解释下面代码main(void) { nIn=0; nOut=0; f2PI=2PI; fSignal1=0.0; fSignal2=PI0.1; fStepSignal1=2PI/30; fStepSignal2=2PI*1.4; while ( 1 ) { fInput=InputWave(); fIn[nIn]=fInput; nIn++; nIn%=256; fOutput=FIR(); fOut[nOut]=fOutput; nOut+

时间: 2023-08-04 17:08:13 浏览: 174

关于main函数两个参数

c语言中命令行参数argc,argv 关键词： argc,argv main(int argc,char **argv) argv为指针的指针 argc为整数在C语言中，每个程序都始于`main()`函数，它是程序执行的起点。当我们谈论`main()`函数的两个参数`argc`和`argv`时，我们实际上是在讨论如何处理命令行参数。这些参数是在程序启动时由操作系统传递给程序的，通常在DOS或类DOS环境下。 `argc`（Argument Count）是一个整数，它表示传入`main()`函数的命令行参数的总数，包括程序本身的名称。例如，如果仅输入程序名，`argc`将为1，因为只有一个参数——程序自身。如果输入了参数，`argc`会相应增加，每增加一个参数，`argc`的值就会增加1。 `argv`（Argument Vector）是一个指向字符数组的指针，也可以说是字符指针的数组。这个数组包含了所有命令行参数的字符串表示。`argv[0]`始终指向程序的路径和名称，而`argv[1]`到`argv[argc-1]`分别指向后续的参数。值得注意的是，`argv[argc]`是一个空指针，用于指示数组的结束。让我们通过一个例子来进一步理解`argc`和`argv`的工作原理： 1. 假设程序名为`myprog`，只输入`myprog`，那么： - `argc` = 1，表示只有一个参数（程序自身） - `argv[0]`指向`myprog`的路径，如`./myprog` 2. 如果输入`myprog arg1`，则： - `argc` = 2，因为有两个参数（程序名和`arg1`） - `argv[0]`指向`myprog`的路径 - `argv[1]`指向`arg1` 3. 当输入`myprog arg1 arg2`时： - `argc` = 3，有三个参数（程序名和两个参数） - `argv[0]`指向`myprog`的路径 - `argv[1]`指向`arg1` - `argv[2]`指向`arg2` 在Turbo C 2.0中，除了`argc`和`argv`之外，`main()`函数还可以接受第三个参数`env`，它是一个指向环境变量的字符串数组。不过，这个在现代编程中并不常用，因此在这里我们主要关注`argc`和`argv`。在编写C程序时，`main()`函数可以声明为不同的形式，但`argc`和`argv`的使用是最常见的。例如，我们可以声明`main()`如下： ```c int main(int argc, char *argv[]) { // 代码段 } ``` 这里，`char *argv[]`等价于`char **argv`，表示`argv`是一个指向指针的数组，每个指针都指向一个字符数组，这些数组代表了命令行参数的字符串。使用`argc`和`argv`，程序员可以在程序启动时访问并处理命令行参数，这对于许多实用工具和脚本式应用程序非常有用，比如可以根据参数来改变程序的行为或接收用户输入的数据。通过这种方式，C语言提供了灵活的方式来与用户交互，或者与操作系统进行更深层次的沟通。 `argc`和`argv`是C语言中处理命令行参数的关键机制，它们允许程序根据启动时提供的信息来定制其行为，从而增强了程序的可配置性和功能性。了解并熟练使用这两个参数是每个C程序员必备的技能。

这段代码是一个主函数，其中包含一个无限循环（while(1)），程序会一直执行下去。在循环中，先将一些变量（nIn, nOut, f2PI, fSignal1, fSignal2, fStepSignal1, fStepSignal2）初始化。之后，程序会调用InputWave()函数获取输入信号，并将其存储到fIn数组中。接着，程序会调用FIR()函数进行滤波处理，得到输出信号，并将其存储到fOut数组中。最后，nIn和nOut的值会更新，以便下一次循环。这段代码的作用是模拟数字信号处理系统中的滤波器，对输入信号进行滤波处理，得到输出信号。

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解释下面代码main(void) { nIn=0; nOut=0; f2PI=2*PI; fSignal1=0.0; fSignal2=PI*0.1; fStepSignal1=2*PI/30; fStepSignal2=2*PI*1.4; while ( 1 ) { fInput=InputWave(); fIn[nIn]=fInput; nIn++; nIn%=256; fOutput=FIR(); fOut[nOut]=fOutput; nOut+

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nIn=0; nOut=0; f2PI=2*PI; fSignal1=0.0; fSignal2=PI*0.1; fStepSignal1=2*PI/30; fStepSignal2=2*PI*1.4; while ( 1 ) { fInput=InputWave(); fIn[nIn]=fInput; nIn++; nIn%=256; fOutput=FIR(); fOut[nOut]=fOutput; nOut++; if ( nOut>=256 ) { nOut=0; /* 请在此句上设置软件断点 */ } } }

理解各语句作用。 switch ( judefir ) { case 0: break; case 1: for ( nAD=0;nAD<ADCNUMBER;nAD++ ) { nGraphBuf3[nAD]=nGraphBuf1[nAD]+nGraphBuf2[nAD]; } break; case 2: nOut=0;nIn=0; for ( nAD=0;nAD<ADCNUMBER;nAD++ ) { fInput=InputWave(); fIn[nIn]=fInput; nIn++; nIn%=2

解释代码def norm_weight(rng, nin, nout): fan_in = nin fan_out = nout W_bound = numpy.sqrt(6. / (fan_in + fan_out)) W = numpy.asarray(rng.uniform(low=-W_bound, high=W_bound, size=(nin, nout)), dtype=numpy.float32)

self.mai = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(in_channels=nin, out_channels=nout, kernel_size=(3, 3), stride=stride, padding=1, output_padding=output_padding), nn.GroupNorm(16, nout), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),把这个函数放在cuda上运行

def __init__(self, nIn, nOut, dilation_rate=2, reduction=16, add=True):

出错 optimizer (第 187 行) [aux1,aux2,aux3,model] = export((x == repmat(pi,nIn*mIn,1))+Constraints,Objective,options,[],[],0);

newmodel = nin.Net(cfg) if not args.cpu: newmodel.cuda() layer_id_in_cfg = 0 start_mask = torch.ones(3) end_mask = cfg_mask[layer_id_in_cfg] i = 0 for [m0, m1] in zip(model.modules(), newmodel.modules()): if isinstance(m0, nn.BatchNorm2d):

newmodel = nin.SRResNet(cfg) if not args.cpu: newmodel.cuda() layer_id_in_cfg = 0 start_mask = torch.ones(3) end_mask = cfg_mask[layer_id_in_cfg] i = 0

self.conv1x1 = ConvBNPReLU(nIn, n, 1, 1)

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def init(self, nIn, nOut, dilation_rate=2, reduction=16, add=True):