结构体内存对齐的跨平台做法

本文探讨了为何许多人难以掌握人工智能编程,特别提到在使用标准C库时,关于结构体内存对齐的常见误区,通过实例说明正确使用#pragmapack预处理指令的重要性。
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作者:朱金灿
来源:clever101的专栏

  之前写了一篇文章:使用标准C库读文件时需要注意的一个问题,今天发现是错误的。正确的做法是使用#pragma pack预处理指令。示例程序如下:

#include <iostream>

// 使用 #pragma pack 指令设置结构体内存对齐
#pragma pack(push, 1)  // 保存当前对齐方式,并设置为1字节对齐

// 定义一个结构体
struct MyStruct {
    char a;    // 1字节
    int b;     // 4字节
    double c;  // 8字节
};

#pragma pack(pop)  // 恢复之前保存的对齐方式

int main() {
    std::cout << "Size of MyStruct: " << sizeof(MyStruct) << " bytes\n";
    return 0;
}

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源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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