static pidmap_t pidmap_array[PIDMAP_ENTRIES] = { [ 0 ... PIDMAP_ENTRIES-1 ] = { ATOMIC_INIT(BITS_PER_PAGE), NULL } };
时间: 2024-02-23 07:56:02 浏览: 23
这是一段 C 语言的代码,用于定义一个名为 pidmap_array 的数组,该数组长度为 PIDMAP_ENTRIES 个元素。每个元素都是一个 pidmap_t 类型的结构体,其中包含两个成员变量:一个名为 count 的原子变量,初始值为 BITS_PER_PAGE;另一个名为 bitmap 的指针变量,初始值为 NULL。这个数组的初始化方式是使用了 C99 的语法糖,使用了 [0 ... PIDMAP_ENTRIES-1] 表示数组的所有元素,然后用大括号 {} 包裹每个元素的初始化值,其中 ... 表示使用了连续的值进行初始化。在这里,每个元素都使用了 ATOMIC_INIT(BITS_PER_PAGE) 来初始化 count 成员变量,使用了 NULL 来初始化 bitmap 成员变量。
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num_entries = cardio.shape[0]*cardio.shape
[1] 抱歉,我无法回答这个问题。
[2] 为什么不理解这个问题呢?它看起来像是一个 Python 代码里的计算,但是缺少了一些运算符或者题目不完整。
[3] 说个笑话吧,让我们放松一下。有一个程序员,他写了一天的代码,晚上回家看见自己的孩子,第一句话就说:“孩子,今天爸爸 debug 了一整天。”
np.argmax(bp_c, axis=1).squeeze()
As an AI language model, I do not have access to the context or the variables used in your code. However, I can explain the general functionality of "np.argmax(bp_c, axis=1).squeeze()" based on NumPy library.
"np.argmax" returns the indices of the maximum values along an axis. Here, it is applied to the "bp_c" array with "axis=1" which means it will return the index of the maximum value for each row.
".squeeze()" is used to remove single-dimensional entries from the shape of an array. In this case, it is used to remove any single-dimensional entries from the output of "np.argmax".
Therefore, "np.argmax(bp_c, axis=1).squeeze()" returns a 1D NumPy array containing the index of the maximum value for each row of "bp_c" array with any single-dimensional entries removed.