自动转换引发的问题

最新推荐文章于 2025-01-09 15:43:23 发布
原创 最新推荐文章于 2025-01-09 15:43:23 发布 · 491 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文通过一个具体的示例，展示了在进行位操作时，由于数据类型的自动转换导致的意料之外的结果。解释了当对short类型的数据应用位移操作并与int类型混合使用时，short类型会自动提升为int类型参与运算的过程。

int n;
 short s=1536;//十六进制为0600


 n = s>>8 | s<<8; //预期结果为0006
 cout<<n<<endl<<s;

 

实际输出的结果是

393222  //十六进制00060006

1536

 

原因便是在运算过程中由于既有int又有short类型，使得short自动转换为int参与运算，因而出现上述错误

hukeab
关注
字符编码转换时发生内存越界引发的摄像头切换失败问题的排查
dvlinker的技术专栏
11-09 1万+
字符编码转换时发生内存越界引发的摄像头切换失败问题的排查。
三元运算符引发的自动拆装箱问题
致力于不留技术债务cuizb.top
07-28 4117
Java中的自动拆箱和装箱问题，以及三元运算符中类型不一致导致的空指针异常问题。作者通过查看Java字节码，演示了代码中出现空指针异常的原因，并提醒读者在编写代码时要注意类型的转换问题。
Java自动装箱/拆箱机制可能引发的问题
changyana的博客
01-09 952
自动装箱/拆箱机制与相等比较引发的问题记录，新手详细记录。
Java中自动类型转换溢出问题引发的探究
匿名攻城狮
10-03 1554
由书上一道int→char的强制类型转换题目引发的一系列思考，有时候回头再仔细看看，也会收获很多，正所谓温故而知新。
自动拆箱时遇到的NPE问题
weixin_57597001的博客
10-15 564
拆箱:是将包装类型转换为基本数据类型自动拆箱时由于调用的是intValue方法，所以如果调用方本身是null的话，肯定会NPE。我们需要在测试的时候可以咋自动拆箱的地方进行判断，来避免NPE。
由面试题引发的类型自动转换思考
山月风成的博客
08-22 217
面试题 思考总结 答案
三元表达式引发的空指针问题
凤凰的博客
06-03 1365
为了满足以上规定，又避免程序员过度感知这个规则，所以在编译过程中编译器如果发现三目操作符的第二位和第三位操作数的类型分别是基本数据类型（如 boolean）以及该基本类型对应的包装类型（如 Boolean）时，并且需要返回表达式为包装类型，那么就需要对该包装类进行自动拆箱。可以看到，反编译后的代码的最后一行，编译器做了一次自动拆箱（nullBoolean 是包装类，而 x 是基本类型），而 nullBoolean 是 null，这就出现了 null.booleanValue，从而抛出 NPE。
汽车芯片与自动驾驶
吴建明wujianming_110117
06-11 2453
汽车芯片与自动驾驶
C语言中的隐式转换问题
FCZlll的博客
01-02 1168
隐式转换是指编译器在编译期间自动进行的数据类型转换，无需程序员显式地进行类型转换（如使用强制类型转换符(type)表达式求值：不同类型的操作数参与运算时，编译器会自动将它们转换为兼容的类型。函数调用：实际参数与形参类型不一致时，编译器会进行类型转换。赋值操作：将一个类型的值赋给另一个类型的变量时，编译器会进行类型转换。示例int a = 5;double c;// 隐式转换：int 自动转换为 doublec = a + b;// 输出：c = 7.500000return 0;
C#中的自动类型转换和强制类型转换
08-25
例如，`int`类型的变量可以自动转换为`double`类型，因为`double`能容纳`int`的所有可能值，且不会丢失精度。在这个过程中，编译器自动处理了数据的转换，我们无需编写额外的代码。例如： ```csharp int a = 1; ...
ORACLE 自动类型转换
03-27
在Oracle数据库中，数据类型的自动转换是一个非常重要的概念，它涉及到数据存储、查询以及不同数据类型之间的交互。本文将深入探讨“ORACLE 自动类型转换”这一主题，以帮助理解Oracle如何处理不同类型的数据以及...
【Python-办公自动化】实现自动化输出json数据类型的分析报告和正逆转换
01-26
在数据处理过程中，可能会遇到数据格式不正确、字段缺失等问题，这些问题都可能引发异常。通过Python的异常处理机制，可以优雅地处理这些异常情况，保证程序的健壮性。同时，通过日志记录操作过程中的关键信息，便于...
autobuild:基础构建系统，用于导入和构建软件包，基于Rock（机器人构建套件）的autoproj
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/e612e515c6cb 自动构建的定义是什么？ Autobuild是由与构建系统（例如，autotools，CMake）和导入机制（git，svn，...）相连接的类群组构成。 它被应用于开发更高级别的工具，这些工具提供了对整个工作区进行管理的功能。 为了安装此程序，需将这行代码加入到您的应用程序的Gemfile文件中：gem autobuild 随后执行：$ bundle或者将其自行安装为：$ gem install autobuild在签出存储库之后，执行bundle install来安装所依赖的组件。 接着，执行bundle exec rake test来执行测试操作。 若需将这个gem安装到本地设备上，请运行bundle exec rake install 。 当准备发布新版本时，应更新version.rb文件中的版本标识，然后运行bundle exec rake release ，该命令将为这一版本生成git标签，推送git的提交记录和标签。
PasswordGenerator: HTML/CSS/JavaScript制作的密码生成器
最新发布
01-04
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ram-password 随机密码生成器
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）​
01-04
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）​ 内容概要：本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究，提出基于Matlab代码实现的解决方案。研究重点在于设计适用于动态环境的路径规划算法，确保多无人机在复杂任务场景下能够高效协同飞行并有效避免碰撞。文中结合智能优化算法与路径规划技术，探讨了无人机编队、任务分配及实时避障策略，通过Matlab仿真验证所提方法的有效性与鲁棒性，为多无人机系统在实际应用场景中的部署提供了技术支持和理论依据。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机控制、路径规划或智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于灾害救援、环境监测、物流配送等多无人机协同作业场景；②实现动态环境中无人机间的高效协同与安全避障，提升任务执行效率与系统安全性； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，并可根据具体应用场景调整参数或扩展功能以满足实际需求。
Bottle Fin实例分割数据集-20251117-165640.zip
01-04
一、基础信息 数据集名称：Bottle Fin实例分割数据集 图片数量： 训练集：4418张图片 验证集：1104张图片 总计：5522张图片 分类类别： - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式：YOLO格式，包含多边形坐标，适用于实例分割任务。 数据格式：图片格式常见如JPEG或PNG，具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型，适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制：可能应用于制造、物流或零售领域，用于自动化检测和分类物体，提升生产效率。 计算机视觉研究：支持实例分割算法的学术研究，促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训：可用于高校或培训机构的计算机视觉课程，作为实例分割任务的实践资源，帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计：包含7个不同类别，涵盖数字和Bottle Fin对象，增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注：标注采用YOLO格式的多边形坐标，确保分割边界的精确性，提升模型训练效果。 数据规模适中：拥有超过5500张图片，提供充足的样本用于模型训练和验证，支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性：标注格式直接兼容主流深度学习框架（如YOLO），便于快速集成到各种实例分割项目中。
基于Python与Qt的产品管理应用.zip
01-04
基于Python与Qt的产品管理应用
【计算机视觉】基于Deformable LKA的YOLOv8改进：目标检测精度与效率协同优化模型设计
01-04
内容概要：本文详细介绍了如何将Deformable LKA注意力模块嵌入YOLOv8目标检测模型，以提升其在复杂场景下的检测精度与效率。Deformable LKA结合了可变形卷积和大核注意力（LKA）的优势，前者使卷积核能自适应目标形状，后者通过大核捕获更广的全局特征并降低计算开销。文章提供了完整的实现步骤，包括环境搭建、模块代码实现、YOLOv8主干网络的修改方式以及训练和验证方法，并通过实验表明该改进在COCO数据集上显著提升了mAP（+3.3%），仅轻微降低推理速度。此外还给出了实际应用中的关键调参建议和适配场景。; 适合人群：具备一定深度学习基础，熟悉PyTorch框架，从事计算机视觉或目标检测相关工作的研究人员或工程师（工作1-3年为佳）； 使用场景及目标：①提升YOLOv8对变形目标、小目标的检测能力；②在精度与速度之间取得更好平衡；③掌握先进注意力机制的设计思想与工程实现方法； 阅读建议：建议结合飞书链接中的完整代码包进行实践操作，重点关注模块维度匹配、偏移量初始化等细节，确保顺利集成与训练。
raml-java-parser修改版，含smal util for Cucumber进程
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 RAML Java 解析器是一个分支项目，其中整合了我们用于连接 Cucumber 与 RAML 的实用工具，并且附带了一个实例。 这一构思的核心在于，通过在 Cucumber 的定义中应用服务的 displayName，能够使单元测试工具（例如 rest-assured）明确了解如何针对各个服务进行状态测试及其具体方法。
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
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 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