《C陷阱与缺陷》读书笔记

——导读——

词法分析:将程序分解成符号(token)的过程。

——第一章 词法陷阱——

library routine 库函数

Pascal和Ada使用:=做赋值运算符,=做比较运算符

C语言中,赋值符号被作为操作符对待,因此a=b=c正确。

while(c = ' ' || c == '\t' || c== '\n') c = getc(f);其中||的优先级低于=,所以实际是将' ' || c == '\t' || c =='\n'赋值给c,永远为真。

对于要在条件判断中进行赋值,应该进行显式的比较——>if((x = y) != 0) foo();

if((filedesc == open(argv[i], 0))<0) error();——>永远不成立,因为比较结果只能为0或1

C语言对将程序分解为符号的解决方法是“贪心法”:每一个符号应该包含尽可能多的字符。

除了字符串与字符常量,符号之间不能有空白:a --- b 等同 a -- - b 不等于 a - -- b

y=x/*p会将x直接赋值给y,/*会被理解为注释的开始,编译器将会不断读入字符,知道*/出现为止。正确表示方法:y = x / *p;或者 y = x / (*p);

用单引号引起的字符实际代表一个整数,整数值对应该字符在编译器采用的字符集中的序列值。对于采用ASCII的字符集的编译器而言,'a'的含义与0141(八进制)或97(十进制)严格一致。

用双引号引起的字符串,代表只想无名数组起始字符的指针,该数组被双引号之间的字符已经一个额外的二进制值为0的字符'\0'初始化。

整形数(16位或32位)的存储空间可以容纳多个字符,有些C编译器允许在一个字符常量(或字符串常量)中包含多个字符,即‘yes'在大多数编译器中理解为:一个整数值,由'y,'e','s'所代表的整数值按照特定编译器实现中定义的方法的组合得到。Borland C++ v5.5和LCC v3.6中忽略多余字符。Visual C++ 6.0和GCC v2.95后面覆盖前面。

——第二章 语法陷阱——

float f;等同于float ((f));
float *g();因为()的优先级高于*,其等同于float *(g());返回值类型为指向浮点数的指针。
float (*h)();为返回值为浮点类型的函数指针——>(float)(*)())就是其类型转换符。


内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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