c++ new 和delete的使用

#include <iostream>	

using namespace std;

class  Teacher
{
public:
	Teacher(int age)
	{
		m_Age = age;
	 }

	void SetAge(int  age)
	{
		m_Age = age;
	}

	int GetAge()
	{
		return m_Age;
	}
	~ Teacher(){}

private:
	int m_Age;
};



int main()
{
	//new 会执行构造函数 molloc不会
	//delete 会执行析构函数 free不会

	//C语言
	/*int* p = (int*)malloc(sizeof(int));
	*p = 100;
	printf("p:%d", *p);*/

	//c++
	int* p2 = new int;
	*p2 = 20;
	cout << *p2 << endl;
	delete(p2);

	int* p3 = new int(30);
	cout<<*p3<<endl;
	delete(p3);

	//C
	int* p4 = (int*)malloc(sizeof(int) * 10); //int arr[10]
	p4[0] = 10;
	free(p4);

	//C++
	int* p5 = new int[10];
	p5[0] = 10;
	cout << p5[0] << endl;
	delete[](p5);

	//C
	Teacher* t1 = (Teacher*)malloc(sizeof(Teacher));
	t1->SetAge(20);
	cout << t1->GetAge() << endl;
	delete(t1);

	//C++
	Teacher* t2 = new Teacher(30);
	cout << t2->GetAge() << endl;
	delete(t2);
}

 

内容概要:本文介绍了如何使用Python识别图片扫描PDF中的文字。首先,文章讲解了使用Spire.OCR for Python库来识别图片中的文字,包括安装库、配置OCR模型路径语言设置、扫描图片以及保存识别后的文本。其次,详细描述了从图片中提取文字及其坐标位置的方法,使用户不仅能够获取文本内容,还能知道文本在图片中的具体位置。最后,文章还介绍了如何结合Spire.PDF for Python将PDF文件转换为图片格式,再通过OCR技术从中提取文字,适用于处理扫描版PDF文件。文中提供了完整的代码示例,帮助读者理解实践。 适合人群:对Python编程有一定基础,希望学习或提高光学字符识别(OCR)技术的应用开发者,尤其是需要处理大量图片或PDF文档中文字信息的工作人员。 使用场景及目标:① 开发者可以利用这些方法自动化处理图片或PDF文档中的文字信息,提高工作效率;② 实现从非结构化数据(如图片、扫描件)到结构化数据(如文本文件)的转换,便于后续的数据分析处理;③ 提供了一种解决纸质文档数字化的有效途径,特别是对于历史档案、书籍等资料的电子化保存。 其他说明:需要注意的是,OCR的准确性很大程度上取决于图片的质量,清晰度高、对比度好的图片可以获得更好的识别效果。此外,不同OCR库可能对特定语言或字体的支持程度不同,选择合适的库配置参数能显著提升识别精度。在实际应用中,建议先进行小规模测试,优化参数后再大规模应用。
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