.init_array

时间: 2023-06-24 11:07:37 浏览: 207
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init_array教程

star5星 · 资源好评率100%
`.init_array` 是一个特殊的节(section)，用于存储在程序启动时需要执行的全局构造函数(constructor)的地址列表。在程序启动时，操作系统会将该节中列出的所有函数的地址依次调用，以完成全局变量的初始化和其他一些需要在程序启动时完成的操作。这个过程是由 C 运行时库启动代码实现的。 `.init_array` 节通常由编译器自动生成，并在可执行文件的链接阶段被链接器放置在适当的位置。在 Linux 系统中，`.init_array` 节通常位于可执行文件的 `.init` 节之后，`.fini_array` 节之前。
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如何查看so文件.init_array

在Linux系统中，可以使用objdump命令来查看.so文件的.init_array段。 具体步骤如下： 1. 打开终端，进入.so文件所在的目录。 2. 输入以下命令，查看.so文件的.init_array段的地址： objdump -x your_library...

#define NSD_INIT(fn) __attribute__((section(".init_array"))) typeof(fn) *__##fn = fn这个宏的作用

这个宏的作用是将函数 fn 加入到 .init_array 段中。.init_array 是一个特殊的段，其中包含了需要在程序启动时执行的函数指针列表。当程序启动时，操作系统会遍历这个列表，依次调用其中的函数。这个宏的实现依赖于 ...

class ByteArrayReader: def __init__(self, byte_array): self.byte_array = byte_array self.pointer = 0 这段代码什么意思

此外，该类还定义了一个构造函数 __init__，它接受一个字节数组作为参数，并将其存储在 byte_array 属性中。同时，它将指针属性 pointer 初始化为0，表示当前读取位置为字节数组的开头位置。

解释这段代码： def encode(self): init_pop = [] for _ in range(self.pop_size): one_string = [] for _ in range(self.shop.op_nb): one_string += list(np.random.permutation(self.shop.job_nb)) random.shuffle(one_string) two_string = [random.randint(0, self.shop.machine_nb-1) for _ in range(self.chrom_size)] individual = np.vstack([one_string, two_string]) init_pop.append(individual) return np.array(init_pop)

1. 创建一个空的初始种群列表 init_pop。 2. 使用循环创建pop_size个个体。 3. 在内部循环中，生成一个长度为shop.op_nb的列表one_string，用来表示每个操作的顺序。通过使用np.random.permutation对self.shop.job_...

void myUSART_Init() { RCC_AHB1PeriphClockCmd(RCC_AHB1Periph_GPIOA,ENABLE); RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_USART1,ENABLE); GPIO_PinAFConfig(GPIOA,GPIO_PinSource9,GPIO_AF_USART1); GPIO_PinAFConfig(GPIOA,GPIO_PinSource10,GPIO_AF_USART1); GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; GPIO_InitStructure.GPIO_Mode =GPIO_Mode_AF; GPIO_InitStructure.GPIO_OType = GPIO_OType_PP; GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_9 | GPIO_Pin_10; GPIO_InitStructure.GPIO_PuPd = GPIO_PuPd_UP; GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz; GPIO_Init(GPIOB,&GPIO_InitStructure); USART_InitTypeDef USART_InitStuctyre; USART_InitStuctyre.USART_Mode = USART_Mode_Rx | USART_Mode_Tx; USART_InitStuctyre.USART_Parity = USART_Parity_No; USART_InitStuctyre.USART_StopBits = USART_StopBits_1; USART_InitStuctyre.USART_BaudRate = 9600; USART_InitStuctyre.USART_WordLength = USART_WordLength_8b; USART_InitStuctyre.USART_HardwareFlowControl =USART_HardwareFlowControl_None; USART_Init(USART1,&USART_InitStuctyre); USART_Cmd(USART1,ENABLE); USART_ITConfig(USART1,USART_IT_TXE,ENABLE); NVIC_PriorityGroupConfig(NVIC_PriorityGroup_2); NVIC_InitTypeDef NVIC_InitStructure; NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannel = USART1_IRQn; NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelCmd = ENABLE; NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelSubPriority = 3; NVIC_InitStructure.NVIC_IRQChannelPreemptionPriority = 3; NVIC_Init(&NVIC_InitStructure); } void myUSARTsend_Byte(uint16_t Byte) { USART_SendData(USART1,Byte); while(USART_GetFlagStatus(USART1,USART_FLAG_TXE)==RESET); } void myUSARTsend_Array(uint8_t *Array,uint16_t Length) { uint16_t i; for(i=0;i<=Length;i++) { myUSARTsend_Byte(Array[i]); } }

void myUSARTsend_Array(uint8_t *Array, uint16_t Length) { uint16_t i; for (i = 0; i ; i++) { myUSARTsend_Byte(Array[i]); } } myUSART_Init() 函数用于初始化 USART1，配置相关的 GPIO 和 USART ...

class Exploit: def _create_fake_byte_array(self, addr, size): byte_array_obj = flat( p64(10), # refcount p64(id(bytearray)), # type obj p64(size), # ob_size p64(size), # ob_alloc p64(addr), # ob_bytes p64(addr), # ob_start p64(0x0), # ob_exports ) self.no_gc.append(byte_array_obj) # stop gc from freeing after return self.freed_buffer[0] = id(byte_array_obj) + 32 def leak(self, addr, length): self._create_fake_byte_array(addr, length) return self.fake_objs[0][0:length] def __init__(self): # Trigger bug global view f = io.BufferedReader(File()) f.read(1) del f view = view.cast('P') self.fake_objs = [None] * len(view) self.freed_buffer = view self.no_gc = []

- Exploit类：定义了一个名为Exploit的类，包含了三个方法：_create_fake_byte_array()、leak()和__init__()。 - _create_fake_byte_array(self, addr, size)：创建一个伪造的字节数组对象，并将其保存...

# 数据库加载 class Dataset(Dataset): def __init__(self, data): self.len = len(data) self.x_data = torch.from_numpy(np.array(list(map(lambda x: x[0], data)), dtype=np.float32)) self.y_data = torch.from_numpy(np.array(list(map(lambda x: x[-1], data)))).squeeze().long() def __getitem__(self, index): return self.x_data[index], self.y_data[index] def __len__(self): return self.len

2. 在__init__函数中，通过传入的数据data计算数据集的长度self.len，同时将数据中的输入特征x和对应的标签y分别提取出来，并将其转换为torch.tensor类型的数据，其中x的数据类型为float32，y的数据类型为long。...

super(myYOLO, self).__init__() self.device = device self.num_classes = num_classes self.trainable = trainable self.conf_thresh = conf_thresh self.nms_thresh = nms_thresh self.stride = 32 self.grid_cell = self.create_grid(input_size) self.input_size = input_size self.scale = np.array([[[input_size[1], input_size[0], input_size[1], input_size[0]]]]) self.scale_torch = torch.tensor(self.scale.copy(), device=device).float()解释代码

1. super(myYOLO, self).__init__(): 这行代码调用了父类（nn.Module）的构造函数，以确保myYOLO类继承了nn.Module的属性和方法。 2. self.device = device: 将输入的device参数赋值给模块的device属性，...

class Metrics(Callback): def __init__(self,validation_data): super().__init__() self.validation_data= validation_data def on_train_begin(self, logs={}): self.val_f1s = [] self.val_recalls = [] self.val_precisions = [] def on_epoch_end(self, epoch, validation_data,logs={}): # print("logs",logs) # print("self.validation_data[0]",validation_data[0]) val_predict = (np.asarray(self.model.predict(self.validation_data[0]))).round() val_targ = self.validation_data[1] _val_f1 = f1_score(val_targ, val_predict) _val_recall = recall_score(val_targ, val_predict) _val_precision = precision_score(val_targ, val_predict) self.val_f1s.append(_val_f1) self.val_recalls.append(_val_recall) self.val_precisions.append(_val_precision) # print(" — val_f1: % f — val_precision: % f — val_recall % f" % (_val_f1, _val_precision, _val_recall)) return

- __init__(self, validation_data): 初始化方法，接受验证集数据(validation_data)作为参数。 - on_train_begin(self, logs={}): 在训练开始时调用，初始化验证集上的 F1 分数、召回率和精确率列表。 - on_epoch_...

import multiprocessing from multiprocessing import Value, Array import ctypes from ctypes import c_bool class ComShareData(object): def __init__(self): # comm flag self.capture_status = Value('b', 0) self.stop_status = Value(c_bool, False) self.product_name = multiprocessing.Manager().Value(ctypes.c_char_p, '0') self.product_changed = Value(c_bool, False) self.register_Plane = Value(c_bool, False) self.register_pick_robotPos = Value(c_bool, False) self.robot_pos_type = Value('i', 0) self.robot_pos_Unit = Value('i', 0) self.robot_Pos = Array('f', [0 for i in range(7)]) self.register_pick_camPos = Value(c_bool, False) self.product_Add = Value(c_bool, False)

这段代码是使用 Python 中的 multiprocessing 模块来实现进程间共享数据。在这个类中，定义了一系列的共享变量，包括开关状态、机器人位置、产品信息等等。这些变量可以被不同的进程进行读取和修改，以实现多进程...

#256个block memory_size = 256 #pid进程号 class Process: def __init__(self, pid, block, duration): self.__block = block self.__duration = duration self.__pid = pid self.__memory = None @property def pid(self): return self.__pid @property def block(self): return self.__block @property def duration(self): return self.__duration def set_memory(self, memory_start, memory_end): self.__memory = (memory_start, memory_end) def get_memory(self): return self.__memory class MemoryAllocator: def __init__(self, memory_size): self.__memory_blocks = [None] * memory_size def memory_view(self): '''return the array of the use of memory blocks.''' return tuple(self.__memory_blocks) def allocate_memory(self, block_start, length, process): for block_id in range(block_start, block_start+length): assert self.__memory_blocks[block_id] is None, 'tend to allocate occupied blocks' self.__memory_blocks[block_id] = process process.set_memory(block_start, length) def free_memory(self, process): assert process.get_memory() is not None, 'process should already hold memory blocks' block_start, length = process.get_memory() for block_id in range(block_start, block_start+length): assert self.__memory_blocks[block_id] == process, 'the orresponding memory blocks should be assigned to the process' self.__memory_blocks[block_id] = None

if all(not self.__memory_blocks[j] for j in range(i, i + length)): return i return None def allocate_memory(self, process): length = process.duration start = self.find_free_memory(length) ...

详解：import multiprocessing from multiprocessing import Value, Array import ctypes from ctypes import c_bool class ComShareData(object): def init(self): # comm flag self.capture_status = Value('b', 0) self.stop_status = Value(c_bool, False) self.product_name = multiprocessing.Manager().Value(ctypes.c_char_p, '0') self.product_changed = Value(c_bool, False) self.register_Plane = Value(c_bool, False) self.register_pick_robotPos = Value(c_bool, False) self.robot_pos_type = Value('i', 0) self.robot_pos_Unit = Value('i', 0) self.robot_Pos = Array('f', [0 for i in range(7)]) self.register_pick_camPos = Value(c_bool, False) self.product_Add = Value(c_bool, False)

在这个类的 __init__ 方法中，定义了一系列共享变量。其中，capture_status 和 stop_status 是基于 Value 类定义的，分别表示抓取状态和停止状态。product_name、product_changed、register_Plane、register_pick_...

解释这段代码class MultiEnvironment(gym.Env): def __init__(self): self.paths = [] self.path = [] self.width = 300 self.height = 3.75 self.cash_a = False #画圈 self.agent_nums = 5 self.agent_size = 1.5 self.map_size = 1 self.adversary = True self.cash_distance = 1.5 #安全距离 self.goal_position = [290, 0.9275] self.action0 = np.array([2, 0]) # 实例化智能体 self.agents = [Agent() for i in range(self.agent_nums)] self.rewards = []

在类的构造函数 __init__ 中，这些属性被初始化为各自的默认值。在这个类中，还可以定义环境中的状态和动作空间，以及确定代理如何与环境进行交互的函数。这个类可以被用来进行多智能体环境的训练和测试。

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import rospy import math import numpy as np from grasp_demo.srv import * def tf_transform(req): tool_h_cam = np.array([[1.0, 0.0, 0, -0.010], [0.0, -1.0, 0.0, -0.018], [0.0, 0.0, -1.0, 0.1], [0.0, 0.0, 0.0, 1.0] ]) cam_h_obj = np.array([[req.marker_x], [req.marker_y], [req.marker_z], [1]]) r_x = np.array([[1, 0, 0], [0, math.cos(req.robot_roll), -math.sin(req.robot_roll)], [0, math.sin(req.robot_roll), math.cos(req.robot_roll)] ]) r_y = np.array([[math.cos(req.robot_pitch), 0, math.sin(req.robot_pitch)], [0, 1, 0], [-math.sin(req.robot_pitch), 0, math.cos(req.robot_pitch)] ]) r_z = np.array([[math.cos(req.robot_yaw), -math.sin(req.robot_yaw), 0], [math.sin(req.robot_yaw), math.cos(req.robot_yaw), 0], [0, 0, 1] ]) r = np.dot(r_z, np.dot(r_y, r_x)) base_h_tool = np.array([[r[0, 0], r[0, 1], r[0, 2], req.robot_x], [r[1, 0], r[1, 1], r[1, 2], req.robot_y], [r[2, 0], r[2, 1], r[2, 2], req.robot_z], [0, 0, 0, 1] ]) print(base_h_tool) kk = np.dot(base_h_tool, tool_h_cam) #print (kk) base_h_obj = np.dot(np.dot(base_h_tool, tool_h_cam), cam_h_obj) return EyeinHandResponse(base_h_obj[0, 0], base_h_obj[1, 0], base_h_obj[2, 0]) def obj_to_base_server(): rospy.init_node('eyeinhandServer') s = rospy.Service('eyeinhand', EyeinHand, tf_transform) rospy.spin() if __name__ == "__main__": obj_to_base_server()

这是一个 Python 节点，使用了 ROS 框架，提供了一个名为 'eyeinhand' 的服务。该服务的请求消息类型为 EyeinHandRequest，响应消息类型为 EyeinHandResponse。在这个节点中，定义了一个名为 tf_transform 的函数，...

def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(512, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, 512, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(512, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, 512, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence2 = sequence1 + self.sequence2 self.model = nn.Sequential(*sequence2) nn.LeakyReLU(0.2, True) return self.model(input)，上述代码出现问题：RuntimeError: Given groups=1, weight of size [18, 512, 3, 3], expected input[1, 64, 512, 512] to have 512 channels, but got 64 channels instead，如何修改

super(NLayerDiscriminator, self).__init__() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer...

static int mt6375_chg_init_psy(struct mt6375_chg_data *ddata) { struct power_supply_config cfg = { .drv_data = ddata, .of_node = ddata->dev->of_node, .supplied_to = mt6375_psy_supplied_to, .num_supplicants = ARRAY_SIZE(mt6375_psy_supplied_to), }; mt_dbg(ddata->dev, "%s\n", func); memcpy(&ddata->psy_desc, &mt6375_psy_desc, sizeof(ddata->psy_desc)); ddata->psy_desc.name = dev_name(ddata->dev); ddata->psy = devm_power_supply_register(ddata->dev, &ddata->psy_desc, &cfg); return IS_ERR(ddata->psy) ? PTR_ERR(ddata->psy) : 0; }请详细分析说明一下这段代码的流程，以及这段函数中struct power_supply_config cfg = { .drv_data = ddata, .of_node = ddata->dev->of_node, .supplied_to = mt6375_psy_supplied_to, .num_supplicants = ARRAY_SIZE(mt6375_psy_supplied_to), };的作用

5. 初始化成员变量num_supplicants为ARRAY_SIZE(mt6375_psy_supplied_to)，表示供电对象的数量。 6. 使用mt_dbg函数输出调试信息。 7. 使用memcpy函数复制mt6375_psy_desc结构体的内容到ddata->psy_desc结构体中。...
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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。
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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。