length += int(&client_info.connection_state) - int(client_info.h_vir_channel); 出现异常数据

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本文介绍了一种在计算过程中遇到的异常情况：由于忘记取地址导致计算结果出现巨大数值的问题。通过具体示例说明了如何定位此类错误，并给出了正确的解决办法。
length += int(&client_info.connection_state) - int(client_info.h_vir_channel); 出现异常数据

发现length是一个巨大的数值，原因在于int(client_info.h_vir_channel)　忘记求地址，一个地址减去一个数值　，自然就是一个很大的数据
dadalan
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// mmap for bs buffer (just mmap one time only, calculate offset to virtual address later) vir_addr_main = (UINT32)hd_common_mem_mmap(HD_COMMON_MEM_MEM_TYPE_CACHE, phy_buf_main.buf_info.phy_addr, phy_buf_main.buf_info.buf_size); #ifdef DUAL_SENSOR // query physical address of bs buffer ( this can ONLY query after hd_videoenc_start() is called !! ) hd_videoenc_get(g_video_avdc_stream[1][strm_id].enc_path, HD_VIDEOENC_PARAM_BUFINFO, &phy_buf_main_1); // mmap for bs buffer (just mmap one time only, calculate offset to virtual address later) vir_addr_main_1 = (UINT32)hd_common_mem_mmap(HD_COMMON_MEM_MEM_TYPE_CACHE, phy_buf_main_1.buf_info.phy_addr, phy_buf_main_1.buf_info.buf_size); #endif while (g_strm_param[0][strm_id].video_stream_started) { if(STRM_ID_MAIN == strm_id && g_video_frame_check_count >= VIDEO_FRAME_COUNT_LIMIT) { MPP_ERROR("get main video frame count is over limit reboot"); system("reboot"); } #ifdef DUAL_SENSOR if(g_cur_sensor_id == 0) { ret = hd_videoenc_pull_out_buf(g_video_avdc_stream[0][strm_id].enc_path, &data_pull, 10); // -1 = blocking mode if (HD_OK != ret) { if(STRM_ID_MAIN == strm_id) { g_video_frame_check_count++; } continue; } cur_stream_save_id[strm_id] = 0; } else { ret = hd_videoenc_pull_out_buf(g_video_avdc_stream[1][strm_id].enc_path, &data_pull, 10); // -1 = blocking mode if (HD_OK != ret) { if(STRM_ID_MAIN == strm_id) { g_video_frame_check_count++; } continue; } cur_stream_save_id[strm_id] = 1; } if(g_wait_i_frame_flag[strm_id]) { if(data_pull.frame_type == HD_FRAME_TYPE_IDR || data_pull.frame_type == HD_FRAME_TYPE_I) { g_change_success[strm_id] = 1; g_wait_i_frame_flag[strm_id] = 0; printf("streamid is %d,cur_stream_save_id is %d\n", strm_id ,cur_stream_save_id[strm_id]); } else { if(cur_stream_save_id[strm_id] == 0) ret = hd_videoenc_release_out_buf(g_video_avdc_stream[0][strm_id].enc_path, &data_pull); else ret = hd_videoenc_release_out_buf(g_video_avdc_stream[1][strm_id].enc_path, &data_pull); continue; } } #else ret = hd_videoenc_pull_out_buf(g_video_avdc_stream[0][strm_id].enc_path, &data_pull, 10); // -1 = blocking mode if (HD_OK != ret) { if(STRM_ID_MAIN == strm_id) { g_video_frame_check_count++; } continue; } #endif if(STRM_ID_MAIN == strm_id) { g_video_frame_check_count = 0; } memset(&user_stStream, 0, sizeof(TP_VENC_STRM_S)); user_stStream.pack_cnt = data_pull.pack_num; user_stStream.len = 0; user_stStream.pts = data_pull.timestamp;//从底层直接读取pts时间 for (i = 0; i < user_stStream.pack_cnt; ++i){ #ifdef DUAL_SENSOR if(cur_stream_save_id[strm_id] == 0) { user_stStream.pack[i].addr = (UINT8 *)PHY2VIRT_MAIN(data_pull.video_pack[i].phy_addr); } else user_stStream.pack[i].addr = (UINT8 *)PHY2VIRT_MAIN_1(data_pull.video_pack[i].phy_addr); #else user_stStream.pack[i].addr = (UINT8 *)PHY2VIRT_MAIN(data_pull.video_pack[i].phy_addr); #endif user_stStream.pack[i].len = data_pull.video_pack[i].size; user_stStream.len += data_pull.video_pack[i].size; } #if DEBUG_PRINTF_FRAME if (STRM_ID_MAIN == strm_id) { MPP_ERROR("user_stStream.len %d, data_pull.frame_type %d", user_stStream.len, data_pull.frame_type); } #endif if (TP_ENCODE_TYPE_VIDEO_H264 == encode_type){ switch (data_pull.frame_type) { case HD_FRAME_TYPE_IDR: case HD_FRAME_TYPE_I: user_stStream.frame_type = TP_FRAME_TYPE_I; #ifdef VIDEO_AVBR_ENABLE if (STRM_ID_MAIN == strm_id) { user_stStream.is_smart_codec = g_smart_codec_on; } #endif break; case HD_FRAME_TYPE_P: user_stStream.frame_type = TP_FRAME_TYPE_P; break; case HD_FRAME_TYPE_KP: user_stStream.frame_type = TP_FRAME_TYPE_P; #ifdef VIDEO_AVBR_ENABLE /* 在不开启智能编码时，BASE层的P帧仍归类到普通P帧 */ if (STRM_ID_MAIN == strm_id && g_smart_codec_on) { user_stStream.frame_type = TP_FRAME_TYPE_VIRTUAL_I; } #endif break; default: break; } } else if(TP_ENCODE_TYPE_VIDEO_H265 == encode_type) { switch (data_pull.frame_type) { case HD_FRAME_TYPE_IDR: case HD_FRAME_TYPE_I: user_stStream.frame_type = TP_FRAME_TYPE_I; #ifdef VIDEO_AVBR_ENABLE if (STRM_ID_MAIN == strm_id) { user_stStream.is_smart_codec = g_smart_codec_on; } #endif break; case HD_FRAME_TYPE_P: user_stStream.frame_type = TP_FRAME_TYPE_P; break; case HD_FRAME_TYPE_KP: user_stStream.frame_type = TP_FRAME_TYPE_P; #ifdef VIDEO_AVBR_ENABLE /* 在不开启智能编码时，BASE层的P帧仍归类到普通P帧 */ if (STRM_ID_MAIN == strm_id && g_smart_codec_on) { user_stStream.frame_type = TP_FRAME_TYPE_VIRTUAL_I; } #endif break; default: break; } } /* 如果启用帧冻结模式，直接调用此前保存的有效帧 */ if (g_image_freeze && pre_frame_valid) { memcpy(&user_stStream, &pre_user_stStream, sizeof(TP_VENC_STRM_S)); MPP_ERROR("user_stStream.len %d, user_stStream.frame_type %d user_stStream.pack[0].addr %x", user_stStream.len, user_stStream.frame_type, user_stStream.pack[0].addr); } /* 调用回调处理帧 */ if (g_strm_param[0][strm_id].cb) { (*g_strm_param[0][strm_id].cb)(g_strm_param[0][strm_id].cb_priv, &user_stStream); if (!g_image_freeze) { memcpy(&pre_user_stStream, &user_stStream, sizeof(TP_VENC_STRM_S)); /* for (int i=0; i<user_stStream.pack_cnt; i++) { size_t pack_size = user_stStream.pack[i].len; pre_user_stStream.pack[i].addr = freeze_frame_buffer + offset; } */ pre_frame_valid = 1; } } if (user_stStream.frame_type == TP_FRAME_TYPE_I) { g_image_freeze = 1; } /* 如果当前是主码流，再处理AE和AWB数据 */ if (strm_id == STRM_ID_MAIN) { aeawb_received_cb(&user_stStream); } #ifdef DUAL_SENSOR if(cur_stream_save_id[strm_id] == 0) ret = hd_videoenc_release_out_buf(g_video_avdc_stream[0][strm_id].enc_path, &data_pull); else ret = hd_videoenc_release_out_buf(g_video_avdc_stream[1][strm_id].enc_path, &data_pull); #else ret = hd_videoenc_release_out_buf(g_video_avdc_stream[0][strm_id].enc_path, &data_pull); #endif } if (vir_addr_main) hd_common_mem_munmap((void *)vir_addr_main, phy_buf_main.buf_info.buf_size); #ifdef DUAL_SENSOR if (vir_addr_main_1) hd_common_mem_munmap((void *)vir_addr_main_1, phy_buf_main_1.buf_info.buf_size); #endif return NULL; }
09-25
冻结序列: ...P-[IDR]-P-P-...-P-[IDR]... ~~~~~~冻结开始~~~~~~~ ``` > **实现依赖**：实际修改需结合具体编码器架构（如x264/OpenH264等），上述伪代码中的`YUV_BUFFER`、运动控制函数等需替换为实际项目的...
bilibili的请求url为 https://api.bilibili.com/x/space/wbi/arc/search?mid=517327498&order=pubdate&ps=25&pn=1&index=1&order_avoided=true&platform=web&web_location=333.1387&dm_img_list=[]&dm_img_str=V2ViR0wgMS4wIChPcGVuR0wgRVMgMi4wIENocm9taXVtKQ&dm_cover_img_str=QU5HTEUgKEludGVsLCBJbnRlbChSKSBVSEQgR3JhcGhpY3MgKDB4MDAwMDQ2ODgpIERpcmVjdDNEMTEgdnNfNV8wIHBzXzVfMCwgRDNEMTEpR29vZ2xlIEluYy4gKEludGVsKQ&dm_img_inter=%7B%22ds%22:[],%22wh%22:[2229,-317,99],%22of%22:[340,680,340]%7D&w_rid=25ec3c6508f54bd3234a3280e200d55a&wts=1764148266时如何反爬
11-27
我们面对的是Bilibili的请求URL，其中包含了一些参数，特别是`w_rid`和`wts`，这两个参数是Bilibili用来防止爬虫的签名参数。 经过分析，Bilibili的Web接口使用了WBI签名认证，即对请求参数进行混合加密生成`w_rid...
Cadence_MEDICI.rar_Medici Caden_cadence cdsspice_cadence vir
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本手册共分为三部分：第一部分分为四章，分别介绍Cadence cdsSpice、virtuoso Editing、Diva和verilog。第二部分主要介绍MEDICI。第三部分是附录部分，是对前两章的一个补充,并简要的介绍了寄生元件提取语句的语法。
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
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本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究，提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心，有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题，提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法，并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类，有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等，并提供了配套代码资源。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员，尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①用于居民用电行为的高效聚类分析，挖掘典型用电模式；②提升Kmeans聚类算法的性能，避免局部最优问题；③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持；④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解PSO优化Kmeans的核心机制，关注参数设置对聚类效果的影响，并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中，以加深理解和拓展应用能力。
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基于Python实现企查查企业数据自动化采集与反爬策略应用
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在大数据技术快速发展的背景下，网络爬虫已成为信息收集与数据分析的关键工具。Python凭借其语法简洁和功能丰富的优势，被广泛用于开发各类数据采集程序。本项研究“基于Python的企查查企业信息全面采集系统”即在此趋势下设计，旨在通过编写自动化脚本，实现对企查查平台所公示的企业信用数据的系统化抓取。 该系统的核心任务是构建一个高效、可靠且易于扩展的网络爬虫，能够模拟用户登录企查查网站，并依据预设规则定向获取企业信息。为实现此目标，需重点解决以下技术环节：首先，必须深入解析目标网站的数据组织与呈现方式，包括其URL生成规则、页面HTML架构以及可能采用的JavaScript动态渲染技术。准确掌握这些结构特征是制定有效采集策略、保障数据完整与准确的前提。 其次，针对网站可能设置的反爬虫机制，需部署相应的应对方案。例如，通过配置模拟真实浏览器的请求头部信息、采用多代理IP轮换策略、合理设置访问时间间隔等方式降低被拦截风险。同时，可能需要借助动态解析技术处理由JavaScript加载的数据内容。 在程序开发层面，将充分利用Python生态中的多种工具库：如使用requests库发送网络请求，借助BeautifulSoup或lxml解析网页文档，通过selenium模拟浏览器交互行为，并可基于Scrapy框架构建更复杂的爬虫系统。此外，json库用于处理JSON格式数据，pandas库则协助后续的数据整理与分析工作。 考虑到采集的数据规模可能较大，需设计合适的数据存储方案，例如选用MySQL或MongoDB等数据库进行持久化保存。同时，必须对数据进行清洗、去重与结构化处理，以确保其质量满足后续应用需求。 本系统还需包含运行监控与维护机制。爬虫执行过程中可能遭遇网站结构变更、数据格式调整等意外情况，需建立及时检测与自适应调整的能力。通过定期分析运行日志，评估程序的效率与稳定性，并持续优化其性能表现。 综上所述，本项目不仅涉及核心爬虫代码的编写，还需在反爬应对、数据存储及系统维护等方面进行周密设计。通过完整采集企查查的企业数据，该系统可为市场调研、信用评价等应用领域提供大量高价值的信息支持。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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