for (index = 0u; index < MAX_CAN_DATA_BYTES; index++) { IutTransmittingObject.data[index] = UT_GlobalTransmittingData[index]; }其中前面一个定义是 uint32_t *data; 后面一个定义是ut_uint8 UT_GlobalTransmittingData[MAX_CAN_DATA_BYTES];赋值语句运行之后并没有实现赋值是为什么？要怎么修改？

时间: 2024-04-19 08:29:37 浏览: 42
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MAX9526.zip_datasheet_max9526_zip

根据您提供的信息，可以推测问题可能出现在以下几个方面： 1. `IutTransmittingObject.data` 的类型是 `uint32_t *`，而 `UT_GlobalTransmittingData` 的类型是 `ut_uint8[MAX_CAN_DATA_BYTES]`。这两个数据类型不匹配，导致赋值失败。确保数据类型匹配才能正确赋值。 2. 可能在循环中出现了错误的索引范围。请确保 `MAX_CAN_DATA_BYTES` 的值正确，并且循环的索引范围是从 0 到 `MAX_CAN_DATA_BYTES - 1`。 请检查以上两个方面，如果问题仍然存在，请提供更详细的代码和错误信息，以便我可以更好地帮助您解决问题。
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for (index = 0u; index < MAX_CAN_DATA_BYTES; index++) { IutTransmittingObject.data[index] = UT_GlobalTransmittingData[index]; }其中前面一个定义是 uint32_t *data; 后面一个定义是ut_uint8 UT_GlobalTransmittingData[MAX_CAN_DATA_BYTES];赋值语句运行之后并没有实现赋值是为什么？要怎么修改？

index < MAX_CAN_DATA_BYTES; index++) { IutTransmittingObject.data[index] = UT_GlobalTransmittingData[index]; } 这样修改后，赋值语句应该能够正确地将 UT_GlobalTransmittingData 数组的值赋给 ...

int index_min = 0, index_max = 0;

然而，您提到的 int index_min = 0, index_max = 0; 这部分似乎与这两个函数无关，它更像是在描述数组索引的初始化。 index_min 初始化为0，表示查找最小值时的起始位置；index_max 同样初始化为0，可能用于...

#include <iostream>using namespace std;#define SIZE 4int main() { int matrix[SIZE][SIZE]; //目标矩阵 // 输入矩阵元素 for (int i = 0; i < SIZE; i++) { for (int j = 0; j < SIZE; j++) { cin >> matrix[i][j]; } } // 判断鞍点 for (int i = 0; i < SIZE; i++) { int max_in_row = matrix[i][0]; // 行最大值 int col_index = 0; // 列下标 bool is_saddle_point = true; // 是否为鞍点 for (int j = 1; j < SIZE; j++) { if (matrix[i][j] > max_in_row) { max_in_row = matrix[i][j]; col_index = j; } } int max_in_col = matrix[0][col_index]; // 列最小值 int row_index = 0; // 行下标 for (int k = 1; k < SIZE; k++) { if (matrix[k][col_index] < max_in_col) { max_in_col = matrix[k][col_index]; row_index = k; } } if (i == row_index) { cout << "[" << i << "][" << col_index << "]=" << max_in_row << endl; } } return 0;}这一代码在输入的二维数组为1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4时无法输出[0][0]=1 [0][1]=1 [0][2]=1 [0][3]=1，而是只输出一个[0][0]=1，请修改该代码使其能按要求正确输出

cout << "[" << i << "][" << col_index << "]=" << max_in_row << endl; has_saddle_point = true; } } if (!has_saddle_point) { cout << "No saddle point found." << endl; } return 0; } 输出结果...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np data_wait = pd.read_csv("2020年洋葱价格数据集.csv") UP_dataframes = data_wait[(data_wait["state"] == "Uttar Pradesh")] list_state = data_wait["state"].unique() max_adv = dict() min_adv = dict() for i in list_state: min_adv[i] = data_wait[(data_wait["state"] == i)]["min_price"].mean() max_adv[i] = data_wait[(data_wait["state"] == i)]["max_price"].mean() tabel_min = pd.DataFrame.from_dict(min_adv, orient="index") tabel_max = pd.DataFrame.from_dict(max_adv, orient="index") print(tabel_max,tabel_min) plt.hist(height=tabel_max[0], x=tabel_max.index) plt.show() plt.hist(height=tabel_min[0],x=tabel_min.index) plt.show()这个代码有甚恶问题

这段代码有一些错误和不规范之处，具体如下： 1. 在导入库的时候，应该将其放在...plt.hist(x=tabel_max.index, weights=tabel_max[0]) plt.show() plt.hist(x=tabel_min.index, weights=tabel_min[0]) plt.show()

res6 = pd.DataFrame() for col in data_t.columns: # 求取最大值和最小值 max_value = data_t[col].max() min_value = data_t[col].min() # 找到最大值和最小值所在的月份 max_month = data_t[col][data_t[col] == max_value].index.month min_month = data_t[col][data_t[col] == min_value].index.month # 统计每个月份出现的次数 max_count = np.bincount(max_month) min_count = np.bincount(min_month) # 找到出现次数最多的月份 max_idx = np.argmax(max_count) min_idx = np.argmax(min_count) # 将结果存入res6中 res6.loc[col, '最大值所在月份'] = max_idx res6.loc[col, '最小值所在月份'] = min_idx对代码调整实现正常运行

- max_month 和 min_month 的计算方式从 data_t[col][data_t[col] == max_value].index.month 和 data_t[col][data_t[col] == min_value].index.month 改为了 data_t.index.month[data_t[col] == max_value...

max_index = len(data) - delay - 1为什么要－1

max_index = len(data) - delay - 1中的-1是因为Python中的索引是从开始的，而不是从1开始的。因此，如果不减去1，max_index将比实际索引大1，这将导致索引越界错误。

#include <iostream> using namespace std; #define SIZE 4 int main() { int matrix[SIZE][SIZE]; //目标矩阵 // 输入矩阵元素 for (int i = 0; i < SIZE; i++) { for (int j = 0; j < SIZE; j++) { cin >> matrix[i][j]; } } // 判断鞍点 for (int i = 0; i < SIZE; i++) { int max_in_row = matrix[i][0]; // 行最大值 int col_index = 0; // 列下标 bool is_saddle_point = true; // 是否为鞍点 for (int j = 1; j < SIZE; j++) { if (matrix[i][j] > max_in_row) { max_in_row = matrix[i][j]; col_index = j; } } for (int k = 0; k < SIZE; k++) { if (matrix[k][col_index] < max_in_row) { is_saddle_point = false; break; } } if (is_saddle_point) { cout << "[" << i << "][" << col_index << "]=" << max_in_row << endl; } } return 0; }修改该代码，使其在输入为1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4时，输出[0][0]=1 [0][1]=1 [0][2]=1 [0][3]=1

cout << "[" << i << "][" << col_index << "]=" << max_in_row << endl; } } return 0; } 这样修改后，就可以在输入为1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4时，输出[0][0]=1 [0][1]=1 [0][2]=1 [0][3]=1 了。

// 第二轮基数排序，按照第二、三、四个字符进行排序 for (int k = 1; k <= 3; k++) { int max_b = b[0]; for (int i = 1; i < n.length; i++) { if (b[i] > max_b) { max_b = b[i]; } } for (int i = 0; i <= max_b; i++) { c[i] = 0; } for (int i = 0; i < n.length; i++) { int num = 0; for (int j = k; j <= k+2; j++) { num = num * 10 + n.data[i].num[j]; } b[i] = num; } for (int i = 0; i < n.length; i++) { c[b[i]]++; } for (int i = 1; i <= max_b; i++) { c[i] += c[i-1]; } for (int i = n.length-1; i >= 0; i--) { int j = c[b[i]]-1; a[j] = n.data[i].num[0] - 'A'; Swap(no, i, j); c[b[i]]--; } }解释此代码

i <= max_b; i++) { c[i] = 0; } for (int i = 0; i < n.length; i++) { c[b[i]]++; } for (int i = 1; i <= max_b; i++) { c[i] += c[i-1]; } for (int i = n.length-1; i >= 0; i--) { int j = c[b[i]]-1; a...

int max_row_index = max_row - arr[0]; int max_col_index = max_col - *max_row;这一段代码可以简单一点吗

其中 max_row_index 直接计算出 max_row 在数组中的索引，max_col_index 则通过 arr + max_row_index 获取到 max_row 所在的行数组指针，再用解引用操作符 * 获取该行中 max_col 元素的值。

// 选择排序算法 for ( i = 0; i < num_records - 1; i++) { int max_index = i; for ( j = i + 1; j < num_records; j++) { if (sorted[j].score > sorted[max_index].score) max_index = j; } if (i != max_index) { struct Employee temp = sorted[i]; sorted[i] = sorted[max_index]; sorted[max_index] = temp; } } printf("员工编号\t员工姓名\t员工所属部门\t员工绩效分数\n"); // 循环打印排序后的记录 for ( i = 0; i < num_records; i++) { printf("%-8d\t%-10s\t%-12s\t%d\n", sorted[i].id, sorted[i].name, sorted[i].department, sorted[i].score); } }与之相同作用的代码还能怎么打

for (i = 0; i < num_records - 1; i++) { for (j = 0; j < num_records - i - 1; j++) { if (sorted[j].score < sorted[j+1].score) { struct Employee temp = sorted[j]; sorted[j] = sorted[j+1]; sorted[j+...

#define MAX_PROCESS_NUM 10 typedef enum{ READY, RUNNING, BLOCKED } ProcessState; typedef struct{ int pid; ProcessState state; int priority; int remain_time_slice; } PCB; PCB processes[MAX_PROCESS_NUM]; int process_num = 0; #define TIME_SLICE 3 void time_slice_scheduling(){ int i; do{ for(i = 0; i < process_num; i++){ if(processes[i].state == RUNNING){ processes[i].remain_time_slice--; if(processes[i].remain_time_slice == 0){ processes[i].state = READY; } } if(processes[i].state == READY){ processes[i].state = RUNNING; processes[i].remain_time_slice = TIME_SLICE; } } }while(1); } void priority_scheduling(){ int i, j, max_priority, max_index; do{ max_priority = -1; max_index = -1; for(i = 0; i < process_num; i++){ if(processes[i].state == READY && processes[i].priority > max_priority){ max_priority = processes[i].priority; max_index = i; } } if(max_index != -1){ processes[max_index].state = RUNNING; for(j = 0; j < process_num; j++){ if(j != max_index && processes[j].state != BLOCKED){ processes[j].state = READY; } } } }while(1); } #include <stdio.h> int main(){ // 创建进程并初始化 processes[0].pid = 0; processes[0].state = RUNNING; processes[0].priority = 2; processes[0].remain_time_slice = TIME_SLICE; processes[1].pid = 1; processes[1].state = READY; processes[1].priority = 1; processes[1].remain_time_slice = 0; processes[2].pid = 2; processes[2].state = READY; processes[2].priority = 3; processes[2].remain_time_slice = 0; process_num = 3; // 调用时间片轮转调度算法 time_slice_scheduling(); // 调用静态优先级调度算法 priority_scheduling(); return 0; }代码运行错误，请修改

int i, j, max_priority, max_index; do { int all_blocked = 1; max_priority = -1; max_index = -1; for (i = 0; i < process_num; i++) { if (processes[i].state == READY && processes[i].priority > ...

InstructionCode = 0xE5; DataLength = 0x04; data_reg = UART_RXBuffer[i+4]*256 + UART_RXBuffer[i+5]; if( (data_reg>>15) == 1 ) { if((data_reg>>12) == 8) { // Max_Range = AppPara.Max_distance; data_reg = Max_Range; } if((data_reg>>12) == 9) { // threshold = AppPara.Max_threshold; data_reg = threshold; } } else { if((data_reg>>12) == 0) { Max_Range = (data_reg&0x0FFF); AppPara.Max_distance = Max_Range; ParaSave(AppPara_ADDR,(uint32_t*)&AppPara, 2); data_reg = Max_Range; } if((data_reg>>12) == 1) { threshold = (data_reg&0x0FFF); AppPara.Max_threshold = threshold; ParaSave(AppPara_ADDR,(uint32_t*)&AppPara, 2); data_reg = threshold; } } Sum_Check = LOCAL_ADDRESS + DEVICE_CODE + DataLength + InstructionCode + (data_reg>>8) + (data_reg&0xFF); TxBuffer[Tx_count++] = LOCAL_ADDRESS; TxBuffer[Tx_count++] = DEVICE_CODE; TxBuffer[Tx_count++] = DataLength; TxBuffer[Tx_count++] = InstructionCode; TxBuffer[Tx_count++] = data_reg>>8; TxBuffer[Tx_count++] = data_reg&0xFF; TxBuffer[Tx_count++] = Sum_Check; break;这段代码意思

如果 data_reg 的第12位为0，则将 data_reg 的低12位（通过与0x0FFF进行与运算）赋给 Max_Range，并将其赋值给 AppPara.Max_distance。然后将 AppPara 结构体的内容保存到某个地址，并将 Max_Range 的...

def map_data(data_map, axis_num): data_map = np.max(data_map, axis=axis_num) data_map -= data_map.min() data_map = data_map / data_map.max() data_map = np.array(data_map * 255, dtype=np.uint8) return data_map c+++实现

vector<vector<int>> result = map_data(data_map, 0); for (int i = 0; i < result.size(); i++) { for (int j = 0; j < result[0].size(); j++) { cout << result[i][j] << " "; } cout << endl; } return...

請你幫我檢from flask import Flask, render_template, request, redirect import openpyxl app = Flask(__name__) # 首页，录入数据页面 @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def index(): if request.method == 'POST': # 从表单中获取数据 confirm_date = request.form['confirm_date'] shift = request.form['shift'] machine_model = request.form['machine_model'] issue = request.form['issue'] issue_qty = request.form['issue_qty'] note = request.form['note'] # 打开Excel文件并写入数据 wb = openpyxl.load_workbook('D:/data.xlsx') ws = wb.active row_count = ws.max_row ws.cell(row=row_count+1, column=1, value=confirm_date) ws.cell(row=row_count+1, column=2, value=shift) ws.cell(row=row_count+1, column=3, value=machine_model) ws.cell(row=row_count+1, column=4, value=issue) ws.cell(row=row_count+1, column=5, value=int(issue_qty)) ws.cell(row=row_count+1, column=6, value=note) wb.save('D:/data.xlsx') return redirect('/') else: return render_template('index.html') # 查询记录页面 @app.route('/search_record', methods=['GET', 'POST']) def search_record(): if request.method == 'POST': # 从表单中获取查询条件 start_date = request.form['start_date'] end_date = request.form['end_date'] machine_model = request.form['machine_model'] # 打开Excel文件并查询数据 wb = openpyxl.load_workbook('D:/data.xlsx') ws = wb.active data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2): if start_date <= str(row[0].value) <= end_date: if row[2].value == machine_model or machine_model == '全部': data.append([row[0].value, row[1].value, row[2].value, row[3].value, row[4].value, row[5].value]) return render_template('search_record.html', data=data) else: return render_template('search_record.html') if __name__ == '__main__': app.run(debug=True,host="0.0.0.0")

if start_date <= str(row[0].value) <= end_date: if row[2].value == machine_model or machine_model == '全部': data.append([row[0].value, row[1].value, row[2].value, row[3].value, row[4].value, row[5...

import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了，为什么？给出修改后的 代码

for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song...
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使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"