关于动态分布函数

本文深入探讨了C语言中的动态内存分配与释放机制,包括malloc()和free()函数的使用,以及如何确保内存管理的正确性和安全性。通过实例代码演示了如何在数组中动态分配和释放内存,避免内存泄露和程序崩溃。

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动态分布函数的核心是malloc()和free()。每次调用malloc()时,军分配剩余空内存的一部分;每次调用free()时,均向系统返回内存。被分配的空内存区中的内存叫做堆(heap)。动态分配函数的原型在<stdlib.h>中。

函数malloc()的原型如下:

void *malloc(size_t size);

函数返回一个指针,指向从堆中分配的内存区域(参数size的值)的首字节。当堆中的内存不能满足分配请求时,malloc()返回空指针。使用前,必须核实返回的指针不为空,否则将导致系统瘫痪。

函数free()的原型为:

void free(void *ptr);

函数free()向堆中返回ptr指向的内存,使内存可供将来再来分配。

调用free()的指针必须实现前使用动态分配系统函数分配而得到的,用无效的指针调用free()可能摧毁内存管理机制,使系统瘫痪。如果传递一个空指针,free()不作操作。

程序代码如下:

#include<stdlib.h>
#include<stdio.h>
#define num 10
int main()
{
	char *str[num];//定义一个字符型指针数组
	//为数组中的每个指针分配内存
	 for(int i=0;i<num;i++)
	 {
	 	if((str[i]=(char*)malloc(128))==NULL)
	 	{
	 		printf("Allocation Error.\n");
	 		exit(1);
	 	}
	 	//在分配的内存中存放字符串
		 printf("Enter string %d: ",i);
		 gets(str[i]);
	 }
	 	//释放内存
		 for(int i=0;i<num;i++)
		 free(str[i]);
		 //由于主函数有返回值,故返回0 
	 return 0;
}

定义一个字符型指针数组str,它里面放有num(10)个字符型的指针。使用for循环维数组中的各个指针分配内存地址,大小都为128个字节。在分配内存的过程中,如果发现内存分配不成功(即函数malloc()的返回值为NULL),则给出警告语句“Allocation Error.”。

内存分配完毕后,通过输入字符串为每个指针赋初值。

最后,释放所有分配内存。

### 动态焦点分布损失函数的作用与实现 #### 什么是动态焦点分布损失函数动态焦点分布损失函数是一种改进版的交叉熵损失函数,旨在解决类别不平衡问题。它通过引入可调节权重因子和聚焦参数,使得模型更加关注难以分类的样本,从而提高整体性能[^1]。 #### PyTorch 中的实现 以下是基于 PyTorch 的动态焦点分布损失函数的一个简单实现: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class DynamicFocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=0.25, gamma=2, reduction='mean'): super(DynamicFocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma self.reduction = reduction def forward(self, inputs, targets): ce_loss = F.cross_entropy(inputs, targets, reduction='none') pt = torch.exp(-ce_loss) focal_loss = self.alpha * (1 - pt)**self.gamma * ce_loss if self.reduction == 'mean': return focal_loss.mean() elif self.reduction == 'sum': return focal_loss.sum() else: return focal_loss ``` 上述代码中,`alpha` 是平衡正负样本的比例系数,而 `gamma` 则控制难易样本的影响程度。当 `gamma` 越大时,容易分类的样本对总损失贡献越小,反之亦然。 #### TensorFlow/Keras 中的实现 对于 TensorFlow 用户,可以采用以下方式实现类似的动态焦点分布损失函数: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import backend as K def dynamic_focal_loss(y_true, y_pred, alpha=0.25, gamma=2): epsilon = K.epsilon() y_pred = K.clip(y_pred, epsilon, 1. - epsilon) cross_entropy = -y_true * K.log(y_pred) weight = alpha * K.pow((1 - y_pred), gamma) loss = weight * cross_entropy return K.mean(K.sum(loss, axis=-1)) ``` 此实现在计算过程中同样考虑到了样本难度的不同影响,并通过调整 `alpha` 和 `gamma` 参数来优化特定场景下的表现[^2]。 #### 动态焦点分布损失函数的应用领域 该类型的损失函数广泛应用于目标检测、图像分割等领域,在这些任务中经常遇到严重的类别不均衡现象。例如,在自动驾驶车辆识别系统中,某些稀有事件(如行人穿越马路)可能远少于常见物体(如汽车)。此时应用动态焦点分布损失函数能够显著提升模型对罕见类别的敏感度[^3]。 此外,在医学影像分析等高度专业化领域也常利用此类技术改善诊断准确性。通过对异常区域赋予更高权重,有助于发现早期病变迹象[^4]。 --- ###
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