结构体的内存分配(sizeof)

(R,线性回归)R语言里的模型诊断图(Residuals vs Fitted,Normal QQ , Scale-Location ,Residuals Leverage) 线性回归,是概率统计学里最重要的统计方法,也是机器学习中一类非常重要的算法。线性模型简单理解非常容易,但是内涵是非常深奥的。尤其是线性回归模型中的Diagnostics plot的阅读与理解一直被认为是线性回归中的一个难点。 在任何线性模型中,能够直接“lm”(模型有意义),既要考虑各个参数的t-test所得出的p-value,也要考虑总体模型F-检验得出的p-value。在这之后,还要清楚一个... 阅读详情

(1)先是定义了如下结构体:

     struct{
            char a;
            int i;
            double d;
            }text;

   然后用sizeof(text),预期结果是1+2+8 = 11???如果这样想就错了,答案是16.

(2)然后,换一下变量的顺序:

     struct{
            char a;

            double d;
            int i;
           }text;

   猜猜答案是多少?11?16?错,答案是24

(3)再换个顺序:

     struct{

            double d;
            char a;

            int i;
            }text;

   又开始猜答案了,11?16?24?这次终于蒙对了,答案是16

   也许有人会问,同一个结构体,就是变量顺序的不同,为什么大小会有如此大的差别?下面就慢慢来解释。

   在存储过程中,为了提高CPU的存储速度,编译器会对变量的起始地址做“对齐”处理。VC规定结构体的各变量存放的起始地址相对于结构体的起始地址的偏移量必须是该变量的类型所占字节数的倍数,并且整个结构体的字节数必须是该结构体中占用空间最大的类型的字节数的整数倍。所以上述3个结构体实际分配情况如下:

(1)1000 1111 11111111(0表示补充位)

     首先,为char类型的a分配,由于是第一个,相当于起始地址是0,是sizeof(char)的整数倍,分配一位;接着,为int类型的i分配,其字节数是4,与起始地址的偏移量是1,不是4的整数倍,于是补充3个填充位,再为i分配4位;最后,为double类型的d分配,其字节数是8,与起始地址的偏移量是8,刚好是整数倍,于是接着分配8位,整个结构体就占16位。

(2)1 0000000 11111111 1111 0000 (由于20不是8的整数倍,最后还会补充4位,共计24位)

(3)11111111 1000 1111(共计16位)

手游功耗优化:从猜想到硬核实测 功耗本质是“硬件在吃电”,要看电流/功率曲线,而不是只看帧率和温度;定量 = 有数字、有曲线、有对比能说“降了 15%”、“峰值从 7W 降到 5.5W”,而不是“我感觉凉快点”;工具方面:大厂会用外接功率仪 + 手机/芯片厂内部平台;平时也会用 Android/iOS/引擎自带的工具做趋势分析;流程上:选典型机型和场景 → 跑脚本采集 → 对齐 Profiler 数据 → 分析 CPU/GPU/网络谁在吃电;再通过版本对比、画质/帧率组合测试,指导配置和优化。这是一个。 阅读详情

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