一类出镜率很高的面试题

【23年首发】YOLO最新面试必备算法 物体检测作为计算机视觉领域的热门方向,在学术界和工业界可谓是遍地开花,而Yolo系列则可以称为该方向的经典算法,从YoloV1到YoloV7的更新迭代,Yolo算法给我们带来了很多的惊喜和灵感。面试人工智能岗位,Yolo模型的出镜率也是非常的高,今天我们就来捋一捋Yolo那些值得关注的改进点。 阅读详情

 

看看下面代码是否有问题?


void getval(int *pi)
{
    int i;

    pi = (int *)malloc(10 * sizeof(int));
    for (i = 0; i < 10; i++)
    {
        pi[i] = i;
    }
}

int main()
{
    int *pi;
    int i;

    getval(pi);
    for (i = 0; i < 10; i++)
    {
        printf("%d/n", pi[i]);
    }

 

    free(pi);
    return 0;

}

 

这是一类出镜率很高的面试题,很多人找不到问题的根本所在,或者在自己写的代码中也犯过这样的错误。

getval函数中的形参pi给分配了内存,似乎没有问题,函数返回后,main中的循环打印出分配的值,然后释放

但实际上这个malloc内存分配返回的内存空间只有getval的形参pi知道,而main中的pi是不知道的,也就是形参的指向的地址空间变了,而实参没有跟着变花,所以main中打印输出和free会出错

如果想通过函数参数返回函数内部进行的内存分配的地址,应该如下程序所示

 


void getval(int **ppi)
{
    int i;
    int *pi;

    pi = (int *)malloc(10 * sizeof(int));
    for (i = 0; i < 10; i++)
    {
        pi[i] = i;
    }
    *ppi = pi;
}

int main()
{
    int *pi;
    int i;

    getval(&pi);
    for (i = 0; i < 10; i++)
    {
        printf("%d/n", pi[i]);
    }
    return 0;
}

TensorRT-LLM.V1.1.0rc0:在无 GitHub 访问权限的服务器上编译 TensorRT-LLM 的完整实践 1.NGC上的预构建发布容器进行部署,见《2.通过pip进行部署。3.从源头构建再部署。在实际开发中,我们常常面临这样的场景:本地笔记本为 Windows 系统,虽然可以访问 GitHub,但受限于硬件性能,编译大型项目(如 TensorRT-LLM)耗时过长;而公司或实验室提供的 Linux 服务器性能强劲,适合编译任务,但却因网络策略限制无法连接外网,尤其是无法访问 GitHub。。 阅读详情

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