关于char, wchar_t, TCHAR, _T(),L,宏 _T、TEXT,_TEXT、L

本文介绍了C/C++中char、wchar_t和TCHAR等字符类型的使用方法,对比了ANSI与Unicode编码的区别,并推荐在新项目中直接使用Unicode编码以提高程序的稳定性和安全性。

char :单字节变量类型,最多表示256个字符,

wchar_t :宽字节变量类型,用于表示Unicode字符,

它实际定义在<string.h>里:typedef unsigned short wchar_t。

为了让编译器识别Unicode字符串,必须以在前面加一个“L”,定义宽字节类型方法如下:

    wchar_t c = `A' ; 
wchar_t * p = L"Hello!" ; 
wchar_t a[] = L"Hello!" ;

其中,宽字节类型每个变量占用2个字节,故上述数组a的sizeof(a) = 14

TCHAR / _T( ) : 
如果在程序中既包括ANSI又包括Unicode编码,需要包括头文件tchar.h。TCHAR是定义在该头文件中的宏,它视你是否定义了_UNICODE宏而定义成: 
定义了_UNICODE:    typedef wchar_t TCHAR ; 
没有定义_UNICODE: typedef char TCHAR ;

#ifdef UNICODE 
typedef char TCHAR; 
#else 
typede wchar_t TCHAR; 
#endif 
_T( )也是定义在该头文件中的宏,视是否定义了_UNICODE宏而定义成: 
定义了_UNICODE:    #define _T(x) L##x 
没有定义_UNICODE: #define _T(x) x 
注意:如果在程序中使用了TCHAR,那么就不应该使用ANSI的strXXX函数或者Unicode的wcsXXX函数了,而必须使用tchar.h中定义的_tcsXXX函数。

以strcpy函数为例子,总结一下:


//如果你想使用ANSI字符串,那么请使用这一套写法: 
char szString[100]; 
strcpy(szString,"test"); 
//如果你想使用Unicode字符串,那么请使用这一套: 
wchar_t szString[100]; 
wcscpy(szString,L"test"); 
//如果你想通过定义_UNICODE宏,而编译ANSI或者Unicode字符串代码: 
TCHAR szString[100]; 
_tcscpy(szString,_TEXT("test"));


优快云:superarhow说: 不要再使用TCHAR和_T了!他分析了原因后总结:如 果您正开始一个新的项目,请无论如何也要顶住压力,直接使用UNICODE编码!切记!您只需要对您的组员进行10分钟的培训,记住strcpy用 wcscpy,sprintf用swprintf代替,常数前加L,就可以了!它不会花您很多时间的,带给您的是稳定和安全!相信偶,没错的!!

一、 在字符串前加一个L作用: 
   如  L"我的字符串"    表示将ANSI字符串转换成unicode的字符串,就是每个字符占用两个字节。 
  strlen("asd")   =   3;   
  strlen(L"asd")   =   6; 
  二、  _T宏可以把一个引号引起来的字符串,根据你的环境设置,使得编译器会根据编译目标环境选择合适的(Unicode还是ANSI)字符处理方式 
   如果你定义了UNICODE,那么_T宏会把字符串前面加一个L。这时 _T("ABCD") 相当于 L"ABCD" ,这是宽字符串。 
   如果没有定义,那么_T宏不会在字符串前面加那个L,_T("ABCD") 就等价于 "ABCD" 
三、TEXT,_TEXT 和_T 一样的 
如下面三语句:   
  TCHAR   szStr1[]   =   TEXT("str1");   
  char   szStr2[]   =   "str2";   
  WCHAR   szStr3[]   =   L("str3");   
  那么第一句话在定义了UNICODE时会解释为第三句话,没有定义时就等于第二句话。   
  但二句话无论是否定义了UNICODE都是生成一个ANSI字符串,而第三句话总是生成UNICODE字符串。   
  为了程序的可移植性,建议都用第一种表示方法。   
  但在某些情况下,某个字符必须为ANSI或UNICODE,那就用后两种方法。


个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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