lib_memcpy

时间: 2023-08-13 11:07:23 浏览: 40
引用中提到了宏展开后得到memcpy函数的实现,其中调用了lib_memcpy函数。因此,lib_memcpy是memcpy函数的一个关键部分,用于实际执行内存复制操作。然而,没有提供lib_memcpy的具体定义或声明的信息。因此,我无法提供关于lib_memcpy的更多详细信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [SylixOS里C库函数的实现](https://blog.csdn.net/ScilogyHunter/article/details/111408107)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
相关问题

int vnet_app_add_cert_key_pair (vnet_app_add_cert_key_pair_args_t * a) { app_cert_key_pair_t *ckpair = app_cert_key_pair_alloc (); vec_validate (ckpair->cert, a->cert_len - 1); clib_memcpy_fast (ckpair->cert, a->cert, a->cert_len); vec_validate (ckpair->key, a->key_len - 1); clib_memcpy_fast (ckpair->key, a->key, a->key_len); a->index = ckpair->cert_key_index; return 0; }

这段代码定义了一个函数 `vnet_app_add_cert_key_pair`,用于向应用程序添加证书-密钥对。 函数接受一个指向 `vnet_app_add_cert_key_pair_args_t` 结构体的指针 `a` 作为参数。函数的目标是将传入的证书和密钥复制到一个新的 `app_cert_key_pair_t` 结构体中,并将其分配给应用程序。 首先,函数通过调用 `app_cert_key_pair_alloc` 分配了一个新的 `app_cert_key_pair_t` 结构体,该结构体表示证书-密钥对。 然后,使用 `vec_validate` 函数对 `ckpair->cert` 进行预分配,确保其大小为 `a->cert_len - 1`。这样做是为了确保 `ckpair->cert` 能够容纳 `a->cert_len` 字节的数据。 接下来,使用 `clib_memcpy_fast` 函数将 `a->cert` 中的数据复制到 `ckpair->cert` 中,复制的字节数为 `a->cert_len`。 类似地,使用 `vec_validate` 和 `clib_memcpy_fast` 函数将密钥复制到 `ckpair->key` 中。 最后,将 `ckpair->cert_key_index` 赋值给 `a->index`,表示成功添加证书-密钥对。 函数返回值为 0,表示成功执行添加操作。 综上所述,这段代码用于向应用程序添加证书-密钥对,并将相关信息存储在参数结构体中。

#00 pc 000000000007f308 /apex/com.android.runtime/lib64/bionic/libc.so (__memcpy+248) (BuildId: f8da9ef138257423256285049dff190a)

根据提供的引用信息,可以看出这是一个关于Android系统的错误信息。引用\[1\]中的信息显示了错误发生的位置和调用栈。具体来说,错误发生在/lib64/bionic/libc.so库的__memcpy函数中,地址为0x000000000007f308。这个错误信息可以通过使用addr2line工具来进行分析。根据引用\[2\]和引用\[3\],32位系统可以使用/Sdk/ndk/toolchains/arm-linux-androideabi-4.9/prebuilt/linux-x86_64/bin/arm-linux-androideabi-addr2line工具,而64位系统可以使用/Sdk/ndk/toolchains/aarch64-linux-android-4.9/prebuilt/linux-x86_64/bin/aarch64-linux-android-addr2line工具来分析错误的具体位置。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Android native crash debug](https://blog.csdn.net/april_12345/article/details/123635412)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

相关推荐

int CR_RegisterEventCallback (int nDetrIdx, ICallback∗ pCallback ) ; class CCallbackImp : public ICallback { public: virtual void Process (int nEventID, CR Event∗ pEvent); void SetFrmBuf(char∗ pFrmBuf); void SetFrmHeaderLen(int nLen); private : int m nFrmHeaderLen; // In bytes char∗ m pFrmBuf; }; void CCallbackImp::Process(int nEventID, CR Event∗ pEvent) { if (CR EVT NEW FRAME == nEventID) { int nFrmIdxInBuf = ∗(int∗)pEvent−>pData; int nFrmSize = m nFrmHeaderLen + pEvent−>nPixelDepth ∗ pEvent−>nWidth ∗ pEvent−>nHeight / 8; if (m pFrmBuf != NULL) { char∗ pCurrFrm = (char∗)m pFrmBuf + nFrmIdxInBuf ∗ nFrmSize; memcpy(pDst, pCurrFrm, nFrmSize); } } } void CCallbackImp::SetFrmBuf(char∗ pFrmBuf) { m pFrmBuf = pFrmBuf; } void CCallbackImp::SetFrmHeaderLen(int nLen) { m nFrmHeaderLen = nLen; } enum CR_EventID { CR EVT SERVER DISCONNECTED, // dropped connection with server CR EVT DETR DISCONNECTED, // dropped connection with detector CR EVT TEMPERATURE INFO, // temperature of the detector CR EVT NEW FRAME, // Arrival of a new frame CR EVT CALIBRATION IN PROGRESS, // Calibration in progress CR EVT CALIBRATION FINISHED, // Completion of calibration CR EVT ACQ STAT INFO // Acquisition of statistical summary }; struct CR_Event { int nDetrIdx; int nWidth; // Same as CR ModeInfo.nImageWidth, see A.4 int nHeight; int nPixelDepth; void∗ pData; }; struct CR_AcquisitionStatInfo { int nTotalFrameNum; // Total number of frames acquired int nLostFrameNum; // Number of lost frames float fStatFrameRate; float fTransmissionSpeed; long long nAcqDuration; // Duration of image acquisition } Python作为def调用 CCallbackImp∗ pCallback = new CCallbackImp(); CR RegisterEventCallback(cDETR IDX, pCallback);

#include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include "lib.h" void findBestItems(int index, int currentValue, int currentWeight, int *itemWeights, int *itemValues, int maxCapacity, int totalItems, int &highestValue, int *optimalItems, int **bestItemsList, int &bestItemCount, int *currentItems) { if (index == totalItems) { if (currentValue > highestValue) { highestValue = currentValue; bestItemCount = 1; std::memcpy(optimalItems, currentItems, sizeof(int) * totalItems); std::memcpy(bestItemsList[0], currentItems, sizeof(int) * totalItems); } else if (currentValue == highestValue) { std::memcpy(bestItemsList[bestItemCount], currentItems, sizeof(int) * totalItems); bestItemCount++; } return; } if (currentWeight + itemWeights[index] <= maxCapacity) { currentItems[index] = index + 1; findBestItems(index + 1, currentValue + itemValues[index], currentWeight + itemWeights[index], itemWeights, itemValues, maxCapacity, totalItems, highestValue, optimalItems, bestItemsList, bestItemCount, currentItems); } currentItems[index] = 0; findBestItems(index + 1, currentValue, currentWeight, itemWeights, itemValues, maxCapacity, totalItems, highestValue, optimalItems, bestItemsList, bestItemCount, currentItems); } Solution solveKnapsack(char *inputFile) { FILE *inputStream = std::fopen(inputFile, "r"); if (inputStream == NULL) { std::cout << "Error open file\n"; std::exit(1); } int maxCapacity; std::fscanf(inputStream, "%d", &maxCapacity); char inputLine[256]; std::fgets(inputLine, sizeof(inputLine), inputStream); std::fgets(inputLine, sizeof(inputLine), inputStream); char *item = std::strtok(inputLine, ","); int totalItems = 0; int itemValues[256]; while (item != NULL) { itemValues[totalItems] = std::atoi(item); item = std::strtok(NULL, ","); totalItems++; } std::fgets(inputLine, sizeof(inputLine), inputStream); item = std::strtok(inputLine, ","); int itemWeights[256]; for (int i = 0; i < totalItems; i++) { itemWeights[i] = std::atoi(item); item = std::strtok(NULL, ","); } std::fclose(inputStream); int highestValue = 0; int optimalItems[256]; int **bestItemsList = new int *[256]; for (int i = 0; i < 256; i++) { bestItemsList[i] = new int[totalItems]; } int bestItemCount = 0; int currentItems[256]; findBestItems(0, 0, 0, itemWeights, itemValues, maxCapacity, totalItems, highestValue, optimalItems, bestItemsList, bestItemCount, currentItems); Solution solution = {highestValue, bestItemsList, optimalItems, totalItems, bestItemCount}; return solution; }请帮我把这个cpp文件转换为c文件

int CR_RegisterEventCallback (int nDetrIdx, ICallback∗ pCallback ) ; class CCallbackImp : public ICallback { public: virtual void Process (int nEventID, CR Event∗ pEvent); void SetFrmBuf(char∗ pFrmBuf); void SetFrmHeaderLen(int nLen); private : int m nFrmHeaderLen; // In bytes char∗ m pFrmBuf; }; void CCallbackImp::Process(int nEventID, CR Event∗ pEvent) { if (CR EVT NEW FRAME == nEventID) { int nFrmIdxInBuf = ∗(int∗)pEvent−>pData; int nFrmSize = m nFrmHeaderLen + pEvent−>nPixelDepth ∗ pEvent−>nWidth ∗ pEvent−>nHeight / 8; if (m pFrmBuf != NULL) { char∗ pCurrFrm = (char∗)m pFrmBuf + nFrmIdxInBuf ∗ nFrmSize; memcpy(pDst, pCurrFrm, nFrmSize); } } } void CCallbackImp::SetFrmBuf(char∗ pFrmBuf) { m pFrmBuf = pFrmBuf; } void CCallbackImp::SetFrmHeaderLen(int nLen) { m nFrmHeaderLen = nLen; } enum CR_EventID { CR EVT SERVER DISCONNECTED, // dropped connection with server CR EVT DETR DISCONNECTED, // dropped connection with detector CR EVT TEMPERATURE INFO, // temperature of the detector CR EVT NEW FRAME, // Arrival of a new frame CR EVT CALIBRATION IN PROGRESS, // Calibration in progress CR EVT CALIBRATION FINISHED, // Completion of calibration CR EVT ACQ STAT INFO // Acquisition of statistical summary }; struct CR_Event { int nDetrIdx; int nWidth; // Same as CR ModeInfo.nImageWidth, see A.4 int nHeight; int nPixelDepth; void∗ pData; }; struct CR_AcquisitionStatInfo { int nTotalFrameNum; // Total number of frames acquired int nLostFrameNum; // Number of lost frames float fStatFrameRate; float fTransmissionSpeed; long long nAcqDuration; // Duration of image acquisition } python调用

最新推荐

recommend-type

关于__Federico Milano 的电力系统分析工具箱.zip

1.版本:matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

mlab-upenn 研究小组的心脏模型模拟.zip

1.版本:matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
recommend-type

RTL8188FU-Linux-v5.7.4.2-36687.20200602.tar(20765).gz

REALTEK 8188FTV 8188eus 8188etv linux驱动程序稳定版本, 支持AP,STA 以及AP+STA 共存模式。 稳定支持linux4.0以上内核。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

:YOLO目标检测算法的挑战与机遇:数据质量、计算资源与算法优化,探索未来发展方向

![:YOLO目标检测算法的挑战与机遇:数据质量、计算资源与算法优化,探索未来发展方向](https://img-blog.csdnimg.cn/7e3d12895feb4651b9748135c91e0f1a.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA5rKJ6YaJ77yM5LqO6aOO5Lit,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. YOLO目标检测算法简介 YOLO(You Only Look Once)是一种
recommend-type

def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

:YOLO目标检测算法的最佳实践:模型训练、超参数调优与部署优化,打造高性能目标检测系统

![:YOLO目标检测算法的最佳实践:模型训练、超参数调优与部署优化,打造高性能目标检测系统](https://img-blog.csdnimg.cn/20201024153508415.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1NNRjA1MDQ=,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. YOLO目标检测算法概述 **1.1 YOLO算法简介** YOLO(You Only Look Once)是一种
recommend-type

pecl-memcache-php7 下载

你可以通过以下步骤来下载 pecl-memcache-php7: 1. 打开终端或命令行工具。 2. 输入以下命令:`git clone https://github.com/websupport-sk/pecl-memcache.git` 3. 进入下载的目录:`cd pecl-memcache` 4. 切换到 php7 分支:`git checkout php7` 5. 构建和安装扩展:`phpize && ./configure && make && sudo make install` 注意:在执行第5步之前,你需要确保已经安装了 PHP 和相应的开发工具。