分享今日鹏哥c语言笔记|关于两道概念易错题的思考

文章通过两道概念题讨论了C语言中的关键知识点。一是解释了strlen函数如何通过查找来确定字符串长度,强调了字符数组未明确添加可能导致的不确定性。二是探讨了字符串中的转义字符,说明了为何628不应被视为单一的八进制转义序列,而应分解为62作为有效的八进制转义字符。

一. 分享今日鹏哥c语言笔记


二. 关于两道概念易错题的思考

1.题目一:(考点:字符'/0'的作为结束标志的重要意义&strlen的原理)

1.1 代码部分:


1.2 输出结果:随机值


1.3 分析:

  • 关于strlen:strlen的获取规则:从前往后依次检测,直到遇到'\0'是就终止检测。strlen是用来获取字符串的有效长度的,结尾标记'\0'不包含在内。

  • arr是一个字符数组,不是一个有效的字符串,因为后面没有放置'\0',因此strlen在求解时,将有效字符检测完之后,还会继续向后检测,直到遇到'\0'是才终止,因此答案为不确定,就看紧跟在't'之后的第一个'\0'在什么位置。

  • 若上图中改为char arr[] = {'b', 'i', 't', '/0' }; ,则该字符数组便成为一个有效的字符串,输出结果则为3。

  • 下附有关内容笔记:


2. 题目二:(考点:字符串中转义字符的甄别)

2.1 代码+输出值:


2.2 易错点分析:

为什么不是\628作为一个整体看作是一个转义字符,而要将\62作为一个整体看作是一个转义字符呢?

首先,无论是\dd还是\ddd,形式上都只可能是八进制数的转义。再结合,八进制数每位上的数字只可能是0-7,不可能有8,所以应该是\62作为一个转义字符。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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