std::strncpy

时间: 2023-10-22 19:04:37 浏览: 229
std::strncpy是C++中的一个字符串函数,定义在头文件<cstring>中。它的作用是将源字符串中的一部分复制到目标字符串中。具体来说,std::strncpy函数会将src指针指向的字符串的前count个字符(包括空字符)复制到dest指针指向的字符数组中。 需要注意的是,如果count小于源字符串的长度,那么只会复制count个字符;如果count大于等于源字符串的长度,那么将会复制整个源字符串,并在目标字符串的剩余位置上填充空字符。
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struct ifreq ifr; std::strncpy(ifr.ifr_name, ifName.c_str(), IFNAMSIZ)

这段代码是在使用 Linux 系统编程的网络编程接口中设置网络接口名称的操作。其中,`struct ifreq` 是一个结构体,用于存储网络接口的信息,包括接口名称、接口地址等。`ifr.ifr_name` 是 `struct ifreq` 结构体中的一个成员,用于存储网络接口的名称。`ifName` 是一个字符串类型的变量,用于存储需要设置的网络接口的名称。`std::strncpy` 是一个 C++ 标准库函数,用于将一个字符串复制到另一个字符串中,其中 `IFNAMSIZ` 是一个常量,表示网络接口名称的最大长度。这段代码的作用是将 `ifName` 中的字符串复制到 `ifr.ifr_name` 中,以便后续操作可以使用这个名称来查找和操作网络接口。

linux mmap映射文件,实现存入<std::String, std::string>类型数据,后从映射文件读取数据, 代码实现

好的,这是一道比较有难度的问题。下面是我给出的代码实现: ```c++ #include <iostream> #include <string> #include <unordered_map> #include <sys/mman.h> #include <fcntl.h> #include <unistd.h> #include <cstring> using namespace std; // 文件名 const char* filename = "mmap_file"; // 存储数据的 unordered_map unordered_map<string, string> data = { {"key1", "value1"}, {"key2", "value2"}, {"key3", "value3"} }; // 存储数据的结构体 struct mmap_data { int size; // 数据大小 char buf[]; // 数据缓冲区 }; // 计算数据大小 int calc_size() { int size = 0; for (const auto& kv : data) { size += kv.first.size() + kv.second.size() + 2; // 2 表示 \0 分隔符 } return size; } // 将数据存储到 mmap_file 文件中 void write_data() { // 打开文件 int fd = open(filename, O_RDWR | O_CREAT | O_TRUNC, 0644); if (fd == -1) { perror("open"); return; } // 计算数据大小 int size = calc_size(); // 扩展文件大小 if (ftruncate(fd, size + sizeof(mmap_data)) == -1) { perror("ftruncate"); close(fd); return; } // 映射文件 mmap_data* md = (mmap_data*) mmap(NULL, size + sizeof(mmap_data), PROT_READ | PROT_WRITE, MAP_SHARED, fd, 0); if (md == MAP_FAILED) { perror("mmap"); close(fd); return; } // 存储数据 md->size = size; char* buf = md->buf; for (const auto& kv : data) { strncpy(buf, kv.first.c_str(), kv.first.size() + 1); buf += kv.first.size() + 1; strncpy(buf, kv.second.c_str(), kv.second.size() + 1); buf += kv.second.size() + 1; } // 解除映射 if (munmap(md, size + sizeof(mmap_data)) == -1) { perror("munmap"); close(fd); return; } // 关闭文件 close(fd); } // 从 mmap_file 文件中读取数据 unordered_map<string, string> read_data() { unordered_map<string, string> result; // 打开文件 int fd = open(filename, O_RDONLY); if (fd == -1) { perror("open"); return result; } // 映射文件 mmap_data* md = (mmap_data*) mmap(NULL, sizeof(mmap_data), PROT_READ, MAP_SHARED, fd, 0); if (md == MAP_FAILED) { perror("mmap"); close(fd); return result; } // 读取数据 char* buf = md->buf; for (int i = 0; i < md->size; ) { string key(buf); buf += key.size() + 1; string value(buf); buf += value.size() + 1; result[key] = value; i += key.size() + value.size() + 2; } // 解除映射 if (munmap(md, sizeof(mmap_data)) == -1) { perror("munmap"); close(fd); return result; } // 关闭文件 close(fd); return result; } int main() { // 写入数据 write_data(); // 读取数据 unordered_map<string, string> result = read_data(); // 输出结果 for (const auto& kv : result) { cout << kv.first << ": " << kv.second << endl; } return 0; } ``` 上面的代码中,我们首先定义了一个 unordered_map 存储数据,并且定义了一个结构体 mmap_data,用于在 mmap 映射文件中存储数据。然后,我们实现了一个 calc_size 函数,用于计算数据大小。接着,我们实现了一个 write_data 函数,用于将数据存储到 mmap_file 文件中。我们首先打开文件,然后计算数据大小,扩展文件大小,映射文件,存储数据,解除映射,最后关闭文件。接着,我们实现了一个 read_data 函数,用于从 mmap_file 文件中读取数据。我们首先打开文件,然后映射文件,读取数据,解除映射,最后关闭文件。最后,我们在 main 函数中,先写入数据,然后读取数据,并输出结果。
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对上述代码进行如下修改,是否改变基本功能:tatic int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < point_cnt; a++){ int8_t maxClassProbs = 0; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = input[(3+k) * point_cnt + a]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs >= thres_i8) { int8_t rx = input[0 * point_cnt + a]; int8_t ry = input[1 * point_cnt + a]; int8_t rw = input[2 * point_cnt + a]; int8_t rh = input[3 * point_cnt + a]; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rx, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(ry, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rw, zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rh, zp, scale)) * 2.0; objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; boxes.push_back(box_x); boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); } } return validCount; } int post_process(int8_t* input0, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 6 int stride0 = 4 + OBJ_CLASS_NUM; int point_cnt = 8400; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, point_cnt, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); int validCount = validCount0; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

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