

import tensorflow as tf import numpy as np import tkinter as tk from tkinter import filedialog import time import pandas as pd import stock_predict as pred def creat_windows(): win = tk.Tk() # 创建窗口 sw = win.winfo_screenwidth() sh = win.winfo_screenheight() ww, wh = 800, 450 x, y = (sw - ww) / 2, (sh - wh) / 2 win.geometry("%dx%d+%d+%d" % (ww, wh, x, y - 40)) # 居中放置窗口 win.title('LSTM股票预测') # 窗口命名 f_open =open('dataset_2.csv') canvas = tk.Label(win) canvas.pack() var = tk.StringVar() # 创建变量文字 var.set('选择数据集') tk.Label(win, textvariable=var, bg='#C1FFC1', font=('宋体', 21), width=20, height=2).pack() tk.Button(win, text='选择数据集', width=20, height=2, bg='#FF8C00', command=lambda: getdata(var, canvas), font=('圆体', 10)).pack() canvas = tk.Label(win) L1 = tk.Label(win, text="选择你需要的 列(请用空格隔开,从0开始)") L1.pack() E1 = tk.Entry(win, bd=5) E1.pack() button1 = tk.Button(win, text="提交", command=lambda: getLable(E1)) button1.pack() canvas.pack() win.mainloop() def getLable(E1): string = E1.get() print(string) gettraindata(string) def getdata(var, canvas): global file_path file_path = filedialog.askopenfilename() var.set("注,最后一个为label") # 读取文件第一行标签 with open(file_path, 'r', encoding='gb2312') as f: # with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.readlines() # 读取所有行 data2 = lines[0] print() canvas.configure(text=data2) canvas.text = data2 def gettraindata(string): f_open = open(file_path) df = pd.read_csv(f_open) # 读入股票数据 list = string.split() print(list) x = len(list) index=[] # data = df.iloc[:, [1,2,3]].values # 取第3-10列 (2:10从2开始到9) for i in range(x): q = int(list[i]) index.append(q) global data data = df.iloc[:, index].values print(data) main(data) def main(data): pred.LSTMtest(data) var.set("预测的结果是:" + answer) if __name__ == "__main__": creat_windows()这个代码能实现什么功能

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