你知道吗，-Long.MIN_VALUE == Long.MIN_VALUE

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#c/c++ #java #开发工具

相信吗，-Long.MIN_VALUE == Long.MIN_VALUE
不信的话，可以去Eclipse中自己敲一下。为什么呢？java中有符号整数是补码表示，最高位表示符号位，1表示负数，0表示正数。所以64位的有符号整数long所能表示的最小值(Long.MIN_VALUE)的十六进制表示为0x8000000000000000（最高位是1其余位是0）就是负的2的63次幂。最大的64位有符号整数是0x7fffffffffffffff(最高位是0其余位是1).

所以，-Long.MIN_VALUE应该是0x08000000000000000但是这已经是65位的，表示为64位时最高位的0会被丢弃。所以，还是0x8000000000000000.所以，就成了-Long.MIN_VALUE == Long.MIN_VALUE。实际上是上溢出了，超出了所能表示的最大值。

如果，看编译出来的字节码，甚至能看到编译器直接就把-Long.MIN_VALUE编译成常量-9223372036854775808L，根本没有运算的字节码产生。

最后，还有一点Math.abs(Long.MIN_VALUE)==Long.MIN_VALUE。这个是需要注意的。一个负数的绝对值不一定是正数，要考虑此时的特殊情形。
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Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
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NIO4444
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目录 问题 可能的原因 完整例子 问题 Record has Long.MIN_VALUE timestamp (= no timestamp marker). Is the time characteristic set to 'ProcessingTime', or did you forget to call 'DataStream.assignTimestampsAndWatermarks(...)'? 可能的原因 缺少env.setStreamTimeCharact.
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Long源码详解
weixin_45841729的博客
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self.model = None self.recognizer = None self.audio = None self.is_listening = False self.callback = None # 用户注册的回调函数：callback(text) self._last_text = "" self._listen_thread = None self.sample_rate = 16000 # Vosk 要求采样率 16kHz self.chunk_size = 1600 # 推荐帧大小（对应 ~100ms） # 🔒 TTS 播放状态标志（由外部控制） self._is_tts_playing = False self._tts_lock = threading.Lock() self._load_model() self._init_audio_system() # 存储原始配置数据 self._raw_config: Dict[str, Any] = {} # 加载配置 self._load_config(config_path) # 初始化关键参数（带默认值） self._current_timeout = self._cfg("timeout.initial") self._min_volume_threshold = self._cfg("volume_threshold.base") self._post_speech_short_wait = self._cfg("post_speech_short_wait.value") self._post_speech_long_wait = self._cfg("post_speech_long_wait.value") self.long_speech_threshold = self._cfg("long_speech_threshold.value") logger.info("✅ 语音识别器初始化完成") self._log_current_settings() 初始化更改
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你提出的问题非常关键：**初始化顺序混乱会导致严重错误（如空指针、属性未定义等）**。 当前代码中存在一个致命问题： > ❌ 你在 `__init__` 中先调用了 `self._load_model()` 和 `self._init_audio_system()`， > 但这两个方法依赖于 `self._cfg(...)`，而 `_cfg` 又依赖 `self._voice_cfg`， > 而 `self._voice_cfg` 是在 **之后才加载的配置文件中读取的！** --- ## 🔴 当前初始化顺序（错误） ```python self._load_model() # ❌ 此时 config 还没加载！ self._init_audio_system() # ...后面才: self._load_config(config_path) ``` 这意味着： - `_cfg("timeout.initial")` 等会失败 - 如果 `_load_model()` 或 `_init_audio_system()` 内部使用了任何配置项 → 崩溃！ --- ## ✅ 正确的初始化顺序 必须遵循以下原则： ### 📌 初始化顺序黄金法则 1. **先声明所有实例变量** 2. **再加载配置** 3. **最后初始化依赖配置的资源（模型、音频等）** --- ## ✅ 推荐修复后的 `__init__` 函数 ```python def __init__(self, config_path="config/bounds.json"): # === Step 1: 初始化所有字段（避免 AttributeError）=== self.model = None self.audio = None self.is_listening = False self.callback = None # 用户注册的回调函数：callback(text) self._last_text = "" self._listen_thread = None self.sample_rate = 16000 # Vosk 要求采样率 16kHz self.chunk_size = 1600 # 推荐帧大小（对应 ~100ms） # 🔒 TTS 播放状态标志（由外部控制） self._is_tts_playing = False self._tts_lock = threading.Lock() # 配置相关 self._raw_config: Dict[str, Any] = {} self._voice_cfg = None # 先设为 None，等 _load_config 后赋值 # === Step 2: 加载配置文件（必须早于任何依赖配置的操作）=== self._load_config(config_path) # === Step 3: 初始化参数（这些值来自 JSON，并受边界保护）=== self._current_timeout = self._cfg("timeout.initial") self._min_volume_threshold = self._cfg("volume_threshold.base") self._post_speech_short_wait = self._cfg("post_speech_short_wait.value") self._post_speech_long_wait = self._cfg("post_speech_long_wait.value") self.long_speech_threshold = self._cfg("long_speech_threshold.value") # === Step 4: 初始化外部资源（依赖配置和路径）=== self._load_model() self._init_audio_system() # === Step 5: 日志输出 === logger.info("✅ 语音识别器初始化完成") self._log_current_settings() ``` --- ## ✅ 关键修改说明 | 修改点 | 原因 | |-------|------| | `self._voice_cfg = None` 提前声明 | 防止 `_cfg()` 报错 | | `self._load_config()` 放在资源初始化之前 | 所有 `self._cfg(...)` 必须能正常工作 | | `_load_model()` 和 `_init_audio_system()` 放到最后 | 它们可能需要读取 `sample_rate` 或其他配置 | --- ## ✅ 补充建议：让 `_load_model()` 更安全 确保 `VOSK_MODEL_PATH` 存在后再继续： ```python @log_step("加载 Vosk 离线模型") @log_time def _load_model(self): if not os.path.exists(VOSK_MODEL_PATH): raise FileNotFoundError( f"❌ Vosk 模型路径不存在: {VOSK_MODEL_PATH}\n" "请从 https://alphacephei.com/vosk/models 下载中文小模型并解压至此路径" ) try: logger.info(f"📦 正在加载模型: {VOSK_MODEL_PATH}") self.model = Model(VOSK_MODEL_PATH) logger.debug("✅ 模型加载成功") except Exception as e: logger.critical(f"🔴 加载 Vosk 模型失败: {e}") raise RuntimeError(f"无法加载模型，请检查格式或完整性: {VOSK_MODEL_PATH}") from e ``` --- ## ✅ 补充建议：`_init_audio_system()` 不要创建全局 recognizer 删除这行（因为它会在 `_background_listen` 中造成共享冲突）： ```python # ❌ 删除这一行： # self.recognizer = KaldiRecognizer(self.model, self.sample_rate) ``` 改为只保留 `self.model` 和 `self.audio`。 然后在每次识别时动态创建 `KaldiRecognizer` 实例（线程安全）。 --- ## ✅ 最终结构总结 ```text __init__() 初始化流程： │ ├── 1. 初始化所有实例变量（含锁、标志位、None 值） ├── 2. 加载配置文件 → 设置 self._voice_cfg ├── 3. 初始化带边界的运行参数（timeout, volume_threshold 等） ├── 4. 加载 Vosk 模型（依赖 VOSK_MODEL_PATH） ├── 5. 初始化 PyAudio（依赖 sample_rate） └── 6. 输出日志 ``` ✅ 完全符合依赖顺序，杜绝崩溃风险。 ---
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