数组作为函数的参数传递

Transformers 中的 Softmax 可以并行加速么? 通过融合前两个计算步骤,降低执行Reduce_max和Reduce_sum等操作的通信开销。利用共享内存来存储临时数据,以减少对全局内存的访问成本。 阅读详情
//
//  main.c
//  C语言学习


#include <stdio.h>

//基本数据类型作为函数的参数是值传递
void change(int value)
{
    value = 55;
}

//注意:数组名作为函数的参数传递,是传递的数组的地址
//因为数组名就是数组的地址 &number = &number[0] = number
//如果数组作为函数的形参,元素的个数可以省略 values[2] 省略后 values[]
void change2(int values[])
{
    values[0] = 88;
}

int main(int argc, const char * argv[]) {
   
    int num = 10;
    change(num);
    printf("%i\n",num);//输出:10。值未变
    
    //数组
    int nums[2] = {1,5};
    change2(nums);  //相当于传递了数组的内存地址(因为数组名就是数组的地址)
    printf("%i\n",nums[0]);//输出:88。数组的值改变了
    
    return 0;
}

ROS2与Gazebo协同实现多机器人避障仿真 本文详细介绍了如何利用ROS2与Gazebo协同搭建多机器人避障仿真环境。通过创建SDF机器人模型、编写多机器人启动文件以及集成基础避障算法,构建了一个低成本、高效率的虚拟测试平台,为AGV编队、机器人集群等项目的算法验证与迭代提供了完整解决方案。 阅读详情

相关推荐

物体检测之非极大值抑制:NMS、softNMS、softerNMS、IoU-Net

当前的物体检测算法为了保证召回率,对于同一个真实物体往往会有多个的候选框输出。由于多余的候选框会影响检测精度,因此需要利用NMS过滤掉重叠的候选框,得到最佳的预测输出。当前有如下几种较为常见的NMS方法, 1.基本NMS 非极大值抑制, 顾名思义就是抑制不是极大值的边框,这里的抑制通常是直接去掉冗余的边框。 这个过程涉及以下两个量化指标: 1.预测得分:NMS假设一个边框的预测得分越高,这个框...

LeoLee 1941

数组参数的传递机制

数组作为函数的参数,传递的是数组的地址。 这样的传递机制使得当数组作为函数参数时,有下面的特殊性。 (1)由于形参数组就是实参数组,所以在被调函数中使用形参就是在间接使用实参,形参改变实参也会改变,这点与变量作为函数参数的情况是不同的。 void fun(int A[5],int n) { A[1]=100; //A[1]实质就是实参a[1] n=10; //赋值给形参n,不影响实参x } void caller() { int a[5]={1,2,3,4,5},x=5; fun(a,x);

m0_68095107的博客 2768

保姆级教程:用Jetson Orin Nano和ROS2 Humble搞定PIXhawk 4飞控通信(含配置文件详解)

本文提供了一份详细的Jetson Orin Nano与PIXhawk 4飞控通信配置指南,涵盖硬件连接、ROS2 Humble环境搭建、MAVROS2配置及通信调试全流程。通过实战案例和配置文件详解,帮助开发者快速实现无人机上位机与飞控的稳定通信,适用于无人机开发与自动化控制场景。

weixin_33670786的博客 475

数组作为函数参数进行传递

二维数组作为函数参数进行调用的各种算法。

2401_84308772的博客 968

智能车竞赛新手必看:单车定向组直线竞速与八字慢速实战技巧

本文为智能车竞赛新手提供单车定向组直线竞速与八字慢速的实战技巧,涵盖赛道分析、动力调校、传感器配置等关键环节。通过真实案例和代码示例,详细讲解如何平衡速度与稳定性,帮助选手避免常见失误,提升比赛成绩。特别针对智能车竞赛中的直线竞速和八字慢速项目,提供从硬件选型到临场策略的全方位指导。

weixin_28718793的博客 431

ResNet改进(20):融合Swin Transformer与ResNet

这种混合架构的设计理念是:在保留CNN强大局部特征提取能力的同时,引入Transformer的全局建模优势。我们实现的模型在ResNet18的基础上嵌入了一个简化版的Swin Transformer Block,旨在探索两种范式结合的可能性。通过在ResNet早期阶段引入Transformer模块,我们既保留了CNN强大的局部特征提取能力,又获得了Transformer的全局建模优势。本文提出的ResNet与Swin Transformer混合架构,探索了CNN与Transformer结合的可能性。

2401_82355416的博客 858

C语言中数组变量作为函数参数传值的两种方式:数组类型 & 指针类型 以及“C语言中数组变量(名)的本质是指针变量”

可是当使用了两种方法传递数组到另一个被调函数之后,在被调函数内部可以发现sizeof拿不到数组的长度,而是单个指针变量的size。我在 main 函数中定义了一个数组,要将该数组作为参数传递给其他方法。可以当把这个数组作为参数传到另一个方法的时候,在另一个方法中无法用同样的方法计算得出数组长度。下图中:在main方法中声明了数组,可以通过sizeof计算出数组长度:20字节。注意,C语言中数组作为函数参数时,数组长度无法在被调用函数中计算,所以。在此处返回的是指针变量的size,而非数组本身的size。

wuyujin1997的博客 5187

微信小程序 - 解决请求报错 request:fail errcode:-201 cronet_error_code:-201 error_msg:net::ERR_CERT_DATE_INVALID

微信小程序报错“request:fail errcode:-201 cronet_error_code:-201 error_msg:net::ERR_CERT_DATE_INVALID“,微信小程序请求报错,微信小程序errcode:-201,服务器报错,无法调用接口,微信小程序真机https请求失败,微信小程序wx.request接口报错,小程序真机调试运行接口都报错了,真机测试下网络请求都不行了且报错,证书没问题依旧报错,检查HTTPS证书,ssl证书,使用浏览器测试访问证书是正常的,不是证书问题,请

🏆 前端领域优质创作者 1万+

数组作为函数参数传递

数组作为函数参数传递 数组作为函数参数传递时,传入的是数组首地址,并非数组本身。今天总算理解了这一点。写了一个打印数组元素的函数,代码如下: void print1(int arr[]) { int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); cout << sizeof(arr)<<endl; for (int i = 0;i < len;i++) { cout << arr[i] << " "; } } ma

weixin_44359369的博客 6186

UE5接入在线直播视频源,如hls(m3u8)格式

UE5接入在线直播视频源

专注GIS开发 9496

ACS运动控制器编程语言

ACS运动控制器采用SPiiPlusLanguage(SPL)作为核心编程语言,该语言基于C语法设计,内置丰富的运动控制指令,支持点位运动、插补等复杂控制。控制器提供专用开发工具SPiiPlusManager和ACSStudio,支持图形化编程与调试。同时兼容TCP/IP、EtherCAT等多种扩展接口,便于与上位机或PLC集成。使用时需注意实时性优先级、轴参数匹配等关键事项。官方文档和示例程序为开发者提供了完善的学习资源。

StevenChen的博客 611

怎样把数组作为参数传递给函数

在把数组作为参数传递给函数时,有值传递(by value)和地址传递(by reference)两种方式。在值传递方式中,在说明和定义函数时,要在数组参数的尾部加上一对方括号([]),调用函数时只需将数组的地址(即数组名)传递给函数。例如,在下例中数组x[]是通过值传递方式传递给byval_func()函数的: # include voidbyval_func(int[]);    

CAO527121128的专栏 7818

PCIe(二) —— 配置空间

好了,这一篇我们把配置空间的结构,分配和访问,都大概总结了一遍,并且还介绍了它们的头部字段和这些字段的意义,包括BAR和消息路由的原理。之后,如果有时间,我们会继续来探索PCIe的数据报文的结构和传输等等。

叫好与叫座虽然不是对立面,但想在同一个作品中达到双重效果很难。 1767

如何将二维数组作为函数的参数传递

    今天写程序的时候要用到二维数组作参数传给一个函数,我发现将二维数组作参数进行传递还不是想象得那么简单里,但是最后我也解决了遇到的问题,所以这篇文章主要介绍如何处理二维数组当作参数传递的情况,希望大家不至于再在这上面浪费时间。正文:   首先,我引用了谭浩强先生编著的《C程序设计》上面的一节原文,它简要介绍了如何将二维数组作为参数传递,原文如下(略有改变,请原谅):

todototry的专栏 1150

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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

数组作为函数参数及参数传递

一、一维数组作为函数参数 二、多维数组作为函数参数于多维数组而言,只有第一维可以选择写成数组形式或指针形式。后面的维度需要声明长度。以二维数组为例: 三、参数传递1.整个数组作为函数参数 2.数组中的元素作为函数参数 注:1.数组名作为函数实参传递时,函数定义处的形参可以指定数组长度也可以不指定数组长度。2.数组元素作为函数实参传递时,数组元素类型必须与形参数据类型一致。......

qq_63982145的博客 9125

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版

数组做为参数传递给函数

7、数组做为参数传递给函数可以将数组做为传递给函数,比如下面的代码就是将传入输入的每个元素乘以2:void makeDoule(int arr[],int len){int i=0;for(i=0;i{  arr[i]= arr[i]*2;}}int main(int argc, char *argv[]){int a1[5]={3,5,6,8,2};int i = 0;int len=sizeo

1590

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

数组作为参数传递给函数

函数作为参数传递给函数

m0_68038554的博客 190

函数,数组作为参数传递(转)

转载请保留: http://www.cnscn.org(CNS电脑与英语学习网)函数做为参数传递#include double cubed(double i){  return i*i*i;}double squared(double i){  return i*i;}double sum_array(double (*pfunc)(double)){  double i=3;  printf

迷途 747

关于在C/C++语言中,函数如何返回数组,数组如何作为参数传递以及返回数组的函数该如何调用问题的总结

可能很多初学者对C语言中(C++类似),数组作为参数传递,和一个函数如何返回一个数组这类问题很迷惑,因为这里面涉及到指针问题,而初学者对指针了解甚少,更别说使用了。我也是刚刚需要实现一个简单算法才用到这部分的知识,所以在这里加以整理,别无所求,仅以自勉。 分一下三部分叙述: 数组如何作为参数进行传递? 函数怎样才能返回数组? 返回数组的函数如何进行调用? 数组如何作为参数进行传递?我们知道数组的两

chief_cf的博客 3万+

C语言中如何将二维数组作为函数的参数传递

今天写程序的时候要用到二维数组作参数传给一个函数,我发现将二维数组作参数进行传递还不是想象得那么简单里,但是最后我也解决了遇到的问题,所以这篇文章主要介绍如何处理二维数组当作参数传递的情况,希望大家不至于再在这上面浪费时间。 正文: 首先,我引用了谭浩强先生编著的《C程序设计》上面的一节原文,它简要介绍了如何 将二维数组作为参数传递,原文如下(略有改变,请原谅): [原文开始] 可以用二维数组名作为实参或者形参,在被调用函数中对形参数组定义时可以指定所有维数的大小,也可以省略第一维的大小说明,如: voi

赵凯月的博客 1万+

C++ 中数组作为参数传递时,在函数中使用sizeof 为什么无法得到数组的长度

在C++ 中并没有提供java,C#的size,length的数组长度。

weixin_46282323的博客 730

C语言中,数组名作为参数传递给函数时,退化为指针

C语言中,数组名作为参数传递给函数时,退化为指针;需要数组大小时, 需要一个参数传数组名,另一个传数组大小。 数组名做函数参数时,就相当于指针了。sizeof对指针操作结果应该是4。   一般函数参数为数组时,可以有两个参数,一个数组名,一个数组长度的。 首先C语言里面不支持数组作为形参来进行调用, 例如函数void fun(int a[]);里面的a实际上在进行编译

niepangu的专栏 1625

C语言技巧:怎样把数组作为参数传递给函数?

来源:http://see.xidian.edu.cn/cpp/html/1595.html?bsh_bid=336528277   在把数组作为参数传递给函数时,有值传递(by value)和地址传递(by reference)两种方式。在值传递方式中,在说明和定义函数时,要在数组参数的尾部加上一对方括号([]),调用函数时只需将数组的地址(即数组名)传递给函数。例如,在下例中数组x[]是通

M阳光的专栏 8730
上一篇: 数组的注意点
下一篇: 数组作为函数参数的注意点2
学习笔记666
博客等级 码龄12年 1047粉丝 1369原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值