4.#define MAX_DATA_SIZE (10)int main() { unsigned inti = 0; unsigned char data[MAX_DATA_SIZE]={1.2,3,4,5,6,7,8.9,03:memcpy(&data[2], data. MAX_DATA_SIZE/2); return O; } 上面代码中数组data最终的数据是什么?答:

时间: 2024-01-14 16:04:30 浏览: 53
这段代码存在语法错误,正确的代码应该是: ``` #define MAX_DATA_SIZE (10) int main() { unsigned int i = 0; unsigned char data[MAX_DATA_SIZE] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0}; memcpy(&data[2], data, MAX_DATA_SIZE / 2); return 0; } ``` 现在来解释一下这段代码的执行过程: 1. 定义了一个常量 `MAX_DATA_SIZE`,其值为 10。 2. 定义了一个无符号整型变量 `i`,并将其初始化为 0。 3. 定义了一个长度为 `MAX_DATA_SIZE` 的无符号字符数组 `data`,并将其初始化为 `{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0}`。 4. 调用了 `memcpy` 函数,将 `data` 数组中从下标为 2 的位置开始的一半(共 5 个元素)复制到数组的起始位置,即从下标为 0 的位置开始。 5. 返回整型值 0,结束程序的执行。 所以,经过 `memcpy` 函数的处理后,数组 `data` 中的数据变为: ``` {3, 4, 5, 6, 7, 3, 4, 5, 6, 7} ``` 其中,下标为 0~4 的位置上的元素是原来数组中下标为 2~6 的元素,下标为 5~9 的位置上的元素是原来数组中下标为 0~4 的元素。
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#define MAX_DATA_SIZE(10) int main() {unsigned int i= 0;unsigned char data [MAX_DATA_SIZE]=(1,2,3,4,5,6,7,8,9,0}; memcpy(&data[2], data, MAX_DATA_SIZE /2); return 0; 上面代码中数组 data 最终的数据是什么?

上面代码中存在一个语法错误,即在定义宏时应该使用圆括号而不是方括号。应该将 `#define MAX_DATA_SIZE(10)` 改为 `#define MAX_DATA_SIZE (10)`。 修改后,数组 `data` 最终的数据是 `{1, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}`。这是因为 `memcpy()` 函数会将数组 `data` 中的前 `MAX_DATA_SIZE / 2` 个字节(即前5个元素)复制到数组 `data` 中的第2个元素位置(即从第3个元素开始),覆盖掉原有的数据。因此,数组 `data` 中的前5个元素变成了 `{1, 2, 1, 2, 3}`。而数组 `data` 中的后5个元素没有被修改,保持原来的值不变。因此,数组 `data` 最终的数据是 `{1, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}`。

#define VIDEOHDFRMLEN ((unsigned long long)(1920*1080*2*2)) #define VIDEOBSNUM ((unsigned long long)200) #define VIDEOBSLEN ((unsigned long long)(3840*2160)) #define AUDIOBUFFNUM ((unsigned long long)200) #define AUDIOFRAMELEN ((unsigned long long)204800) #define UDPFIFOSIZE 500*1000*188 #define MUX_CHANNEL_INDEX 86 #define MAX_SYSCMD_NUM 192 #define MAX_ENCODER_NUM 96 #define MAX_QCAP_DEVICE_NUM 8 #define MAX_IN_DEVICE_NUM 16 #define MAX_OUT_DEVICE_NUM 16 #define MAX_BUF_NUM 64 #define MAX_DEV_NUM 64 #define MAX_NAME_LEN 1024 #define MAX_COMMAND_LEN 102400 #define HANDLE void* #define REDVLEN (512 * 32 * 2) //ÿ�δӻ�������ȡ�����ݴ�С������ 10M ���ʼ��㣩 #define VIRLEN

这段代码是一系列的宏定义,用于定义一些常量和类型。 - `VIDEOHDFRMLEN` 定义了高清视频帧的长度,计算方式与前面的宏定义类似。 - `VIDEOBSNUM` 定义了视频比特流的数量。 - `VIDEOBSLEN` 定义了视频比特流的长度。 - `AUDIOBUFFNUM` 定义了音频缓冲区的数量。 - `AUDIOFRAMELEN` 定义了音频帧的长度。 - `UDPFIFOSIZE` 定义了UDP数据包的FIFO大小。 - `MUX_CHANNEL_INDEX` 定义了多路复用通道的索引。 - `MAX_SYSCMD_NUM` 定义了最大系统命令数量。 - `MAX_ENCODER_NUM` 定义了最大编码器数量。 - `MAX_QCAP_DEVICE_NUM` 定义了最大QCAP设备数量。 - `MAX_IN_DEVICE_NUM` 定义了最大输入设备数量。 - `MAX_OUT_DEVICE_NUM` 定义了最大输出设备数量。 - `MAX_BUF_NUM` 定义了最大缓冲区数量。 - `MAX_DEV_NUM` 定义了最大设备数量。 - `MAX_NAME_LEN` 定义了最大名称长度。 - `MAX_COMMAND_LEN` 定义了最大命令长度。 - `HANDLE` 定义了一个void指针类型,通常用作句柄或指针类型的别名。 - `REDVLEN` 定义了某种数据结构的长度。 - `VIRLEN` 在代码中没有给出定义,可能是一个未完成的宏定义。 这些宏定义可以在代码中使用,用于表示特定的常量值或数据类型,使得代码更加易读和易维护。

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#include "bflb_adc.h" #include "bflb_mtimer.h" #include "board.h" struct bflb_device_s adc; #define TEST_ADC_CHANNELS 2 #define TEST_COUNT 10 struct bflb_adc_channel_s chan[] = { { .pos_chan = ADC_CHANNEL_2, .neg_chan = ADC_CHANNEL_GND }, { .pos_chan = ADC_CHANNEL_GND, .neg_chan = ADC_CHANNEL_3 }, }; int main(void) { board_init(); board_adc_gpio_init(); adc = bflb_device_get_by_name("adc"); / adc clock = XCLK / 2 / 32 */ struct bflb_adc_config_s cfg; cfg.clk_div = ADC_CLK_DIV_32; cfg.scan_conv_mode = true; cfg.continuous_conv_mode = false; cfg.differential_mode = true; cfg.resolution = ADC_RESOLUTION_16B; cfg.vref = ADC_VREF_3P2V; bflb_adc_init(adc, &cfg); bflb_adc_channel_config(adc, chan, TEST_ADC_CHANNELS); for (uint32_t i = 0; i < TEST_COUNT; i++) { bflb_adc_start_conversion(adc); while (bflb_adc_get_count(adc) < TEST_ADC_CHANNELS) { bflb_mtimer_delay_ms(1); } for (size_t j = 0; j < TEST_ADC_CHANNELS; j++) { struct bflb_adc_result_s result; uint32_t raw_data = bflb_adc_read_raw(adc); printf("raw data:%08x\r\n", raw_data); bflb_adc_parse_result(adc, &raw_data, &result, 1); printf("pos chan %d,neg chan %d,%d mv \r\n", result.pos_chan, result.neg_chan, result.millivolt); } bflb_adc_stop_conversion(adc); bflb_mtimer_delay_ms(100); } while (1) { } }根据以上代码对bl618程序的编写对以下stm32中代码#include "stm32f10x.h" #include "delay.h" #include "FSR.h" #include "usart.h" #include "adc.h" #define PRESS_MIN 20 #define PRESS_MAX 6000 #define VOLTAGE_MIN 150 #define VOLTAGE_MAX 3300 u8 state = 0; u16 val = 0; u16 value_AD = 0; long PRESS_AO = 0; int VOLTAGE_AO = 0; long map(long x, long in_min, long in_max, long out_min, long out_max); int main(void) { delay_init(); NVIC_Configuration(); uart_init(9600); Adc_Init(); delay_ms(1000); printf("Test start\r\n"); while(1) { value_AD = Get_Adc_Average(1,10); VOLTAGE_AO = map(value_AD, 0, 4095, 0, 3300); if(VOLTAGE_AO < VOLTAGE_MIN) { PRESS_AO = 0; } else if(VOLTAGE_AO > VOLTAGE_MAX) { PRESS_AO = PRESS_MAX; } else { PRESS_AO = map(VOLTAGE_AO, VOLTAGE_MIN, VOLTAGE_MAX, PRESS_MIN, PRESS_MAX); } printf("ADÖµ = %d,µçѹ = %d mv,ѹÁ¦ = %ld g\r\n",value_AD,VOLTAGE_AO,PRESS_AO); delay_ms(500); } } long map(long x, long in_min, long in_max, long out_min, long out_max) { return (x - in_min) * (out_max - out_min) / (in_max - in_min) + out_min; }移植到bl618进行改写

import mindspore.nn as nn import mindspore.ops.operations as P from mindspore import Model from mindspore import Tensor from mindspore import context from mindspore import dataset as ds from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net from mindspore.nn.metrics import Accuracy # Define the ResNet50 model class ResNet50(nn.Cell): def __init__(self, num_classes=10): super(ResNet50, self).__init__() self.resnet50 = nn.ResNet50(num_classes=num_classes) def construct(self, x): x = self.resnet50(x) return x # Load the CIFAR-10 dataset data_home = "/path/to/cifar-10/" train_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=True) test_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=False) # Define the hyperparameters learning_rate = 0.1 momentum = 0.9 epoch_size = 200 batch_size = 32 # Define the optimizer optimizer = nn.Momentum(filter(lambda x: x.requires_grad, resnet50.get_parameters()), learning_rate, momentum) # Define the loss function loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean') # Define the model net = ResNet50() # Define the model checkpoint config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1000, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet50", directory="./checkpoints/", config=config_ck) # Define the training dataset train_data = train_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the testing dataset test_data = test_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the model and train it model = Model(net, loss_fn=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) model.train(epoch_size, train_data, callbacks=[ckpt_cb, LossMonitor()], dataset_sink_mode=True) # Load the trained model and test it param_dict = load_checkpoint("./checkpoints/resnet50-200_1000.ckpt") load_param_into_net(net, param_dict) model = Model(net, loss_fn=loss_fn, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) result = model.eval(test_data) print("Accuracy: ", result["Accuracy"])这段代码有错误

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