C语言中可变参数的用法——va_list、va_start、va_arg、va_end参数定义

vsprintf函数和va_list用法详解 今天写AVR单片机程序,看串口通讯函数: void UART1_Printf(char *fmt,...) {  va_list ap;  char string[128];  va_start(ap, fmt);  vsprintf(string, fmt, ap);  UART1_SendString(string);  va_end(ap); } 不解。查找了一下用法,记 阅读详情

  • C语言可变参简介

    我们在C语言编程中会遇到一些参数个数可变的函数,例如printf()这个函数,它的定义是这样的:
      int printf( const char* format, ...);

  它除了有一个参数format固定以外,后面跟的参数的个数和类型是可变的,例如我们可以有以下不同的调用方法: 
      printf("%d",i);
      printf("%s",s);
      printf("the number is %d ,string is:%s", i, s);

  • 写一个简单的可变参数的C函数 

  下面我们来探讨如何写一个简单的可变参数的C函数.写可变参数的C函数要在程序中用到以下这些宏:
  void va_start( va_list arg_ptr, prev_param );
  type va_arg( va_list arg_ptr, type );
  void va_end( va_list arg_ptr );

  va在这里是variable-argument(可变参数)的意思.这些宏定义在stdarg.h中,所以用到可变参数的程序应该包含这个头文件.下面我们写一个简单的可变参数的函数,改函数至少有一个整数参数,第二个参数也是整数,是可选的.函数只是打印这两个参数的值.

  void simple_va_fun(int i, ...)
  {
    va_list arg_ptr;
    int j=0; 

    va_start(arg_ptr, i);
    j=va_arg(arg_ptr, int);
    va_end(arg_ptr); 

    printf("%d %d\n", i, j);
    return;
  }

      我们可以在我们的头文件中这样声明我们的函数: 
    extern void simple_va_fun(int i, ...);
    我们在程序中可以这样调用: 
    simple_va_fun(100); 
      simple_va_fun(100,200);

  从这个函数的实现可以看到,我们使用可变参数应该有以下步骤: 


  1)首先在函数里定义一个va_list型的变量,这里是arg_ptr,这个变量是指向参数的指针. 
  2)然后用va_start宏初始化变量arg_ptr,这个宏的第二个参数是第一个可变参数的前一个参数,是一个固定的参数. 
  3)然后用va_arg返回可变的参数,并赋值给整数j. va_arg的第二个参数是你要返回的参数的类型,这里是int型.
  4)最后用va_end宏结束可变参数的获取.然后你就可以在函数里使用第二个参数了.如果函数有多个可变参数的,依次调用va_arg获取各个参数.

  

    如果我们用下面三种方法调用的话,都是合法的,但结果却不一样: 
  1) simple_va_fun(100);

      结果是:100 -123456789(会变的值) 

  2)  simple_va_fun(100,200);
    结果是:100 200 

  3)
  simple_va_fun(100,200,300);
    结果是:100 200 

      我们看到第一种调用有错误,第二种调用正确,第三种调用尽管结果正确,但和我们函数最初的设计有冲突.下面我们探讨出现这些结果的原因和可变参数在编译器中是如何处理的。

  • 可变参数在编译器中的处理 

  我们知道va_start,va_arg,va_end是在stdarg.h中被定义成宏的,由于1)硬件平台的不同 2)编译器的不同,所以定义的宏也有所不同,下面以VC++中stdarg.h里x86平台的宏定义摘录如下(’\’号表示折行): 

  typedef char * va_list; 

  #define _INTSIZEOF(n) \ 
  ((sizeof(n)+sizeof(int)-1)&~(sizeof(int) - 1) ) 

  #define va_start(ap,v) ( ap = (va_list)&v + _INTSIZEOF(v) ) 

  #define va_arg(ap,t) \ 
  ( *(t *)((ap += _INTSIZEOF(t)) - _INTSIZEOF(t)) ) 

    #define va_end(ap) ( ap = (va_list)0 )

  定义_INTSIZEOF(n)主要是为了某些需要内存的对齐的系统.C语言的函数是从右向左压入堆栈的,图(1)是函数的参数在堆栈中的分布位置.我们看到va_list被定义成char*,有一些平台或操作系统定义为void*.再看va_start的定义,定义为&v+_INTSIZEOF(v),而&v是固定参数在堆栈的地址,所以我们运行va_start(ap, v)以后,ap指向第一个可变参数在堆栈的地址,如图: 

高地址|-----------------------------| 
            |函数返回地址 | 
            |-----------------------------| 
            |....... | 
            |-----------------------------| 
            |第n个参数(第一个可变参数) | 
            |-----------------------------|   <--va_start后ap指向 
            |第n-1个参数(最后一个固定参数)| 
低地址|-----------------------------|   <-- &v 
          图(1) 

    然后,我们用va_arg()取得类型t的可变参数值,以上例为int型为例,我们看一下va_arg取int型的返回值: 

  j= ( *(int*)((ap += _INTSIZEOF(int))-_INTSIZEOF(int)) );

  首先ap+=sizeof(int),已经指向下一个参数的地址了.然后返回ap-sizeof(int)的int*指针,这正是第一个可变参数在堆栈里的地址(图2).然后用*取得这个地址的内容(参数值)赋给j. 

高地址|-----------------------------| 
            |函数返回地址 | 
            |-----------------------------| 
            |....... | 
            |-----------------------------|  <--va_arg后ap指向 
            |第n个参数(第一个可变参数) | 
            |-----------------------------|  <--va_start后ap指向 
            |第n-1个参数(最后一个固定参数)| 
低地址|-----------------------------|  <-- &v 
           图(2) 

  最后要说的是va_end宏的意思,x86平台定义为ap=(char*)0;使ap不再指向堆栈,而是跟NULL一样.有些直接定义为((void*)0),这样编译器不会为va_end产生代码,例如gcc在linux的x86平台就是这样定义的.在这里大家要注意一个问题:由于参数的地址用于va_start宏,所以参数不能声明为寄存器变量或作为函数或数组类型.关于va_start, va_arg, va_end的描述就是这些了,我们要注意的是不同的操作系统和硬件平台的定义有些不同,但原理却是相似的. 

  • 可变参数在编程中要注意的问题 

  因为va_start, va_arg, va_end等定义成宏,所以它显得很愚蠢,可变参数的类型和个数完全在该函数中由程序代码控制,它并不能智能地识别不同参数的个数和类型.有人会问:那么printf中不是实现了智能识别参数吗?那是因为函数printf是从固定参数format字符串来分析出参数的类型,再调用va_arg的来获取可变参数的.也就是说,你想实现智能识别可变参数的话是要通过在自己的程序里作判断来实现的.另外有一个问题,因为编译器对可变参数的函数的原型检查不够严格,对编程查错不利.如果simple_va_fun()改为: 

  void simple_va_fun(int i, ...) 
  { 
  va_list arg_ptr; 
  char *s=NULL; 

  va_start(arg_ptr, i); 
  s=va_arg(arg_ptr, char*); 
  va_end(arg_ptr); 
  printf("%d %s\n", i, s); 
  return; 
  }

  可变参数为char*型,当我们忘记用两个参数来调用该函数时,就会出现core dump(Unix) 或者页面非法的错误(window平台).但也有可能不出错,但错误却是难以发现,不利于我们写出高质量的程序. 
以下提一下va系列宏的兼容性.System V Unix把va_start定义为只有一个参数的宏: 

  va_start(va_list arg_ptr);

  而ANSI C则定义为: 

  va_start(va_list arg_ptr, prev_param);

  如果我们要用system V的定义,应该用vararg.h头文件中所定义的宏,ANSI C的宏跟system V的宏是不兼容的,我们一般都用ANSI C,所以用ANSI C的定义就够了,也便于程序的移植. 

  • 小结: 

   1、标准C库的中的三个宏的作用只是用来确定可变参数列表中每个参数的内存地址,编译器是不知道参数的实际数目的。

   2、在实际应用的代码中,程序员必须自己考虑确定参数数目的办法,如
      ⑴在固定参数中设标志-- printf函数就是用这个办法。
      ⑵在预先设定一个特殊的结束标记,就是说多输入一个可变参数,调用时要将最后一个可变参数的值设置成这个特殊的值,在函数体中根据这个值判断是否达到参数的结尾。本文前面的代码就是采用这个办法.
      无论采用哪种办法,程序员都应该在文档中告诉调用者自己的约定。

   3、实现可变参数的要点就是想办法取得每个参数的地址,取得地址的办法由以下几个因素决定:
      ①函数栈的生长方向
      ②参数的入栈顺序
      ③CPU的对齐方式
      ④内存地址的表达方式
    结合源代码,我们可以看出va_list的实现是由④决定的,_INTSIZEOF(n)的引入则是由③决定的,他和①②又一起决定了va_start的实现,最后va_end的存在则是良好编程风格的体现,将不再使用的指针设为NULL,这样可以防止以后的误操作。

   4、取得地址后,再结合参数的类型,程序员就可以正确的处理参数了。理解了以上要点,相信稍有经验的读者就可以写出适合于自己机器的实现来。

  可变参数的函数原理其实很简单,而va系列是以宏定义来定义的,实现跟堆栈相关.我们写一个可变函数的C函数时,有利也有弊,所以在不必要的场合,我们无需用到可变参数.如果在C++里,我们应该利用C++的多态性来实现可变参数的功能,尽量避免用C语言的方式来实现.

C 语言中处理可变参数功能的核心宏——`va_start` va_start 是 C 语言中处理可变参数函数的核心宏,定义在 <stdarg.h> 中。它初始化 va_list 变量,使其指向可变参数列表的第一个参数,需配合 va_arg 和 va_end 使用。典型应用场景包括实现类似 printf 的格式化函数或自定义可变参数函数。使用时需注意:必须准确匹配参数类型、严格遵循调用顺序(va_start→va_arg→va_end),且最后一个命名参数不能是寄存器变量。该机制虽灵活但不安全,需谨慎处理参数类型和数量。 阅读详情

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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")

va_list 、va_start、 va_arg、 va_end 使用说明

在ANSI C中,这些宏的定义位于stdarg.h中,典型的实现如下: typedef char *va_list; va_start宏,获取可变参数列表的第一个参数的地址(list是类型为va_list的指针,param1是可变参数最左边的参数): #define va_start(list,param1) ( list = (va_list)&param1+ sizeof(param1) ) va_arg宏,获取可变参数的当前参数,返回指定类型并将指针指向下一参数(mode参数描述了.

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baobei198的专栏 268

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

C风格可变参数函数

环境:Ubuntu gcc11.3.0。

Aen_hen的博客 340

stdarg.h——用于函数接受可变参数

stdarg.h——用于函数接受可变参数

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goodspringin
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