解释这行代码int row = (int)_msize(arr) / (int)sizeof(double*);

时间: 2023-11-20 16:06:09 浏览: 101
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操作系统课程设计_页面置换算法.doc

这行代码的作用是计算一个二维数组的行数。具体来说： - `_msize(arr)` 函数返回指向 `arr` 所指向的内存块的大小，以字节为单位。 - `(int)sizeof(double*)` 计算 `double*` 类型在当前平台上的大小，以字节为单位。 - `_msize(arr) / (int)sizeof(double*)` 计算 `arr` 所指向的内存块中能容纳多少个 `double*` 类型的指针，也就是二维数组的行数。 - 最后将结果转换为整型，赋值给 `row` 变量。
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Polynomial::Polynomial(const Polynomial& a) { this->mNmb = a.mNmb; mCount++; delete[] this->mXs; delete[] this->mJi; this->mXs = a.mXs; this->mJi = a.mJi; this->mSize = a.mSize; } Polynomial::~Polynomial() //析构函数 { mCount--; //多项式个数-1 //这里不释放内存，否则在运算符重载部分会出错，内存的释放需要手动释放 } void Polynomial::release() { if (mXs) { delete[] mXs; mXs = 0; } if (mJi) { delete[] mJi; mJi = 0; } } void Polynomial::add(int xs, int mj) //增加多项式 { if (mNmb >= mSize) { mSize += 10; //扩容 mXs = (int*)realloc(mXs, sizeof(int) * mSize); mJi = (int*)realloc(mJi, sizeof(int) * mSize); } mXs[mNmb] = xs; mJi[mNmb] = mj; mNmb++; Sort(); }

这段代码实现了多项式类的拷贝构造函数和析构函数，以及增加多项式的函数。其中，拷贝构造函数用于创建一个新的多项式对象并将其初始化为另一个多项式对象的副本，析构函数用于释放多项式对象所占用的内存，而增加...

将以下程序补充完整 #include <iostream> #include <fstream> #include <iomanip> using namespace std; template <typename ElemType> class myArrayList { private: int mSize; int mLen; ElemType *mpArr; public: myArrayList(int n); myArrayList(ElemType *a,int n); void show(); ElemType getMax(); //以下函数由同学完成 //void sort(); //myArrayList(myArrayList<ElemtType> &other);//拷贝构造函数 //mymyArrayList<ElemType> & operator =(mymyArrayList<ElemType> &other) }; template <typename ElemType> myArrayList<ElemType>::myArrayList(int n) { this->mSize=n; this->mLen=0; this->mpArr=new ElemType[mSize]; } template <typename ElemType> myArrayList<ElemType>::myArrayList(ElemType *a,int n) { this->mSize=n; this->mLen=n; this->mpArr=new ElemType[mSize]; for(int i=0;i<mLen;i++) mpArr[i]=a[i]; } template <typename ElemType> void myArrayList<ElemType>::show() { for(int i=0;i<mLen;i++) cout<<setw(4)<<mpArr[i]; cout<<endl; } template <typename ElemType> ElemType myArrayList<ElemType>::getMax() { ElemType max; max=mpArr[0]; for(int i=1;i<mLen;i++) if(max<mpArr[i]) max=mpArr[i]; return max; } //Student.h class Student { private: int mId; float height; int score; public: Student(int id=0,float h=0,int s=0):height(h),mId(id),score(s) { } friendbool operator <(Student &a1,Student &a2) { if(a1.height<a2.height) return true; else return false; } friend ostream &operator <<(ostream &out,Student &s) { out<<"ID:"<<s.mId<<" Height:"<<s.height<<" Socre:"<<s.score<<endl; return out; } }; //主程序 int main() { int a[]={1,2,3,5,7,9,12,8}; double b[]={1,2.5,3.6,5,7,9,12.8,8}; myArrayList <int> list1(a,8); list1.show(); cout<<"max="<<span> list2(b,8); list2.show(); cout<<"max="<<span> list3(s,3); list3.show(); cout<<"max="<<span> &other);//拷贝构造函数 //mymyArrayList<ElemType> operator =(mymyArrayList<ElemType> &other) //修改补充 Student类，要求按成绩排序（从高到低）并将完整的代码发出来

int mSize; int mLen; ElemType *mpArr; public: myArrayList(int n); myArrayList(ElemType *a,int n); void show(); ElemType getMax(); void sort(); myArrayList(const myArrayList<ElemType> &other);...

下面是一个栈模板类的代码，请找出代码的错误：#include<bits/stdc++.h> using namespace std; template<class T> class Stack{ private: T* data; int top; int mSize; public: Stack(){ top=-1; data=new T[mSize]; } //~Stack(){} void Push(T e){ if(top==mSize){ cout<<"栈满"<<endl; return ; } data[top]=e; top++; } void Pop(T e){ if(top==-1){ cout<<"栈空"<<endl; return ; } e=data[top]; top--; } T GetTop(){ if(top==-1){ cout<<"栈空"<<endl; return -1; } return data[top]; } bool IsEmpty(){ if(top==-1){ cout<<"栈空"<<endl; return true; } return false; } bool IsFull(){ if(top==mSize){ cout<<"栈满"<<endl; return true; } return false; } }; int main() { Stack<int>s; s.Push(1); s.GetTop(); s.Pop(); s.Getop(); system("pause"); }

很抱歉，AI语言模型无法提供代码，但是提供以下常见错误供参考： 1. 没有包含头文件 2. 栈空的判断条件错误 3. 栈顶指针指向栈顶元素而非下一个位置 4. 元素入栈时没有判断栈是否已满 5. 栈的容量不应该是固定的，...

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这个类包含了三个私有成员变量：mSize 表示这个数组的总大小，mLen 表示这个数组当前的长度，mpArr 是一个指向 ElemType 类型的指针，表示这个数组的首地址。ElemType 可以是任意类型，由程序员自己定义。...

class SizeBlock(nn.Module): def __init__(self, conv): super(SizeBlock, self).__init__() self.conv, inc = nc2dc(conv) self.glob = nn.Sequential( nn.Linear(2, 64), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(64, 32) ) self.local = nn.Sequential( nn.Conv2d(inc, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 32, 3, padding=1) ) self.fuse = nn.Sequential( nn.Conv2d(64, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(32, 3 * 3 * 2, 3, padding=1) ) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x, bsize): b, c, h, w = x.shape g_offset = self.glob(bsize) g_offset = g_offset.view(b, -1, 1, 1).repeat(1, 1, h, w).contiguous() l_offset = self.local(x) offset = self.fuse(torch.cat((g_offset, l_offset), dim=1)) fea = self.conv(x, offset) return self.relu(fea)和class ResBase(nn.Module): def __init__(self, res_name): super(ResBase, self).__init__() # model_resnet = res_dict[res_name](pretrained=False, norm_layer=BN_2D) model_resnet = res_dict[res_name](pretrained=True) self.sizeblock = SizeBlock self.conv1 = model_resnet.conv1 self.bn1 = model_resnet.bn1 self.relu = model_resnet.relu self.maxpool = model_resnet.maxpool self.layer1 = model_resnet.layer1 self.layer2 = model_resnet.layer2 self.layer3 = model_resnet.layer3 self.layer4 = model_resnet.layer4 self.avgpool = model_resnet.avgpool self.in_features = model_resnet.fc.in_features def forward(self, x, msize): print(x.shape) # torch.Size([8, 3, 384, 384]) x = self.sizeblock(x, msize) x = self.conv1(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 64, 192, 192]) x = self.bn1(x) x = self.relu(x) # x = self.self.selist[1](x, msize) x = self.maxpool(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 64, 96, 96]) x = self.layer1(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 256, 96, 96]) # x = self.self.selist[2](x, msize) x = self.layer2(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 512, 48, 48]) # x = self.self.selist[3](x, msize) x = self.layer3(x) # print(x.shape) # torch.Size([8, 1024, 24, 24]) x = self.layer4(x) # print(x.shape) # torch.Size([8, 2048, 12, 12]) x = self.avgpool(x) print(x.shape) # torch.Size([8, 2048, 1, 1]) x = x.view(x.size(0), -1) print(x.shape) # torch.Size([8, 2048]) a = input() return x，如何使用SizeBlock的forward函数

这是两个PyTorch的神经网络模块的定义代码。第一个模块是一个尺寸块，包含一个全局特征模块和一个本地特征模块，同时还有一个融合模块。该模块的输入是一组图像和一个块大小，并通过卷积层返回处理后的特征图像。第...

void *SharedBlock::OffsetToPtr(uint32_t offset, uint32_t bufferSize) { if (offset >= mSize) { LOG_ERROR("Offset %{public}" PRIu32 " out of bounds, max value %{public}zu", offset, mSize); return nullptr; } if (offset + bufferSize > mSize) { LOG_ERROR("End offset %{public}" PRIu32 " out of bounds, max value %{public}zu", offset + bufferSize, mSize); return nullptr; } return static_cast<uint8_t *>(mData) + offset; }这段代码是什么意思

这段代码是一个函数定义，名为OffsetToPtr。该函数接受两个参数：offset表示偏移量，bufferSize表示缓冲区大小。 该函数的作用是将给定的偏移量转换为指向数据块中特定位置的指针。首先，它检查偏移量是否...

本次实验的任务为采用模板技术设计动态数组类 DynamicArray，要求系统设计具有一定弹性和可扩展性，使得后续维护和扩展功能更容易，增加或修改系统功能变得更简单。基本要求和功能如下： （1）数组元素可动态实例化为int、double、string、Point等。 （2）类模板成员包括：数组长度、元素个数、数据指针。 （3）通过构造函数创建数组，默认包含10个元素，通过析构函数释放数组数据。 （4）追加数组元素：void AddItems(T aData[], int aLen); 在数组末尾添加aLen个元素，注意如果数组长度不够，需要动态扩展。 （5）删除数据元素：bool RemoveAt(int index); 返回是否删除成功。 （6）插入数组元素 void InsertItem( int index, T aData); 在数组的第index的位置插入元素aData，注意如果数组长度不够，需要动态扩展。 （7）数组元素排序，void mySort();根据以上要求写出一个程序，除此之外还需要写出对应的主函数，写出main函数，要求main函数中包括菜单，菜单内容包括数组元素可动态实例化为int、double、string、Point，和各个功能，功能包括输入数据，追加数据，删除数据，插入数据，数组元素排序。 对应各个功能

DynamicArray<int> intArr; DynamicArray<double> doubleArr; DynamicArray<string> stringArr; DynamicArray<Point> pointArr; do { cout 请选择功能：" ; cout 输入数据" ; cout 追加数据" ; cout 删除...

msize(A,1)-by-nsize(A,2)解释一下这句matlab代码

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请解释连接中代码意思

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【编程题】使用LiteOS操作系统编程的过程中，已实现了任务入口函数void LED_task（），请用代码创建这个任务UINT32 create_LED_task() ，并配置任务优先级为11

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The task of this problem is simple: insert a sequence of distinct positive integers into a hash table, and output the positions of the input numbers. The hash function is defined to be H(key)=key%TSize where TSize is the maximum size of the hash table. Quadratic probing (with positive increments only) is used to solve the collisions. Note that the table size is better to be prime. If the maximum size given by the user is not prime, you must re-define the table size to be the smallest prime number which is larger than the size given by the user. Input Specification: Each input file contains one test case. For each case, the first line contains two positive numbers: MSize (≤10 4 ) and N (≤MSize) which are the user-defined table size and the number of input numbers, respectively. Then N distinct positive integers are given in the next line. All the numbers in a line are separated by a space. Output Specification: For each test case, print the corresponding positions (index starts from 0) of the input numbers in one line. All the numbers in a line are separated by a space, and there must be no extra space at the end of the line. In case it is impossible to insert the number, print "-" instead.

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