static( 用法看了就会的解释)extern 局部变量 全局变量联系还有auto

最新推荐文章于 2023-12-22 14:55:58 发布
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#static #auto #extern

博客内容待写，当前已知标签包含static、auto、extern，推测后续内容可能围绕这些关键字在信息技术领域的应用、特性等方面展开。
有时间再写
实例详解C/C++中static与extern关键字的使用
dvlinker的技术专栏
07-10 1万+
通过一次项目实践来详细讲述static与extern两关键字的使用。
【C语言编程】静态局部变量与register、extern变量的作用及应用：函数内部变量存储特性详解了文档的主要内容
08-13
最后解释了extern用于声明外部变量（全局变量），以扩展其作用域，使得不同源文件间的变量共享成为可能。 适合人群：适合具有一定C语言基础的学习者，尤其是对变量存储类别和作用域概念有初步了解的读者。 使用场景...
extern,auto,static,register区别
quding0308的博客
04-22 251
extern,auto,static,register区别： 存储类别， 指明变量的存储形式（位置和生存期），分为全局、局部、静态、动态四种形式： extern：全局（外部）；   // 在一个类中定义了全局变量int width，其他类中就不能在定义width全局变量了，否则link阶段会通不过 static：静态（局部）； auto：  自动（局部、动态）；   //auto就是我们...
关键字static、extern+全局变量与局部变量详解
qq_51050614的博客
04-10 2858
关键字static、extern+全局变量与局部变量详解
详解C语言static、extren等关键字用法以及局部变量、全局变量的区别
qq_52907930的博客
11-04 1519
本文详细说明了static和extern关键字的实际用法，并介绍了变量的作用域和生命周期，以及全局变量与局部变量的区别。
全局变量、局部变量、const、static、extern
Coding_Kid的博客
09-04 692
全局变量：类里方法外、类外直接写NSString * str = @“xxx”; str是全局变量(面向对象中，要使用全局变量，一般设置成类的属性) 局部变量：写在类里方法内的变量是局部变量。 注意： const、static、extern只是三个变量修饰符 const决定变量能不能被改变 static可以决定变量的生命周期 extern可以想不到什么用处的跨文件传值
【C语言】关键字static——static修饰局部变量、全局变量和函数详解！
热门推荐
2302_76305195的博客
08-01 1万+
static修饰局部变量、全局变量、函数，详解！
全局变量、static 全局变量、局部变量、static 局部变量的理解（带实例）
白水冰泉的博客
04-29 1096
全局变量、static 全局变量、局部变量的理解（带实例）全局变量static全局变量局部变量static局部变量代码输出结果参考 全局变量 在所有函数外部定义的变量称为全局变量（Global Variable），它的作用域默认是整个程序，也就是所有的源文件，包括 .c 、.cpp、.h 文件。当一个cpp文件需要使用另一个cpp文件定义的全局变量，通过用extern声明，就可以从“声明”处起，合...
C语言中的全局变量，局部变量，include，extern, static, volatile详解
payphone15423的博客
12-22 867
对Include的理解就是它会把头文件中的内容全部复制到使用include的地方，我们知道，在使用一个函数之前，必须要对其声明，不一定需要赋值。函数也是这样，头文件中只是声明。这是我对C语言语法系列的一些博客收集，现整理起来。建议花20分钟阅读，大有收获。这篇文章从底层讲了 voltaile的由来，很不错。首先是变量（全局变量，局部变量）的分类。了解了这些就再看看include的解析。voltaile的用法。
C++局部变量，全局变量，static关键字，extern关键字
qq_41253960的博客
04-24 1907
局部变量 在函数内部定义的变量，包括main函数，都是局部变量，局部变量一般存储在动态存储区，函数执行完毕就被清理了。 在复合语句{}中定义的变量，也就是在大括号{}中定义的变量。 局部变量可以和外部变量重名，此时在局部变量作用域内，一直用的是局部变量 全局变量 在函数外定义的变量，也就是在main函数前面定义的变量。全局变量的作用域是定义位置到该源程序(.cpp文件)结束的位置。 如果想要在本源程序中，但是在全局变量定义前使用它，需要extern外部变量说明一下; 如果想要在同一个项目但是不同源程..
精选资源
c语言全局变量和局部变量问题及解决汇总
01-01
要用全局变量，需要使用”::” 局部变量可以与全局变量同名，在函数内引用这个变量时，会用到同名的局部变量，而不会用到全局变量。对于有些编译器而言，在同一个函数内可以定义多个同名的局部变量，比如在两个循环...
C++中的局部变量、全局变量、局部静态变量、全局静态变量的区别
08-31
局部变量适用于临时存储，全局变量用于在整个程序中需要共享的数据，局部静态变量用于在函数调用之间保持状态，而全局静态变量则提供了一种限制全局变量作用域的方法。在实际编程中，应谨慎使用全局变量，以避免潜在...
C语言中局部变量和全局变量变量的存储类别(static,extern,auto,register)代码解释
12-11
首先，我将分别展示局部变量和全局变量在不同存储类别下的使用，包括auto、register、static和extern。注意：auto是默认的存储类别，通常省略不写；register建议编译器将变量存储在寄存器中，但现代编译器通常会自动...
sharding-jdbc示例代码
12-19
sharding-jdbc示例代码
ENVI+Deep+Learning+V1.0深度学习操作教程
12-19
内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。
QPdfiumDemo
12-19
QPdfiumDemo
【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究
最新发布
12-19
内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。
量子信息科学入门
12-19
本书全面介绍量子信息科学的核心概念，涵盖量子计算、量子通信与退相干机制。从基本的量子比特出发，深入探讨纠缠、量子门、测量及错误校正等关键技术。结合理论与实验视角，解析量子隐形传态、量子密码学与量子算法的实现原理。书中融合多位领域专家的讲义，兼顾初学者与研究前沿，是进入量子信息技术领域的理想指南。
企业传播全渠道新闻发稿策略与GEO优化效果评估：基于AI驱动的媒体投放及多维度ROI分析系统设计
12-19
内容概要：本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化（GEO）时代下的全渠道策略与效果评估体系，涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战，并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势，包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略，提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法，并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外，结合“传声港”工具实操指南，提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案，并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群：企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者，具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标：①制定科学的新闻发稿策略，实现从“流量思维”向“价值思维”转型；②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵；③利用AI工具实现精准投放与GEO优化，提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性；④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议：建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习，重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标，在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略，并定期复盘优化，以实现品牌传播的长期复利效应。
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