关于new 和 delete 关键字功能的叙述，不正确的是（ ） A. C++程序的内存空间，可以分为代码区(text segment）、静态存储区(Data Segment)、栈区(Stack)、堆区(Heap)。new关键字用于从堆区中动态申请创建对象所需的内存空间。 B. new动态申请内存空间成功后，返回该内存区域的首地址；同时，也会自动调用相关类的构造函数。 C. delete用于删除new建立的对象，并释放指针所指向的内存空间，同时，也会自动调用对象的析构函数。 D. B * ptr=new B(5)；delete ptr; 假设上述语句中，new申请的内存空间首地址为Addr,存放ptr指针变量值的内存空间首地址为 PAddr，则执行delete ptr 语句后，Addr、PAddr指向的内存区域均会被系统收回。

D. B * ptr=new B(5)；delete ptr; 假设上述语句中，new申请的内存空间首地址为Addr,存放ptr指针变量值的内存空间首地址为 PAddr，则执行delete ptr 语句后，Addr、PAddr指向的内存区域均会被系统收回。 这个叙述是正确的，delete会释放new动态申请的内存空间并删除对象。但是，存放ptr指针变量值的内存空间首地址不会被系统收回，它只是一个指针变量，它所占用的内存空间会在该变量的作用域结束时被系统收回。

相关问题

c++程序内存空间结构是怎样的？各部分分别代表什么？各自的作用又是什么

C程序内存空间结构包含以下几个部分：

1. 栈（Stack）：由编译器自动分配和释放，用于存放局部变量、函数参数和函数返回值等。栈的大小在编译时确定，它的特点是后进先出。

2. 堆（Heap）：由程序员手动分配和释放，用于存放动态分配的内存（如使用malloc()、calloc()、realloc()函数分配的内存）。堆的大小不固定，它的特点是先进先出。

3. 全局数据区（Global Data Segment）：用于存放全局变量和静态变量。这个区域在程序开始时就被分配，直到程序结束时才被释放。

4. 代码段（Code Segment）：存放程序的机器指令，是只读的。这个区域在程序开始时就被分配，直到程序结束时才被释放。

5. 常量区（Constant Segment）：存放常量字符串和常量变量。这个区域在程序开始时就被分配，直到程序结束时才被释放。

每个部分的作用如下：

1. 栈：用于存放函数调用时的参数和返回值、局部变量等。

2. 堆：用于存放动态分配的内存，如数组和结构体等。

3. 全局数据区：用于存放全局变量和静态变量。

4. 代码段：存放程序的机器指令。

5. 常量区：存放常量字符串和常量变量，如字符串常量和const修饰的变量等。

这些部分的组合形成了C程序的内存空间结构，程序在运行时会按照这个结构进行内存的分配和释放。

paddlenlp.transformers.xlnet模块实现的主要功能是什么，请代码展示

`paddlenlp.transformers.xlnet` 模块是 PaddleNLP 库中用于 XLNet 模型的实现，它提供了一系列功能，包括模型的加载、文本序列的编码和解码等。

下面是一个示例代码，展示了 `paddlenlp.transformers.xlnet` 模块的主要功能：

import paddle
import paddlenlp.transformers as T

# 加载预训练的 XLNet 模型
model = T.XLNetModel.from_pretrained('xlnet-base-cased')

# 定义输入数据
input_ids = paddle.to_tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])
segment_ids = paddle.to_tensor([[0, 0, 0, 0, 0]])

# 获取模型输出
outputs = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=segment_ids)

# 获取句子的表示向量
sentence_embedding = outputs[0]

# 打印句子的表示向量
print(sentence_embedding)

上述代码演示了使用 `paddlenlp.transformers.xlnet` 模块加载预训练的 XLNet 模型，并对一个示例输入进行编码。具体步骤如下：

1. 导入需要的依赖库，包括 `paddle` 和 `paddlenlp.transformers`。

2. 使用 `T.XLNetModel.from_pretrained` 方法加载预训练的 XLNet 模型。可以指定不同的预训练模型名称，如 `'xlnet-base-cased'`。

3. 定义输入数据，包括 `input_ids` 和 `segment_ids`。`input_ids` 是输入文本的编码序列，`segment_ids` 是用于区分不同句子的标识符序列。

4. 调用模型并将输入数据传入，通过 `model(input_ids=input_ids, token_type_ids=segment_ids)` 获取模型的输出。在这个示例中，我们只获取了模型的第一个输出。

5. 通过 `outputs[0]` 获取句子的表示向量，即编码后的文本表示。

6. 打印句子的表示向量。

这个示例展示了 `paddlenlp.transformers.xlnet` 模块的主要功能，包括加载预训练模型、文本编码和获取表示向量等。根据具体任务和需求，可以进一步使用 XLNet 模型进行各种自然语言处理任务的实践。