Big Endian 和 Little Endian

本文深入探讨了字节序在跨平台通信中的关键作用,解释了big endian与little endian的区别,并通过实际案例展示了在不同语言环境下数据交换时可能出现的问题。重点介绍了如何在C/C++和Java程序间进行字节序转换,确保数据的一致性和准确性。

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big endian是指低地址存放最高有效字节,little endian则是低地址存放最低有效字节

为什么要注意字节序的问题呢?你可能这么问。当然,如果你写的程序只在单机环境下面运行,并且不和别人的程序打交道,那么你完全可以忽略字节序的存在。但是,如果你的程序要跟别人的程序产生交互呢?在这里我想说说两种语言。C/C++语言编写的程序里数据存储顺序是跟编译平台所在的CPU相关的JAVA编写的程序则唯一采用big endian方式来存储数据。试想,如果你用C/C++语言在x86平台下编写的程序跟别人的JAVA程序互通时会产生什么结果?就拿上面的0x12345678来说,你的程序传递给别人的一个数据,将指向0x12345678的指针传给了JAVA程序,由于JAVA采取big endian方式存储数据,很自然的它会将你的数据翻译为0x78563412。什么?竟然变成另外一个数字了?是的,就是这种后果。因此,在你的C程序传给JAVA程序之前有必要进行字节序的转换工作。

无独有偶,所有网络协议也都是采用big endian的方式来传输数据的。所以有时我们也会把big endian方式称之为网络字节序。当两台采用不同字节序的主机通信时,在发送数据之前都必须经过字节序的转换成为网络字节序后再进行传输。ANSI C中提供了下面四个转换字节序的宏


内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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