SHOU_F.c(175): warning C206: 'delay122': missing function-prototype

时间: 2024-05-04 20:22:07 浏览: 6
这个警告提示说明在你的代码中,有一个函数 `delay122` 没有提前声明函数原型。在C语言中,如果没有提前声明函数原型,编译器将无法确定函数的返回类型、参数类型和数量等信息,导致可能会出现一些问题。 解决这个警告的方法是在 `delay122` 函数之前加上函数原型声明。例如: ``` void delay122(void); ``` 这个原型声明告诉编译器 `delay122` 函数的返回类型为 `void`,没有参数。当编译器在编译代码时遇到调用 `delay122` 函数的语句时,就可以根据函数原型来确定函数的返回类型和参数类型等信息,从而避免出现一些问题。
相关问题

SHOU_F.c(173): error C267: 'Disp_Temperature': requires ANSI-style prototype

这个错误提示是因为函数 `Disp_Temperature` 没有提供 ANSI 样式的原型声明。ANSI 样式的原型声明是指函数声明中包含参数类型和返回类型的声明方式,例如: ```c int Disp_Temperature(int temp); ``` 你可以尝试在函数 `Disp_Temperature` 前面添加一个原型声明,或者将函数定义中的参数列表补全,以满足 ANSI 样式的要求。例如: ```c int Disp_Temperature(int temp) { // 函数体 } ``` 如果你已经提供了原型声明,那么可能是原型声明和函数定义之间存在不一致,例如参数类型或参数数量不匹配等问题。需要仔细检查一下代码。

java.lang.IllegalArgumentException: msgContent should be set

jav.lang.IgalArgumentExcepti msgC shou b s是一个异常信息,它表示在设置消息内容时出现了问题,消息内容应该被设置。这个异常通常是由于在设置消息内容时传递了空值而引起的。在Jav中,IllegalArgumentExcepti是一个运行时异常,它表示传递给方法的参数不合法。如果您遇到这个异常,您需要检查您的代码并确保在设置消息内容时传递了非空值。\n\

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拼音数据(无声调):a ai an ang ao ba bai ban bang bao bei ben beng bi bian biao bie bin bing bo bu ca cai can cang cao ce cen ceng cha chai chan chang chao che chen cheng chi chong chou chu chua chuai chuan chuang chui chun chuo ci cong cou cu cuan cui cun cuo da dai dan dang dao de den dei deng di dia dian diao die ding diu dong dou du duan dui dun duo e ei en eng er fa fan fang fei fen feng fo fou fu ga gai gan gang gao ge gei gen geng gong gou gu gua guai guan guang gui gun guo ha hai han hang hao he hei hen heng hong hou hu hua huai huan huang hui hun huo ji jia jian jiang jiao jie jin jing jiong jiu ju juan jue jun ka kai kan kang kao ke ken keng kong kou ku kua kuai kuan kuang kui kun kuo la lai lan lang lao le lei leng li lia lian liang liao lie lin ling liu long lou lu lü luan lue lüe lun luo ma mai man mang mao me mei men meng mi mian miao mie min ming miu mo mou mu na nai nan nang nao ne nei nen neng ng ni nian niang niao nie nin ning niu nong nou nu nü nuan nüe nuo nun ou pa pai pan pang pao pei pen peng pi pian piao pie pin ping po pou pu qi qia qian qiang qiao qie qin qing qiong qiu qu quan que qun ran rang rao re ren reng ri rong rou ru ruan rui run ruo sa sai san sang sao se sen seng sha shai shan shang shao she shei shen sheng shi shou shu shua shuai shuan shuang shui shun shuo si song sou su suan sui sun suo ta tai tan tang tao te teng ti tian tiao tie ting tong tou tu tuan tui tun tuo 定义数据集:采用字符模型,因此一个字符为一个样本。每个样本采用one-hot编码。 样本是时间相关的,分别实现序列的随机采样和序列的顺序划分 标签Y与X同形状,但时间超前1 准备数据:一次梯度更新使用的数据形状为:(时间步,Batch,类别数) 实现基本循环神经网络模型 循环单元为nn.RNN或GRU 输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出 隐状态初始值为0 测试前向传播 如果采用顺序划分,需梯度截断 训练:损失函数为平均交叉熵 预测:给定一个前缀,进行单步预测和K步预测

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