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AI摘要
本文总结了不同整数类型的数值范围，包括unsigned int/unsigned int32_t (0~4294967295)、int/int32_t (-2147483648~2147483647)、unsigned long (0~4294967295)、long (-2147483648~2147483647)、long long/int64_t (-9223372036854775808~9223372036854775807) 和 unsigned long long/unsigned int64_t (0~18446744073709551615)。
富芮坤FR801xH蓝牙协议栈启动流程和notify实现温度数据主动上传
文章目录一、蓝牙协议栈启动流程1.1 初始化代码1.2 初始化流程1.3 回调函数里的初始化二、notify实现2.1 notify介绍2.2 notify实现2.3.1 定义数据2.3.2 获取连接号conidx2.3.3 gatt_notification函数的使用三、notify温度上传测试3.1 蓝牙调试工具3.2 蓝牙调试器设置3.3 测试结果四、参考链接 基于sdk开发的好处是方便项目的快速落地，现在用的是SDK里面的源文件，目前只是学习FR801xH芯片的特性，裁剪这个SDK需要点时间，
int、int32_t和uint32_t
是一个精确宽度的整数类型，占用固定的32位（4个字节）内存空间，其中一位用于表示符号，其余31位用于表示数值。是有符号的整数类型，范围取决于具体的平台和编译器，通常为 -2147483648 到 2147483647。是带符号的整数类型，它的范围是 -2147483648 到 2147483647，与普通的。是一个标准定义的类型，可以确保在不同平台上具有相同的宽度和范围，提供了更好的代码可移植性。而如果你对宽度和范围没有特定要求，使用。的宽度和范围是平台相关的，通常是32位（4个字节），但不是绝对的。
别再为模糊的3D重建头疼了！手把手教你用3DSlicer处理DICOM数据，搞定医学影像三维可视化
本文详细解析了医学影像三维重建中常见的模糊问题，并手把手教你使用3DSlicer处理DICOM数据，实现精准的三维可视化。从层厚设置到数据格式转换，再到重建算法选择和渲染参数微调，提供了一套完整的优化方案，特别适合临床医生和医学影像处理人员提升工作效率。
学习笔记2.（C 语言里的基本数据类型）
C 语言里的基本数据类型： 1.int类型 在32/64位系统中都是32位，范围为-2147483648~+2147483647，无符号情况下表示为0至4294967295。 2.其他整数类型 （1.）short int类型(或者简写为short)占用的存储空间可能比int类型少，以节省空间。与int类似，short 是有符号类型。 （2.）long int或long占用的存储空间可能比int多，...
MT 103 Single Customer Credit Transfer单笔客户转账
MT 103 Single Customer Credit Transfer单笔客户转账 MT103电文能通过三种方式交换，依赖电文使用的业务场景。 （1） 核心MT103电文是一个通用电文，发送和接收此电文不需要在电文用户组（MUG）注册。允许使用所有MT103电文域来交换单客户转账，除了77T域（信封内容）。MT103电文如果是根据预先约定的双边/多边规则的格式，则可以直通处理。 （
Open3D——RANSAC 三维点云空间直线拟合【2025最新版】
使用RANSAC算法在点云数据中拟合三维空间直线的python代码实现。博客长期更新，本文最新更新时间为：2025年3月23日。
C语言 —— int32_t uint32_t 及size_t
文章目录使用int64_t形式代替基本类型使用原因stdint.h源码int32_t和uint32_t的区别size_t在不同机器中定义不同：参考文档 使用int64_t形式代替基本类型 我们都知道，C语言的基本类型就char, short, int 等。但是我们在看其他源码时经常碰到int32_t, int8_t这种形式的定义，他们是什么呢。其实他们就是基本类型的typedef重定义。 也就是不同平台下，使用以下名称可以保证固定长度。 1字节 int8_t —— char 2字节 int1
configure: error: no acceptable C compiler found in $PATH解决方案
本文主要介绍了configure: error: no acceptable C compiler found in $PATH解决方案，希望能对使用Linux的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
C++的size_t与int的区别
C++的size_t与int的区别`size_t`为什么有时候不用`int`，而是用`size_type`或者`size_t`原文链接 size_t size_t是一些C/C++标准在stddef.h中定义的。这个类型足以用来表示对象的大小。size_t的真实类型与操作系统有关。 在32位架构中被普遍定义为： typedef unsigned int size_t; 而在64位架构中被定义为： typedef unsigned long size_t; size_t在32位架构上是4字节，在64位架构上
国网DLT698.45协议——采集系统、数据交换（三）
物理层规定了通信单元或其他终端设备与多功能电表的通信接口，接口的物理与电气特性。常见的物理层传输方式有对于RS485、红外、载波通信等通信信道。将数据包装成可传输的帧格式。1、根据通信配置参数完成端口的初始化配置，通信状态初始化为准备接收状态，初始化相关计数器及缓冲区指针。2、链路层及控制子模块负责通信数据的收发控制，各类超时问题的处理。无通信数据接收时，定时初始化通信端口。3、完成协议帧的解析及应答。
uniapp - 详解使用高德地图在地图上实现绘制边界/点聚合/行政区域高亮等功能，Uniapp高德地图点聚合标记及绘制点线面示例代码（全端兼容H5网页、小程序、安卓app、苹果app、nvue）
uni-app，h5移动端网页，微信小程序，支付宝小程序，Android安卓，苹果ios，app，nvue，高德地图，uniAPP高德地图实现点聚合，地图区域描边、点标记、点信息详情弹窗，实现绘制边界区域，uniapp H5使用高德地图实现点聚合、行政区域高亮，实现高德地图的marker聚合功能，高德地图进行marker标点，点信息展示，点击标记点弹出对话框，点击聚合点后显示信息模态框，打标点，【Uniapp】高德地图的接入自定义标点与信息窗体使用，绘制行政区域边界，绘制多边形，电子围栏，高德行政区划边界，
time_t is signed int/long
Thetime_tdatatype is a data type in the ISO C library defined for storing system time values. Such values are returned from the standardtime()library function. This type is a typedef defined in the standard header.ISO C defines time_t as an arithmetic...
全面解读 SAP Business Data Cloud
SAP 在 2025 年初正式推出（简称BDC），它把、以及全新的统一封装为一项完全托管的 SaaS 服务，配套交付“语义层 + 数据产品 + 智能应用”三层能力，为企业构建真正贴近业务语境的 “Business Data Fabric”。这一方案不仅解决了跨系统数据碎片化、治理难及 AI 训练数据可信度低的问题，还为现有 BW 客户、S/4HANA以及第三方工作负载提供云上现代化路径和零拷贝数据共享机制。本文将围绕技术架构、核心组件、业务场景、迁移路线及未来展望展开，以 Henkel 等真实案例佐证。
c++类型取值范围
short -32768~32767 2字节 unsigned int 0～4294967295 4字节 int -2147483648～2147483647 4字节 unsigned long 0～4294967295 4字节 long/long int -2147483648
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
C语言int32_t, uint32_t, int64_t, uint64_t转换
int32_t : 有符号32位整数最小值 ：-2^31 (-2,147,483,648) 最大值 : 2^31 - 1 (2,147,483,647)uint32_t : 无符号32位整数最小值 ： 0 最大值 ：2^32 - 1 (4,294,967,295)int64_t : 有符号64位整数最小值 ：-2^63 (-9,223,372,036,854,775,808)
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
数据类型int、long、longlong、固定长度类型的选择
int、long、longlong、固定长度类型的选择
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
uint8_t / uint16_t / uint32_t /uint64_t 这些数据类型是什么？
uint8_t / uint16_t / uint32_t /uint64_t 都是别名，c语言中有哪些数据类型？怎么样取别名 在C语言中有6种基本数据类型：short、int、long、float、double、char 1、数值类型 1）整型：short、int、long 2）浮点型：float、double 2、字符类型：char 二、使用 typedef 猛然一看有点看不懂，可能因为美观原因，源码把它分开写了，实际红色框的是一个整体，是对这个整体取别名，同一个数据类型可以有多个别名，就像在导师叫我
整型数据类型及其取值范围详解
整型数据类型 C数据类型 最小值 最大值 [signed] char -128 127 unsigned char 0 255 short -32768 32767 unsigned short 0 65535 int -2 147 483 648 2 147 483 647 unsigned 0 4 294 967 295 long -2 147 483 648 2 147 483 647 unsigned long 0 4 294 967 295 int3
int8_t、int16_t、int32_t、int64_t、uint8_t、size_t、ssize_t详解
该文为转发,具体链接:https://blog.youkuaiyun.com/yz930618/article/details/84785970 工作中经常碰到int8_t、int16_t、int32_t、int64_t、uint8_t、size_t、ssize_t等数据类型，所以有必要对此进行梳理。 int_t同类 int_t 为一个结构的标注，可以理解为type/typedef的缩写，表示它是通过typedef定义的，而不是一种新的数据类型。因为跨平台，不同的平台会有不同的字长，所以利用预编译和typedef
C中int8_t、int16_t、int32_t、int64_t、uint8_t、size_t、ssize_t区别
工作中经常碰到int8_t、int16_t、int32_t、int64_t、uint8_t、size_t、ssize_t等数据类型，所以有必要对此进行梳理。 int_t同类 int_t 为一个结构的标注，可以理解为type/typedef的缩写，表示它是通过typedef定义的，而不是一种新的数据类型。因为跨平台，不同的平台会有不同的字长，所以利用预编译和typedef可以最有效的维护代码。 ...
c_各个unsigned int 和 int的取值范围
类型比特位数取值范围bool1true和falseuint8_t80 到 255uint16_t160 到 65,535uint32_t320 到 4,294,967,295uint64_t640 到 18,446,744,073,709,551,615int8_t8-128 到 127int16_t16-32,768 到 32,767int32_t32-2,147,483,648 到 2,147,483,647int64_t64。
C语言int32_t与int32_T,iOS与c++混编中，关于int32_t，int64_t的兼容
在iOS中，我们经常使用 NSInteger CGFloat NSTimeInternal int long long long等来处理基本变量，而在与C++混编时，经常会遇到int32_t int64_t类型，这时如果使用类型不当，可能会导致数据溢出的问题，????看int32_t 是int的别名, 占4个字节int64_t 是long long的别名, 占8个字节由此可看出我们可使...
INT，INT32，_int64的范围
在做游戏的开发中，由于游戏运行的时间已经很长，数据量
size_t和int区别
size_t和int size_t是一些C/C++标准在stddef.h中定义的。这个类型足以用来表示对象的大小。size_t的真实类型与操作系统有关。 在32位架构中被普遍定义为： typedef unsigned int size_t; 而在64位架构中被定义为： typedef unsigned long size_t; size_t在32位架构上...
嵌入式 LinuxC如何打印64bit的longlong整型int64_t
64位无符号整型打印方式： #include unsigned long long ll=0x9102928374747474; void main() { printf("**************\n"); printf("%x,%llx\n",ll,ll); printf("%llu\n",ll);
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