int len = vsnprintf(buffer, STR_LENGTH+1, str, arg_ptr);

时间: 2024-09-28 18:07:44 浏览: 35
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va_list(),va_start(),va_arg(),va_end() 详细解析

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`vsnprintf()` 是一个标准库函数,全称 "variable argument formatted output",即可变参数格式化输出。它的作用是在给定的缓冲区`buffer`中格式化字符串`str`,并根据可变参数表`arg_ptr`(由`va_start`初始化)填充变量数据,返回值是实际写入缓冲区的字节数,但不包括换行符`\n`。 `len`变量被赋值为`vsnprintf`的返回值,这通常用于动态分配内存以容纳格式化的字符串,因为`vsnprintf`不会自动调整缓冲区大小。`STR_LENGTH + 1`是因为我们需要留出空间存储潜在的结束字符(通常是'\0'),防止溢出。 举个例子,如果我们想在`buffer`中安全地格式化一个日期和时间: ```c char buffer[STR_LENGTH+1]; va_list args; va_start(args, str); strftime(buffer, sizeof(buffer), "%Y-%m-%d %H:%M:%S", args); va_end(args); ``` 这里假设`STR_LENGTH`足够大,`strftime`会写入完整的时间戳到`buffer`中,并返回实际使用的字节数。
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import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

import sys,numpy as np from keras.datasets import mnist (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() images,labels=(x_train[0:1000].reshape(1000,28*28)/255,y_train[0:1000]) one_hot_labels=np.zeros((len(labels),10)) for i,l in enumerate(labels): one_hot_labels[i][l]=1 labels=one_hot_labels test_images=x_test.reshape(len(x_test),28*28)/255 test_labels=np.zeros((len(y_test),10)) for i,l in enumerate(y_test): test_labels[i][l]=1 np.random.seed(1) def relu(x): return (x>=0)*x #此函数将所有负数设为0 def relu2deriv(output): return output>=0 #当input>0时,返回1,否则返回0 alpha,iterations,hidden_size=(0.005,300,100) pixels_per_image,num_labels=(784,10) weights_0_1=0.2*np.random.random((pixels_per_image,hidden_size))-0.1 weights_1_2=0.2*np.random.random((hidden_size,num_labels))-0.1 for j in range(iterations): error,correct_cnt=(0.0,0) for i in range(len(images)): layer_0=images[i:i+1] layer_1=relu(np.dot(layer_0,weights_0_1)) dropout_mask=np.random.randint(2,size=layer_1.shape) layer_1*=dropout_mask*2 layer_2=np.dot(layer_1,weights_1_2) error+=np.sum((labels[i:i+1]-layer_2)**2) correct_cnt+=int(np.argmax(layer_2)==\ np.argmax(labels[i:i+1])) layer_2_delta=(labels[i:i+1]-layer_2) layer_1_delta=layer_2_delta.dot(weights_1_2.T)*relu2deriv(layer_1) layer_1_delta+=dropout_mask weights_1_2+=alpha*layer_1.T.dot(layer_2_delta) weights_0_1+=alpha*layer_0.T.dot(layer_1_delta) if (j%10==0): test_error=0.0 test_correct_cnt=0 for i in range(len(test_images)): layer_0=test_images[i:i+1] layer_1=relu(np.dot(layer_0,weights_0_1)) layer_2=np.dot(layer_1,weights_1_2) test_error+=np.sum((test_labels[i:i+1]-layer_2)**2) test_correct_cnt+=int(np.argmax(layer_2)==np.argmax(test_labels[i:i+1])) sys.stdout.write("\n"+\ "I:"+str(j)+\ " Test-Error:"+str(test_error/float(len(test_images)))[0:5] +\ " Test-Acc:"+str(test_correct_cnt/float(len(test_images)))+\ " Train-Err:"+str(error/float(len(images)))[0:5]+\ " Train-Acc:"+str(correct_cnt/float(len(images))))帮我看看哪里有问题

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #include <errno.h> #include <sys/socket.h> #include <netinet/in.h> #include <arpa/inet.h> #include #define MAX_CLIENTS 10 #define BUFFER_SIZE 1024 int client_sockets[MAX_CLIENTS]; pthread_t threads[MAX_CLIENTS]; int num_clients = 0; void *client_handler(void *arg) { int client_socket = *(int *)arg; char buffer[BUFFER_SIZE]; while(1) { int recv_len = recv(client_socket, buffer, BUFFER_SIZE, 0); if(recv_len == -1) { perror("recv"); break; } if(recv_len == 0) { printf("Client disconnected\n"); break; } buffer[recv_len] = '\0'; printf("Received message: %s\n", buffer); for(int i = 0; i < num_clients; i++) { if(client_sockets[i] != client_socket) { send(client_sockets[i], buffer, strlen(buffer), 0); } } } close(client_socket); pthread_exit(NULL); } int main(int argc, char *argv[]) { int server_socket, client_socket; struct sockaddr_in server_addr, client_addr; socklen_t client_len = sizeof(client_addr); int port = 8888; if(argc > 1) { port = atoi(argv[1]); } server_socket = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0); if(server_socket == -1) { perror("socket"); exit(EXIT_FAILURE); } memset(&server_addr, 0, sizeof(server_addr)); server_addr.sin_family = AF_INET; server_addr.sin_addr.s_addr = htonl(INADDR_ANY); server_addr.sin_port = htons(port); if(bind(server_socket, (struct sockaddr *)&server_addr, sizeof(server_addr)) == -1) { perror("bind"); exit(EXIT_FAILURE); } if(listen(server_socket, MAX_CLIENTS) == -1) { perror("listen"); exit(EXIT_FAILURE); } printf("Server started on port %d\n", port); while(1) { client_socket = accept(server_socket, (struct sockaddr *)&client_addr, &client_len); if(client_socket == -1) { perror("accept"); continue; } printf("New client connected: %s\n", inet_ntoa(client_addr.sin_addr)); if(num_clients >= MAX_CLIENTS) { printf("Reached maximum number of clients\n"); close(client_socket); continue; } client_sockets[num_clients] = client_socket; pthread_create(&threads[num_clients], NULL, client_handler, (void *)&client_socket); num_clients++; } close(server_socket); return 0; }

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